Stratégie IA
Diagnostic de maturité, cas d’usage prioritaires et feuille de route actionnable en quatre semaines : de l’idée aux résultats mesurés.
L’IA est un levier qui se construit.
Derrière chaque projet IA qui tient ses promesses, il y a une stratégie claire, des données maîtrisées, une gouvernance solide et des équipes préparées. Un cadre rigoureux du cadrage jusqu’au monitoring, conçu pour durer au-delà du premier pilote.
Ce que nous faisons
Gouvernance IA
(01)Comités, politiques et contrôle des risques. Une gouvernance alignée EU AI Act et RGPD, qui fait de la conformité un actif plutôt qu'une contrainte.
Audit & diagnostic IA
(02)Audit 360° de vos systèmes, données et pratiques IA existants : sécurité, conformité, performance et dette technique passés au crible.
Évaluation de maturité
(03)Score de maturité par dimension (données, compétences, outils, gouvernance), benchmark sectoriel et plan de remédiation priorisé.
Roadmap & architecture cible
(04)Cas d'usage priorisés, feuille de route trimestrielle et blueprint technique : jalons, dépendances et KPIs pour exécuter sans dévier.
Conseil & leadership IA
(05)Accompagnement du COMEX et des DSI/CTO : vision, business cases, acculturation des équipes et pilotage du portefeuille IA.
Industrialisation à l'échelle
(06)Le passage du pilote à la production : MLOps/LLMOps, monitoring, coûts maîtrisés et adoption métier qui dure au-delà de la démo.
Comment on travaille
AI Discovery : quatre semaines pour décider
Une étape par semaine, à périmètre fixe. Vous partez d'une liste d'ambitions et vous repartez avec un plan que vos équipes peuvent exécuter : cas d'usage scorés, architecture cible et feuille de route datée.
Une étape par semaine
Nos experts Stratégie IA
L'équipe qui vous accompagne, du cadrage au run.
El Bachir Nouni
Senior Practice Manager
El Bachir structure la practice et ses standards d'ingénierie. Il veille à ce que les méthodes éprouvées sur une mission deviennent celles de la suivante, et à ce que les équipes montent en compétence au rythme des projets.
Olivier Vitrac
Chef de projet IA
Olivier conduit les missions de cadrage et de diagnostic, semaine après semaine. Il transforme les ambitions exprimées en un backlog scoré et une feuille de route que les équipes peuvent tenir.
Ayoub Alouane
Directeur Technique
Ayoub porte les choix d'architecture et le socle technique. Il arbitre entre les modèles, les plateformes et les contraintes de souveraineté pour que la trajectoire décidée reste tenable en production.
Ce que vous recevez
Diagnostic de maturité IA
Évaluation 360° de vos données, compétences, gouvernance et infrastructure. Score pondéré, benchmark sectoriel et lacunes priorisées : un état des lieux factuel, rendu à l'issue de la deuxième semaine du Discovery.
Identification des cas d'usage
Ateliers de cadrage avec vos métiers, scoring Impact × Faisabilité, short-list validée par le COMEX. On cible les pilotes à fort ROI, pas les démos sans lendemain.
Roadmap actionnable
Feuille de route trimestrielle sur 6 à 18 mois : jalons, ressources, dépendances et KPIs de suivi. Une trajectoire claire et pilotable, alignée sur vos enjeux.
Business cases détaillés
CAPEX, OPEX, cash-flow et scénarios chiffrés, au format COMEX-ready. De quoi décider et engager le budget en confiance.
Des plateformes en production
Une méthode d'analyse de risques industrialisée sur 26 entités
95 % de contrôles automatisés · −60 % de time-to-conformité
Le groupe pilote 26 entités à travers le monde, chacune avec ses propres workloads Azure et ses propres pratiques cyber. La pression réglementaire et l'exigence d'une politique de sécurité homogène imposaient une refonte profonde.
Une méthode EBIOS RM partagée, applicable entité par entité, qui remplace des analyses isolées de qualité hétérogène par des contrôles automatisés et une consolidation groupe qui ne dépend plus du travail manuel.
Un pilotage unifié sur huit directions régionales
42 tableaux de bord Power BI · donnée à moins de 15 minutes
Un parc national d'interventions techniques réparti entre huit directions régionales. Sans outil de pilotage unifié, chaque direction utilisait ses propres tableurs et reportings, rendant la consolidation nationale fastidieuse.
Une couche de visualisation partagée qui remplace le batch quotidien : les dérives de SLA deviennent visibles en cours de route, la charge se redistribue entre directions voisines et les pics saisonniers s'anticipent au lieu d'être subis.
