IA : ce qui se prépare dans la Silicon Valley aujourd’hui va obliger les entreprises à repenser leur gouvernance demain

En 2026, nous parlons encore beaucoup d’adoption de l’intelligence artificielle. Mais lorsqu’on observe la vitesse à laquelle évoluent les modèles, les agents et les nouveaux outils qui émergent notamment de la Silicon Valley, une autre question apparaît déjà. Que se passera-t-il lorsque l’IA ne sera plus seulement un outil que nous utilisons, mais une composante permanente du fonctionnement de l’entreprise ? Les systèmes agentiques commencent précisément à ouvrir cette perspective. Ils ne se contentent plus de répondre à une question. Ils peuvent enchaîner des actions, utiliser des outils, interagir avec des systèmes et accomplir une partie significative d’un processus. Ce mouvement n’en est encore qu’à ses débuts. Pourtant, ses conséquences organisationnelles pourraient être considérables. Le véritable sujet des prochaines années ne sera probablement plus l’adoption de l’IA, mais la capacité des organisations à décider collectivement jusqu’où elles veulent être transformées par elle. Et cette question concerne directement les DG et les DSI.

En 2030, je vois trois catégories d’organisations

Les premières auront peu intégré l’IA et éprouveront des difficultés croissantes face à des concurrents devenus plus rapides, plus productifs et probablement plus rentables. Les deuxièmes auront fait exactement l’inverse. Elles auront accumulé les assistants, les agents, les automatisations, les pilotes et les cas d’usage. Elles pourront même afficher des dizaines de projets IA. Mais auront-elles pris suffisamment de temps pour se demander où cette accumulation les conduit ? Auront-elles repensé leurs processus ou simplement automatisé l’existant ? Auront-elles identifié les nouvelles propositions de valeur rendues possibles par l’IA ? Auront-elles interrogé leur modèle organisationnel ? On pourra probablement être très avancé technologiquement en 2030 tout en étant resté relativement conservateur dans sa manière de penser l’entreprise. C’est là qu’apparaîtra, selon moi, une troisième catégorie d’organisations.

Ces organisations auront approfondi leur questionnement

Elles ne demanderont plus seulement : « Quels sont nos cas d’usage IA ? » Elles poseront quatre questions beaucoup plus structurantes. Que permet désormais réellement la technologie ? Quelles applications concrètes ces nouvelles possibilités ouvrent-elles pour notre organisation ? Jusqu’où peuvent-elles transformer nos processus, notre modèle économique et notre manière de créer de la valeur ? Et, question plus fondamentale encore, peuvent-elles modifier la manière dont nous accomplissons notre raison d’être, voire nous conduire à la reconsidérer ? Ces questions devront être reposées régulièrement. Car ce qui paraît impossible aujourd’hui peut devenir banal demain. Avec l’IA, une stratégie définie pour trois ans risque de devenir obsolète avant même d’avoir été déployée. Il faut donc imaginer une gouvernance capable de se remettre en question et d’apprendre en permanence.

Après le « Human in the Loop », le « Key Stakeholders in the Loop »

Le « Human in the Loop » reste indispensable. Nous devons garder la maîtrise de ce que l’IA accomplit. Mais cette notion vaut surtout pour la relation entre l’humain et le système. Elle ne répond pas entièrement à une autre question : qui décide de la place que l’IA doit prendre dans l’organisation ? C’est ici que je vois émerger la nécessité d’un « Key Stakeholders in the Loop ». DG, DSI, directions métiers et transverses, RH et juridique doivent pouvoir partager régulièrement leur compréhension de ce qui devient possible. Chacun détient une partie de la réponse. La DSI comprend l’architecture, la structuration de l’information, l’intégration et la sécurité. Les métiers fournissent la donnée, savent où se trouvent la valeur et reconnaissent les irritants opérationnels. Les RH appréhendent la transformation des compétences et des rôles. L’avenir de l’IA en entreprise ne peut pas être pensé depuis une seule fonction, aussi experte soit-elle. La qualité du dialogue entre ces acteurs devient donc elle-même un facteur de performance.

