Où les données et l’IA peuvent-elles créer une valeur mesurable ?
Prioriser les cas d’usage en fonction des résultats d’affaires plutôt que de la nouveauté technologique.
La stratégie d’IA est difficile à dissocier de la stratégie de données. Les modèles prédictifs, l’IA générative, l’optimisation et l’automatisation dépendent tous d’informations accessibles, gouvernées, comprises et adaptées aux décisions que l’organisation attend de la technologie.
Nous définissons avec les équipes de direction une orientation en matière de données et d’IA à l’échelle de l’entreprise qui part des problèmes d’affaires, priorise les cas d’usage qui méritent d’être poursuivis et identifie l’architecture, la gouvernance, le modèle opérationnel et les écarts de capacité à traiter en premier.
Reliez une même question stratégique au dirigeant responsable du résultat.
Ces questions maintiennent l’intervention centrée sur les choix d’entreprise à effectuer, plutôt que de partir d’une solution prédéterminée.
Prioriser les cas d’usage en fonction des résultats d’affaires plutôt que de la nouveauté technologique.
Évaluer la responsabilité des données, leur qualité, l’architecture, l’intégration, les données de référence et les conditions d’accès qui déterminent la faisabilité.
Définir les droits de décision, la supervision des modèles, la sécurité, la protection des renseignements et la validation humaine adaptées à chaque cas d’usage.
Concevoir la plateforme, le modèle opérationnel, les compétences et la séquence de déploiement nécessaires pour dépasser les projets pilotes isolés.
Le périmètre exact dépend de l’organisation, mais l’intervention produit généralement une combinaison des éléments suivants.
Une lecture de l’état actuel des fondations de données, de la gouvernance, de l’analytique, de l’automatisation, des capacités en IA et de la préparation opérationnelle.
Un portefeuille classé selon la valeur, la faisabilité, le risque, la maturité des données et la complexité de mise en œuvre.
Une séquence par étapes reliant les travaux fondamentaux sur les données aux cas d’usage analytiques, d’automatisation, d’IA prédictive et d’IA générative.
Des principes pour les plateformes de données, l’intégration, le déploiement des modèles, les services d’IA et l’environnement technologique associé.
Les responsabilités, contrôles, pratiques de revue et exigences de validation humaine adaptées à l’organisation.
Les rôles, le modèle de prestation, les compétences, les besoins en équipes intégrées et les options de services gérés nécessaires pour maintenir la stratégie.
Un exemple montrant comment des décisions stratégiques ont été traduites en un modèle opérationnel et technologique gouverné.
Le client devait d’abord consolider des données de planification fragmentées provenant de systèmes tels que SCADA, PI, PRiSM et Spotfire. Une fois la fondation informationnelle et le modèle de gouvernance établis, des modèles d’apprentissage automatique ont été introduits pour segmenter les profils clients et améliorer la prévision de la demande, afin de soutenir de meilleures décisions de production et d’inventaire.
Lire l’étude de casCes expertises connexes interviennent souvent dans le même programme de transformation.
Une mission de stratégie peut commencer par un conseil ciblé, puis se prolonger par la réalisation d’un projet ou un renfort intégré.
Conseil ciblé auprès des dirigeants et expertise spécialisée pour les décisions à fort enjeu, les évaluations et les orientations stratégiques.
En savoir plus →Une exécution structurée lorsque la stratégie doit passer directement à la conception, à la mise en œuvre et au déploiement.
En savoir plus →Des spécialistes intégrés aux équipes internes lorsque l’exécution exige des compétences durables et de la continuité.
En savoir plus →Échangez directement avec les personnes responsables de ces travaux. Découvrez leur expérience et les possibilités de prise de contact.


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