01
Où la data et l’IA peuvent-elles créer une valeur mesurable ?
Prioriser les cas d’usage en fonction des résultats d’entreprise plutôt que de la nouveauté technologique.
Stratégie et transformation
Stratégie data et IA
Décider où la data et l’IA peuvent créer de la valeur, puis construire les fondations nécessaires pour rendre ces cas d’usage fiables.
La stratégie IA est difficile à dissocier de la stratégie data. Modèles prédictifs, IA générative, optimisation et automatisation dépendent tous d’informations accessibles, gouvernées, comprises et adaptées aux décisions que l’organisation attend de la technologie.
Nous définissons avec les équipes dirigeantes une orientation data et IA à l’échelle de l’entreprise qui part des problèmes métier, 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.
Perspective NoèmeXRendre d’abord le système intelligible : révéler la structure, les contraintes et les variables qui déterminent où le changement peut produire le résultat recherché.
Priorités connexes des dirigeants
La stratégie se décline selon le décideur.
Reliez une même question stratégique au dirigeant responsable du résultat.
Questions que nous traitons
Les décisions qui structurent l’intervention
Ces questions maintiennent l’intervention centrée sur les choix d’entreprise à effectuer, plutôt que de partir d’une solution prédéterminée.
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Les fondations data sont-elles prêtes ?
Évaluer la responsabilité des données, leur qualité, l’architecture, l’intégration, les référentiels et les conditions d’accès qui déterminent la faisabilité.
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Quelle gouvernance faut-il mettre en place ?
Définir les droits de décision, la supervision des modèles, la sécurité, la confidentialité et la validation humaine adaptées à chaque cas d’usage.
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Comment changer d’échelle ?
Concevoir la plateforme, le modèle opérationnel, les compétences et la séquence de déploiement nécessaires pour dépasser les pilotes isolés.
Ce que nous livrons
De l’analyse à un système de décision opérationnel
Le périmètre exact dépend de l’organisation, mais l’intervention produit généralement une combinaison des éléments suivants.
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Évaluation de la maturité data et IA
Une lecture de l’état actuel des fondations data, de la gouvernance, de l’analytique, de l’automatisation, des capacités IA et de la préparation opérationnelle.
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Portefeuille et priorisation des cas d’usage
Un portefeuille classé selon la valeur, la faisabilité, le risque, la maturité data et la complexité de mise en œuvre.
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Feuille de route data et IA d’entreprise
Une séquence par étapes reliant les travaux data fondamentaux aux cas d’usage analytiques, d’automatisation, d’IA prédictive et d’IA générative.
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Orientation architecture et plateformes
Des principes pour les plateformes data, l’intégration, le déploiement des modèles, les services IA et l’environnement technologique associé.
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Cadre de gouvernance et de risque des modèles
Les responsabilités, contrôles, pratiques de revue et exigences human-in-the-loop adaptées à l’organisation.
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Capacités et modèle opérationnel
Les rôles, le modèle de delivery, les compétences, les besoins en équipes intégrées et les options de services managés nécessaires pour pérenniser la stratégie.
Réalisation sélectionnée
Un exemple issu d’un environnement opérationnel complexe
Un exemple montrant comment des décisions stratégiques ont été traduites en un modèle opérationnel et technologique gouverné.
Transformation prédictive du S&OP30+Sites soutenus par une planification prédictive de la demande
Construire une capacité prédictive sur une fondation S&OP gouvernée
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 de machine learning ont été introduits pour segmenter les profils clients et améliorer la prévision de la demande, afin de soutenir de meilleures décisions de production et de stocks.
Lire l’étude de casExpertises stratégiques connexes
Prolonger la stratégie jusqu’à la décision suivante.
Ces expertises connexes interviennent souvent dans le même programme de transformation.
Nos modes d’intervention
Choisir le mode d’intervention adapté à la décision.
Une mission de stratégie peut commencer par un conseil ciblé, puis se prolonger par la réalisation d’un projet ou un renfort intégré.
Conseil
Conseil ciblé auprès des dirigeants et expertise spécialisée pour les décisions à fort enjeu, les évaluations et les orientations stratégiques.
En savoir plus →Réalisation de projet
Une exécution structurée lorsque la stratégie doit passer directement à la conception, à la mise en œuvre et au déploiement.
En savoir plus →Équipes intégrées
Des spécialistes intégrés aux équipes internes lorsque l’exécution exige des compétences durables et de la continuité.
En savoir plus →Vos interlocuteurs
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, exécution des commandes et opérations à haut débit.
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Stratégie data et IA
Clarifier la décision avant que l’investissement ne prenne de l’ampleur.
Partagez la question stratégique, le contexte opérationnel et les résultats recherchés par la direction. Nos équipes structurent les choix, les éléments probants et la trajectoire à suivre.
Demande de proposition