La veille technologique devient une fonction stratégique

C’est probablement l’un des changements les plus sous-estimés. Lorsque les capacités technologiques évoluent aussi vite, comprendre ce qui arrive devient une responsabilité de gouvernance. Il ne s’agit évidemment pas pour un comité de direction de suivre chaque annonce provenant de San Francisco. Il s’agit de disposer d’une veille suffisamment structurée pour faire la différence entre un effet d’annonce et un changement susceptible de bouleverser un métier. Les progrès des modèles, des agents, du raisonnement, de l’automatisation et de leur intégration aux systèmes existants doivent être traduits en bénéfices potentiels pour l’entreprise. Ensuite seulement vient l’arbitrage. Quels gains ? Quels coûts ? Quels risques ? Quelles perspectives ? Quel horizon ? La veille IA ne consiste plus simplement à savoir ce qui vient de sortir, mais à comprendre avant les autres ce que cela pourrait changer dans notre organisation. C’est une compétence que DG et DSI devront probablement développer ensemble.

Gouverner vite sans ralentir l’innovation

Cette gouvernance ne doit surtout pas devenir un gigantesque comité de validation. Ce serait probablement la meilleure manière de perdre la course. L’expérimentation doit conserver une grande liberté. Des incubateurs ou cellules d’exploration peuvent disposer de budgets et d’espaces clairement définis pour tester rapidement de nouvelles approches. Certaines échoueront. D’autres produiront peu de valeur. Quelques-unes révéleront au contraire un potentiel considérable. Elles pourront alors présenter à la gouvernance un dossier simple : gains, coûts, perspectives, risques et potentiel de déploiement. La bonne gouvernance IA n’est pas celle qui contrôle toutes les expérimentations, mais celle qui sait reconnaître rapidement lesquelles méritent d’être généralisée. Gouvernance et Agilité ne sont pas contradictoires.

La DSI a rendez-vous avec un rôle beaucoup plus stratégique

J’ai connu plusieurs grandes transformations technologiques au cours des dernières décennies. Mais l’IA présente une particularité : elle touche simultanément la technologie, les métiers, l’organisation du travail et potentiellement le modèle économique. Cela donne à la DSI une responsabilité nouvelle. Elle restera garante de l’architecture, de la sécurité, des données et de l’intégration au SI. Mais elle peut devenir beaucoup plus que cela. Elle peut être celle qui aide l’organisation à comprendre ce qui arrive, qui connecte les avancées technologiques aux enjeux métiers et qui crée les conditions d’un dialogue stratégique avec la direction générale. La DSI de demain pourrait devenir l’architecte de la capacité de l’entreprise à se réinventer avec l’IA. Et ce « demain » commence maintenant.

la gouvernance agile de l’IA se construit dès aujourd’hui

En 2030, l’intelligence artificielle aura changé. Nos outils aussi. Nos organisations probablement. Mais je suis convaincu d’une chose : les entreprises qui auront pris de l’avance ne seront pas nécessairement celles qui auront le plus expérimenté. Ce seront peut-être celles qui auront appris le plus vite à regarder ensemble ce qui arrive. À confronter technologie et réalité opérationnelle. À expérimenter sans perdre leur cap. À industrialiser lorsque la valeur est démontrée. Et surtout à remettre régulièrement leurs propres certitudes sur la table. Le « Key Stakeholders in the Loop » n’est donc pas, à mes yeux, un mode de gouvernance pour 2030. C’est une manière de construire dès aujourd’hui l’organisation qui saura se montrer suffisamment agile pour tirer parti du potentiel colossal de l’IA.

Projets IA : Quand la recherche d’innovation peut compromettre la sécurité, comment susciter le dialogue ?

vis ma vie RSSI CDO

D’un côté, le CDO, poussé par les métiers et la Direction Générale pour accélérer les projets IA, exploiter les données et générer de la valeur rapidement.

De l’autre, le RSSI, garant de la souveraineté des données, de la conformité réglementaire (AI Act, RGPD, NIS2) et de la protection contre les fuites.

Leur relation peut être tendue et improductive parce qu’ils ne se comprennent pas :

  • Pour le CDO, le RSSI est un frein qui ralentit les projets avec des contraintes lourdes et couteuses.
  • Pour le RSSI, le CDO, de par sa volonté d’aller de l’avant rapidement, expose l’entreprise à des risques pourtant connus.

Résultat : les projets sont ralentis, la frustration croissante et les décisions importantes sont repoussées ou prises sous forme de compromis qui ne satisfont finalement personne.

Multiplier les comités de validation ou rédiger des chartes de gouvernance ne résout pas le problème de fond. Ce n’est pas un problème de règles, mais un problème de langage, de posture et surtout de compréhension mutuelle.

Chacun évolue avec ses propres enjeux contraintes et besoins sans forcément mesurer la pression subie par l’autre.

