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Où l’IA peut-elle créer une valeur d’affaires mesurable ?
Hiérarchiser les cas d’usage selon les coûts, la croissance, le service, les risques, le débit et la qualité des décisions, plutôt que selon la nouveauté technologique.
IA, automatisation et optimisation
Stratégie et préparation à l’IA
Passer de l’intérêt pour l’IA à un portefeuille ordonné de problèmes d’affaires qui méritent d’être résolus.
Les programmes d’IA créent de la valeur lorsque l’organisation définit clairement les décisions d’affaires, les flux de travail et les contraintes que la technologie doit améliorer. Nous accompagnons les dirigeants pour déterminer où l’IA est pertinente, où une automatisation plus simple suffit et quelles fondations doivent d’abord être corrigées.
Les travaux relient la préparation des processus d’affaires, la qualité des données, l’architecture, la sécurité, la gouvernance, les responsabilités opérationnelles et la mesure de la valeur afin que les investissements dans l’IA passent de l’expérimentation à une feuille de route exécutable.
Point de vue de NoèmeXCommencer par rendre le système intelligible : révéler la structure, les contraintes et les variables qui déterminent où le changement peut produire le résultat attendu.
Priorités connexes des dirigeants
Les priorités en matière d’IA dépendent du responsable de la décision, des risques et du résultat opérationnel.
Utilisez ces parcours pour relier les travaux d’IA, d’automatisation et d’optimisation aux dirigeants responsables de la gouvernance, des fondations et de la performance de l’entreprise.
Priorité d’un dirigeant
Chef de l’IA : portefeuille d’IA, gouvernance et valeur
→Priorité d’un dirigeantChef de l’information : architecture, intégration et mise en exploitation
→Priorité d’un dirigeantChef des données : préparation des données, gouvernance et données d’entrée des modèles
→Priorité d’un dirigeantChef de l’exploitation : automatisation, prévision et résultats opérationnels
→Questions auxquelles nous répondons
Les décisions qui structurent les travaux de stratégie et de préparation à l’IA
Nous commençons par le processus d’affaires, la décision, les renseignements et les contrôles opérationnels qui entourent le cas d’usage avant de sélectionner les modèles, les plateformes ou les technologies d’automatisation.
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Les fondations des processus et des données sont-elles prêtes ?
Évaluer si le processus est compris, si les données sont accessibles et fiables et si les contrôles opérationnels sont suffisamment matures pour soutenir l’IA.
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Que faut-il développer, acheter ou automatiser sans IA ?
Distinguer les besoins fondés sur les modèles de l’automatisation conventionnelle des processus, de l’analyse et des règles afin que le choix technologique découle du problème.
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Comment l’IA sera-t-elle gouvernée après son lancement ?
Définir les responsabilités, l’évaluation, le suivi, les mécanismes d’escalade, la surveillance humaine et la responsabilité du cycle de vie avant le début du déploiement.
Ce que nous livrons
Une capacité conçue pour la production, et non une expérimentation isolée
Le périmètre exact dépend de l’organisation et du cas d’usage, mais les travaux produisent généralement une combinaison des livrables suivants.
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Portefeuille de possibilités d’IA
Un inventaire hiérarchisé de cas d’usage d’affaires comprenant les hypothèses de valeur, la complexité, les dépendances et l’ordre de mise en œuvre.
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Évaluation de la préparation à l’IA
Un examen structuré de la préparation des processus, des données, de l’architecture, de la sécurité, de la gouvernance, des compétences et du modèle opérationnel.
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Dossiers d’investissement des cas d’usage
Des dossiers de valeur aptes à éclairer la décision, couvrant les bénéfices attendus, les efforts de mise en œuvre, les risques, les coûts opérationnels et les exigences d’adoption.
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Architecture cible de l’IA
Une architecture de haut niveau reliant les modèles, les données d’entreprise, les applications, l’orchestration, les contrôles et la surveillance.
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Modèle de gouvernance et de gestion des risques
Pratiques de responsabilité, d’approbation, d’évaluation, de surveillance humaine et de gestion du cycle de vie des modèles adaptées au portefeuille de cas d’usage.
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Feuille de route d’exécution
Une trajectoire séquencée, depuis les pilotes et les travaux sur les fondations jusqu’au déploiement en production, à l’adoption et à l’amélioration continue.
Réalisations sélectionnées
Éléments probants et contexte opérationnel issus de travaux de transformation d’entreprise
Un mandat S&OP documenté illustre la préparation à l’IA lorsque les données, la gouvernance, les processus et la prévision doivent être réunis dans un environnement opérationnel réel.
Transformation du S&OP fondée sur l’IAPlus de 30 usinesIndustrie chimique · Prévision de la demande et planification opérationnelle
Construire les fondations de données et le socle opérationnel avant de déployer la prévision prédictive à grande échelle
Chez une entreprise chimique multinationale, des systèmes fragmentés, des données maîtres incohérentes et des prévisions manuelles limitaient la planification dans les usines. Le mandat a d’abord consolidé les données et la gouvernance du S&OP, puis introduit une segmentation par apprentissage automatique et une prévision prédictive de la demande afin d’améliorer les décisions de production et de stocks sur une fondation gouvernée.
Lire le cas connexeServices connexes
Poursuivre avec la capacité adjacente.
L’IA, l’automatisation et l’optimisation recoupent souvent les travaux portant sur les données, l’analyse, les processus et la gouvernance. Ces pages permettent de cibler chaque capacité tout en explicitant ces relations.
Notre approche
Choisir le mode d’intervention adapté au problème.
Les travaux peuvent commencer par un mandat-conseil ciblé, puis se poursuivre par la mise en œuvre, un soutien intégré, des opérations gérées ou l’exploitation et la maintenance, selon la maturité et le caractère critique de la capacité.
Conseil
Évaluer les possibilités, la préparation, la gouvernance et la valeur avant de s’engager dans la mise en œuvre.
En savoir plus →Réalisation de projets
Faire passer les cas d’usage prioritaires de l’architecture et de la conception à la mise en œuvre et au déploiement.
En savoir plus →Équipes intégrées
Mettre à disposition des spécialistes qui travaillent avec les équipes internes pendant la mise en exploitation du portefeuille d’IA.
En savoir plus →Vos personnes-ressources
Échangez directement avec les personnes responsables de ces travaux. Découvrez leur expérience et les possibilités de prise de contact.
Zahra Fathisalout
Fondatrice · Ing., CSP, CMLAI
Gouvernance d’entreprise · Candidate ASC-C.Dir.
Intervient à l’intersection de la stratégie, de la transformation d’entreprise, des données, de l’IA et de la gouvernance, avec une expérience d’ingénierie opérationnelle appliquée aux décisions de transformation complexes.
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Brendan Young
B.Com, Directeur des opérations
Relie la conception de la transformation à la discipline opérationnelle, en s’appuyant sur une expérience de direction en logistique, traitement des commandes et opérations à haut débit.
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Stratégie et préparation à l’IA
Commencer par le problème d’affaires, le flux de travail et la décision à améliorer.
Présentez les priorités d’affaires, les initiatives d’IA actuelles, l’environnement de données et les contraintes opérationnelles. Nos équipes peuvent déterminer quels cas d’usage méritent un investissement, quelles fondations doivent être traitées en priorité et comment ordonnancer la feuille de route.
Demande de proposition