L’IA générative offre un formidable potentiel de productivité. Pour passer des premières expérimentations à un usage à grande échelle, une feuille de route structurée fait toute la différence.
1. Identifier les cas d’usage à forte valeur
Ateliers avec les métiers, priorisation selon la valeur, la faisabilité et la disponibilité des données. Deux ou trois cas d’usage phares suffisent pour démarrer.
2. Préparer les données
Pour un assistant documentaire (RAG), la qualité, la mise à jour et les droits d’accès des documents sont déterminants.
3. Construire une plateforme commune
Une passerelle d’IA, le choix des modèles selon les usages, l’observabilité et le suivi des coûts : un socle partagé accélère tous les projets suivants.
4. Intégrer la sécurité et la conformité
Authentification des utilisateurs et des agents, protection des données, traçabilité, alignement avec le RGPD et l’AI Act.
5. Industrialiser
Évaluation continue de la qualité, tests avant chaque évolution, supervision en production.
6. Accompagner l’adoption
Formation des utilisateurs, ambassadeurs dans les équipes, partage des bonnes pratiques : l’adoption est le premier moteur de la valeur.
7. Mesurer et étendre
Indicateurs métier, retours utilisateurs, puis extension aux cas d’usage suivants sur la même plateforme.
Ce que nous faisons chez nos clients
- Nous animons l’identification et la priorisation des cas d’usage.
- Nous construisons la plateforme d’IA générative et industrialisons les premiers cas d’usage.
- Nous accompagnons la gouvernance, la conformité et l’adoption par les équipes.