Le dispositif « Vis ma vie »

Pour mieux se comprendre et accéder à la réalité de l’autre, une méthode efficace n’est pas technique, elle est systémique : organiser des « voyages » d’immersion croisée.

En quoi consiste concrètement un « Vis ma vie » ?

Il s’agit de permettre aux directeurs et aux membres de leurs équipes respectives de vivre de l’intérieur le quotidien d’un membre de l’autre équipe.

1) Préparer les voyages avec chacune des 2 entités concernées

  • Voyageurs : Ce que je veux découvrir, ce qui m’étonne, ce qui m’intéresse, ce qui est important pour notre fonctionnement collectif
  • Hôtes : Ce que je veux bien faire comprendre à celui que je vais accueillir, ce qui est important pour notre fonctionnement collectif

2) Réaliser les voyages de ½ à 1 jour chez

  • Fonctionnement en double sur des tâches représentatives
  • Temps dédié au partage et aux Questions/Réponses

3) Accompagner hôtes et voyageurs à tirer le maximum d’enseignements de chaque voyage

  • Comment cela me permet de remettre en question mon propre fonctionnement pour mieux travailler avec les autres
  • Identification des quick wins dans les comportements et les nouvelles stratégies de travail collectif et d’interactions
  • Identification des enjeux, contraintes et objectifs communs et ceux propres à l’autre équipe
  • Mise en perspective et pistes d’optimisation de nos activités opérationnelles par rapport à ces enjeux, contraintes et objectifs

4) Animer des ateliers de mise en action au sein de chacune des entités à partir des retours de chaque voyageur et de chaque hôte

  • Ce que nous allons changer dans notre équipe
  • Ce que nous voulons proposer à l’autre équipe
  • Ce que nous allons demander à d’autres acteurs DG, DSI, legal…
  • Rédaction d’un Rapport d’étonnement (ce que nous avons apprécié, ce qui nous étonne, ce que nous ferions différemment) à destination de chaque équipe pour favoriser sa future évolution
  • Améliorations souhaitées dans le fonctionnement collectif

5) Organiser et animer un séminaire avec le Comex pour mettre en place un plan d’action pour faire évoluer le fonctionnement des projets en améliorant les interfaces entre les acteurs.

 

Les bénéfices constatés 

  • Un langage commun : Le RSSI comprend la valeur d’usage et les urgences à faire, le CDO intègre la gestion du risque dès les phases de cadrage.
  • De la fluidité opérationnelle : On passe d’une logique de guichet (Validation / Refus) à une posture de partenariat (Comment obtenir des résultats dans de bonnes conditions de sécurité).
  • Un gain d’efficacité significatif : Moins d’allers-retours conflictuels, des validations et des arbitrages plus rapides et plus pertinents.

La gouvernance ne se décrète pas : elle se construit sur une connaissance fine des enjeux et des besoins des partenaires.

Dans votre organisation, avez-vous testé des façons de faire en sorte que les parties-prenantes de vos projets se comprennent et se connaissent mieux ?

 

Associer Innovation et rentabilité des projets IA

La gouvernance des projets AI comme remède à la solitude du DSI
D’un côté, la Direction Générale exige des résultats rapides et un ROI mesurable et de l’autre, les directions métiers testent et déploient leurs propres outils.


Au lieu de s’imposer comme le chef d’orchestre de projets IA structurés, le DSI se retrouve coincé dans un triple piège :
1️⃣ Le risque de devenir le « bureau du Non » : Face à la prolifération du Shadow AI, les nécessaires garde-fous de sécurité et de conformité le font passer pour un frein à l’innovation.
2️⃣ L’injonction incontournable du ROI : alors que les projets nécessitent le plus souvent une transformation des processus pour en matérialiser les pleins bénéfices. Tenter de mesurer le ROI dès le POC est une chimère.
3️⃣ Le choc des cultures des parties prenantes : Comment concilier agilité, sécurité, maîtrise des coûts et conduite du changement quand chacun des acteurs (Tech, Data, Metier, RSSI, Achats) a des enjeux différents ?

La solution ne réside pas dans uniquement dans une charte d’usage mais aussi et surtout dans la recherche d’alignement et la fluidité des interfaces entre les acteurs des projets IA :
·      Co-construire une gouvernance agile : Ne pas imposer a priori mais définir le cadre avec l’ensemble des parties prenantes
·      Mettre en place des ateliers d’interface : Partager les contraintes et les besoins de chacun et y apporter les réponses en adaptant les modes de fonctionnement
·      Penser usages ET technologie : L’expérimentation est nécessaire mais il est important de se poser très vite des questions de viabilité et de rentabilité.

