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Partir des décisions à prendre​

Nous commençons par identifier les questions qui empêchent le projet d’avancer :

• le cas d’usage mérite-t-il d’être poursuivi ?

• les données permettent-elles d’obtenir un résultat fiable ?

• faut-il construire, acheter ou combiner plusieurs solutions ?

• l’architecture cible est-elle réaliste ?

• les équipes et les capacités sont-elles disponibles ?

• le passage en production peut-il être sécurisé ?

• qui prendra en charge l’exploitation ?

Ces décisions structurent ensuite le cadrage, la roadmap et le plan d’action.​​​​​

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​​​​​​​​​​​​​1. Cadrage et priorisation​

Nous évaluons les initiatives selon des critères concrets :

• problème métier traité

• valeur attendue

• utilisateurs concernés

• qualité et accessibilité des données

• complexité d’intégration

• risques

• coût de construction et d’exploitation

• disponibilité des équipes

L’objectif est d’éviter deux situations fréquentes : lancer des sujets difficiles à industrialiser ou maintenir trop longtemps des projets dont la valeur reste incertaine.

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Interventions possibles

• revue d’un portefeuille Data & IA

• cadrage d’un cas d’usage

• roadmap de programme

• étude make or buy

• choix de plateforme ou de solution

• organisation des responsabilités

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2. Conception des solutions​

Nous intervenons sur des solutions de Data Science, Machine Learning et IA générative :

• scoring et prévision

• segmentations & MMM

• optimisations sous contraintes

• IA documentaire & assistants métier

• RAG

• agents supervisés

• automatisation de workflows

• aide à la décision

 

Le niveau de sophistication est choisi en fonction du besoin.

Un workflow simple, bien intégré et observable peut être plus pertinent qu’un agent autonome difficile à contrôler.

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3. Delivery et industrialisation​

Nous structurons les éléments nécessaires à l’exécution :

• périmètre

• backlog

• jalons

• dépendances

• capacité des équipes

• responsabilités

• risques

• critères d’acceptation

• conditions de mise en production.​

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Nous adaptons le mode de pilotage à la nature du travail :

• Scrum ou sprints courts pour un périmètre stabilisé

• Kanban pour le Run et les demandes continues

• Pilotage par jalons pour les dépendances externes et les mises en production

 

4. Mise en production et Run​

La préparation du Run commence avant la fin du développement.

Nous vérifions notamment :

• l’intégration au système d’information

• la sécurité et les accès

• la qualité des données

• les tests techniques et métier

• l’observabilité

• les coûts d’usage

• les procédures de support

• les responsabilités en cas d’incident

• les conditions de rollback ou de désactivation

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Le résultat attendu est une solution que l’organisation sait déployer, superviser et maintenir.

 

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