Le DSI a un rôle prépondérant à jouer pour permettre à son organisation de trouver l’équilibre entre des intérêts souvent divergents. Il est temps, pour les parties prenantes, de se dire les choses, de savoir les entendre pour mettre en place la gouvernance agile qui permettra de relever les défis d’une IA efficace et pérenne.

🛫 Le CODIR en 2025, tracteur poussif ou hélicoptère agile ?

Manque de visibilité, tensions géopolitiques, restrictions budgétaires… Dans un monde d’incertitude, le CODIR doit tout à la fois anticiper et gérer un quotidien complexe.

J’ai récemment accompagné la direction ile de France d’une entreprise du BTP dont le CODIR, récemment renouvelé, devait :

✅ Gagner en transversalité et en efficacité face à un contexte économique tendu

✅ Structurer une gouvernance plus fluide et tournée vers l’action collective

Hauteur de vue et capacité à rester ancré sur le terrain, c’est le propre d’une mission « CODIR Hélicoptère » :

– Prendre de la hauteur : des entretiens avec le DG et les membres du CODIR pour identifier les zones de turbulence et affiner les priorités.

– Assurer la coordination de l’équipage : un séminaire collaboratif pour s’écouter pour de vrai et renforcer la coordination.

– Garder le cap et rester agile : mise en place d’actions concrètes pour suivre les décisions et ajuster rapidement les trajectoires.

Un CODIR plus solidaire au fonctionnement plus fluide :

✔️ Suivi rigoureux des décisions avec des KPI actionnables.

✔️ Réunions délocalisées pour favoriser la prise de recul et l’innovation.

✔️ Moins d’effet silos, plus de coopération et d’anticipation.

Dans un environnement chaotique, savoir élargir son angle de vue pour agir concrètement sur le terrain et être capable d’anticiper est un must. La qualité des liens entre les membres d’un CODIR est fondamentale pour pouvoir disposer de cette vision large.

Et vous, votre CODIR est-il encore dans la tour de contrôle ou déjà dans le cockpit ?

 

Combien vous coûte la mauvaise collaboration entre vos équipes ?

Équipes démotivées, conflits latents, fonctionnement en silos…
Vous voyez ces signes dans votre organisation ?
Vous n’êtes pas seul.

Dans beaucoup d’entreprises, le manque de collaboration entre équipes ralentit les projets, use les énergies et freine la performance.

Pourquoi ? Parce que chacun campe sur ses positions, convaincu que :
« Les autres ne font pas leur part du travail. »
« Nous savons mieux qu’eux comment avancer mais ils ne nous écoutent pas. »
« Ils ne comprennent ni nos enjeux ni nos contraintes. »

==>  Résultat : les équipes se replient sur elles-mêmes, la frustration monte et l’efficacité globale en prend un coup.

La bonne nouvelle ? Il existe un autre chemin.

Au lieu d’ajouter un énième process ou de tenter une refonte structurelle complexe, et si on commençait par rétablir le dialogue ?

Quand j’accompagne un comité de direction, on travaille d’abord sur trois axes :
🔹 Clarifier les attentes et les frustrations de chaque équipe.
🔹 Créer des moments d’échange pour mieux se comprendre et identifier les vrais points de friction.
🔹 Construire des solutions concrètes pour fluidifier les interactions et éviter que les tensions ne reviennent.

Les résultats ? Plus de fluidité, une meilleure coordination et surtout… une organisation qui avance plus vite et plus sereinement.

 

IA et RSE Ennemis ou copains ?

IA : fuite en avant ?
Ou potentiel d’amélioration de votre politique RSE ?

On connaît l’étendue de l’empreinte écologique de l’IA : l’importante consommation d’eau et d’électricité pour faire tourner des centres de données toujours plus gourmands. Cela milite évidemment pour une sobriété des usages de la même manière que la situation écologique milite pour une sobriété des consommations.

Au-delà de cet effort d’utiliser mieux les Systèmes IA, nous pouvons en faire des alliés pour diminuer significativement la consommation de ressources au sein d’une entreprise.

– Réduction de la consommation énergétique par la prévision et l’optimisation
– Pilotage fin des besoins en ressources
– Contrôle des rejets et déchets

Il y a également un impact RSE de l’IA qui consiste à mettre au point des SIA qui ont un effet positif sue le cœur de l’activité de l’entreprise
– Sobriété des processus métier
– Amélioration de l’éthique en entreprise (respect des normes, lutte contre la fraude et la corruption
– Transparence des opérations commerciales

L’IA peut enfin s’avérer être un très bon levier pour faire aboutir des stratégies RSE aujourd’hui émergentes
☑️ Analyser et agir sur des sujets RSE complexes que l’IA peut rendre plus intelligibles
☑️ Identifier des tendances, modèles et améliorations possibles des pratiques RSE
☑️ Evaluer et prévoir l’impact écologique et sociétal d’une plus grande partie des activités de l’entreprise

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1️⃣ Construire avec les directions métier et transverses des modèles de contrôle et de prévision des consommations et émissions : comprendre l’existant, faire l’inventaire des données disponibles ou facilement accessibles pour réduire l’empreinte des modes de fonctionnement et rendre les processus métier plus sobres.

2️⃣ Ouvrir le champ des possibles en conviant RH et directions RSE à réfléchir, avec les directions SI en charge de la data, à explorer l’immense potentiel de l’IA pour contribuer à une entreprise plus responsable et engagée.

Alors, prêts pour faire de l’IA le meilleur allié de votre politique RSE ?

Travailler moins pour en faire plus ? 🤪

Je suis plus productif lorsque je travaille de chez moi
… pas seulement parce que je suis moins sollicité
…mais surtout parce que je m’autorise à prendre le temps de ne pas travailler !
Pour être plus efficace, je passe une partie de mon temps à faire autre chose que travailler.

Après plus de 10 ans d’un rythme moyen de 3 jours de travail à la maison, j’ai maintenant un certain recul sur ce qui me permet d’abattre un maximum de boulot en conservant mon énergie du matin au soir.
D’abord, je m’autorise une plage d’activité assez large : 8H-19H en ce qui me concerne. Ce que m’ont enseigné ces années de travail à la maison : c’est la variété de ce que je fais dans cette plage qui est la clef de ma disponibilité et de mon efficacité pour atteindre mes objectifs.

1️⃣ Exploiter la complémentarité travail intellectuel / travail manuel :

Mettre des tâches dites intellectuelles en pause pour solliciter davantage le physique me permet d’intégrer les informations, contraintes et sources de stress qui m’assaillent au cours de ma journée de travail.
Je ne me prive pas de faire une pause pour effectuer certaines tâches non professionnelles. Je remarque que ces moments me remettent dans mon corps, me réalignent. Certes, je continue bien souvent à cogiter mais ça me permet de relativiser, remettre les choses à leur place.
Je me permets une heure de bricolage d’une mes guitares en pleine journée. Je suis concentré sur un travail minutieux qui demande une pleine attention à mes gestes. J’ai les idées beaucoup plus claires lorsque je retourne à mon bureau. Ca me permet d’être au final nettement plus productif.
A la fin de la journée, je peux vraiment passer à autre chose : une bonne partie des tâches quotidiennes sont derrière moi.

2️⃣ Se mettre en mouvement :

Autre source de productivité : aérer son cerveau et aller marcher. Rares sont les journées où je ne m’octroies pas au moins une courte balade dans la forêt. Je remets la machine en marche, j’avance, l’élabore et je prends du recul. Je reviens à mon bureau beaucoup plus dispo, l’énergie circule mieux dans mon corps comme dans mon cerveau et je me sens régénéré.
Je propose à mes clients de faire nos séances de coaching individuel en marchant dans la nature. Tous adoptent la formule et témoignent à quel point cette modalité est bénéfique pour leur permettre de s’extraire de leur environnement de travail et engager les changements suscités par la marche. Ce qui vaut pour mes clients vaut pour chacun d’entre nous : la marche nous stimule et nous fait avancer au propre comme au figuré.

Lorsque nous travaillons de chez nous, nous avons la possibilité d’adapter notre rythme et la nature de nos activités pour mieux gérer nos pics de concentration et garder la meilleure énergie possible tout au long de la journée.

Et vous, avez-vous expérimenté des façons de trouver votre propre équilibre entre vos activités lorsque vous travaillez à la maison ?

Les biais de l’IA sont aussi nos biais (et vice versa)

Attention au cercle vicieux des biais boomerang.


L’IA se base sur des données et algorithmes influencés par nos propres biais cognitifs ce qui renforce nos propres biais au fur et à mesure que nous l’utilisons…
… et ainsi de suite.

Un peu comme sur LinkedIn : plus je réagis à un certain type de posts, plus l’algorithme me donne à voir du contenu du même tonneau et plus cela a une influence sur mon point de vue… Et plus je pense que j’ai raison de penser ce que je pense d’autant plus que LinkedIn me permet de le confirmer.

Un vrai cercle vicieux qui nous enferme dans une vision réductrice du monde.

Pour sortir de ce cercle vicieux, les prescripteurs et concepteurs de solutions IA peuvent en premier lieu veiller à :
☑️ se baser sur des données plus riches provenant de sources plus diversifiées
☑️ mettre au point des algorithmes conçus pour tirer parti de cette richesse.

Encore faut-il qu’ils soient disposé et mandatés pour adresser le problème !

La Solution

Mettre en place des comités pluridisciplinaires entre ceux qui peuvent avoir de l’entendement sur la représentativité des données, ceux qui peuvent évaluer la pertinence des modèles, les utilisateurs, les garants de la confidentialité et de l’éthique, etc…. Reste à déterminer les sujets à traiter, comment cadrer, conduire les débats et en exploiter les conclusions.

Les résultats

✅ Des acteurs clefs impliqués sur les questions de représentativité des données et modèles
✅ Des espaces de travail structurés que l’on peut mobiliser sur de nombreux autres sujets IA
✅ Des IA qui reflètent mieux la complexité de notre monde.

Une fois le dialogue établi, des rencontres régulières et structurées entre ces acteurs favoriseraient l’évolution continue des modèles et des data en :
✔️ Ajustant en fonction du contexte business, politique, environnemental ou social
✔️ Prenant en compte les avancées technologiques.

Conclusion

Bien avoir en tête ce phénomène de biais et le cercle vicieux qu’il engendre.
La vague de sensibilisation actuelle à l’IA dans les organisations gagnerait à mettre particulièrement l’accent sur ce phénomène.

Des espaces de travail rassemblant les différentes parties-prenantes permettrait de prendre les bonnes options pour limiter ces effets et permettre de disposer d’une IA riche et reflétant davantage la diversité du monde physique.

La qualité des liens, facteur clef du succès de l’Intelligence Artificielle ?


La qualité des liens, facteur clef du succès de l’Intelligence Artificielle ?

Adopter et tirer parti de l’IA mobilise de nombreux acteurs d’origine et de sensibilités différentes. S’ils sont chacun expert en leur domaine, ils ont en même temps besoin de se parler et de s’écouter pour se comprendre. Commanditaires métier, data analysts, data scientists ou experts informatiques, parlent des langages différents et peuvent avoir du mal à se représenter la chaîne de valeur complète d’un projet d’IA exploitant la mine d’information que recèlent les données de l’entreprise dont ils disposent et des « communs » provenant d’une multitude d’autres sources.

Que ce soit pour explorer de nouveaux marchés, créer un avantage concurrentiel ou lancer un nouveau produit ou service, le succès d’un projet IA relève en grande partie de la capacité de ses parties prenantes à travailler en proximité et à créer des modes de fonctionnement efficaces et vertueux.

Aligner la compréhension de ce qu’est l’IA
Créer des espaces pour partager les représentations des principes, du potentiel et des solutions en présence ou en émergence
Elaborer les bonnes pratiques et partager des retours d’expérience pour mieux comprendre ce qui fonctionne
Faire monter en compétence les équipes les moins sachantes sur l’IA notamment dirigeant, métiers et équipes IT

Expliciter collectivement le pourquoi d’un projet d’IA
Construire un nouveau business model
Réduire les coûts
Apporter plus de valeur ajoutée aux clients

Explorer l’espace des possibles et construire une vision
Identifier les perspectives à partir d’analyses des Data et des modèles existants
Effectuer la veille de l’état de l’art et savoir vulgariser pour la communiquer aux parties prenantes dans un langage qu’elles comprennent
Prendre en compte la prospective métier

Coordonner la conception et la mise en œuvre

Structurer la démarche en alliant les vues métier, data et technique
Créer des interfaces efficaces entre les équipes pour fluidifier les travaux conjoints sur design, le développement et le déploiement des projets IA
Donner à voir les résultats de façon régulière à chaque acteur, recueillir leurs retours et fonctionner par itération

Réussir à prendre le tournant de l’IA, c’est contribuer au succès de l’organisation dans un monde incertain où la collaboration, la robustesse et la richesse des relations entre les parties prenantes sont indispensables pour construire des projets qui permettent aux organisations de prosperer.