Une supervision interactive pour les ateliers de maintenance
8 ateliers en production · zéro régression
Les ateliers de maintenance répartis sur le territoire avaient besoin d'une supervision interactive moderne pour piloter les interventions et anticiper les pannes. L'outillage existant était legacy : pas de temps réel, pas d'affichage collectif, pas de quality gate sur les évolutions.
Des applications de test et de reporting conçues from scratch, intégrées aux processus des agents de maintenance, avec un quality gate sur chaque évolution : 68 rames supervisées et aucune régression en production.
Six audits
Pour sécuriser votre stratégie IA.
Audit de conformité EU AI Act
Classification des risques (minimal · limité · élevé · inacceptable), documentation technique conforme Annexe IV, gouvernance des données alignée standards européens.
Audit de sécurité & robustesse
Red team IA, audit des pipelines, sécurisation des accès modèles et secrets, pour des plateformes IA qui tiennent en production.
Éthique & explicabilité (XAI)
Détection et correction des biais, explicabilité opérationnelle (SHAP, LIME, reasoning) et charte éthique IA adaptée à votre organisation.
Audit de performance & ROI
Analyse coût · performance · latence, optimisation d'architecture (sizing, quantization, caching), audit de l'impact métier réel.
Stratégie de gouvernance data
Politique Data Privacy (RGPD, secret métier), structuration des flux et lineage, audit de qualité data et data contracts.
Accompagnement au choix d'outils
Benchmark des solutions IA, audit de souveraineté fournisseurs, aide à la décision Build vs Buy.
De l’idée à la production
Discover
selon le périmètre, le secteur et le niveau de conformité exigé
- Audit des cas d'usage et des irritants
- Matrice valeur / faisabilité
- Spécification exécutable (ASDD)
MVP
selon la complexité du système et les intégrations
- Un agent en environnement réel
- Tests générés et couverture mesurée
- Go / no-go avant l'industrialisation
Scale
selon le nombre d'agents et de systèmes raccordés
- Orchestration multi-agents sur socle mutualisé
- Intégration CI/CD et MLOps
- Montée en compétences des équipes
Run
engagement de service défini avec vous
- Observabilité LLMOps
- Optimisation FinOps des coûts IA
- Audit continu de conformité
Pourquoi une stratégie IA, aujourd’hui ?
Anticipez l’EU AI Act, le RGPD et les standards sectoriels. Sécurisez vos marchés et démontrez votre conformité auprès des régulateurs et auditeurs.
Détectez et éliminez les biais dans vos modèles. Fiabilisez les décisions avec guardrails, traçabilité des inférences et monitoring continu des dérives.
Protégez vos données sensibles et votre propriété intellectuelle face aux menaces spécifiques à l’IA : prompt injection, exfiltration, model inversion, supply-chain.
Identifiez les inefficacités algorithmiques, ajustez le sizing de vos modèles et pilotez les coûts d’inférence, d’entraînement et d’infrastructure cloud.
Insights & Perspectives
Les cinq dimensions de l'adoption de l'IA
Un cadre en cinq dimensions, littératie, ingénierie, champions, gouvernance et manuel IA, pour transformer l'adoption de l'IA générative en valeur métier durable.
Les sept péchés capitaux de la transformation IA
Sept péchés capitaux expliquent l'échec de la plupart des transformations IA : données accumulées sans but, excès de confiance, mimétisme, éthique sacrifiée.
Débuter intelligemment : identifier son exemplaire de transformation
Choisir le bon exemplaire de transformation numérique : phase de découverte, trois lentilles de décision (impact, faisabilité, pertinence) et mobilisation d'équipe.
Après le cadrage
ExpertiseAgents IA
Des agents IA qui raisonnent, décident et agissent, orchestrés et gouvernés en production.
ExpertisePlateformes GenAI
Une DSI augmentée par la GenAI : RAG souverain, LLMOps et gouvernance à l'échelle.
Définissez votre stratégie IA
Un diagnostic de maturité, vos opportunités prioritaires, une feuille de route claire.
Questions fréquentes
Par une phase de découverte qui cartographie les cas d'usage, les données et les contraintes réglementaires, puis les classe selon trois lentilles : impact métier, faisabilité technique et pertinence pour votre contexte. Ce qui en sort est une liste courte défendable, pas un catalogue d'intentions.
Le cadrage prend 2 à 6 semaines selon le périmètre, le secteur et le niveau de conformité exigé. AI Discovery en est le format court, quatre semaines à périmètre fixe, une étape par semaine. Dans les deux cas il se termine par une feuille de route priorisée et un premier cas d'usage prêt à être construit, pas par une présentation.
Six angles : la donnée et sa gouvernance, les pratiques d'ingénierie existantes, le socle technique, les compétences des équipes, la conformité réglementaire et les cas d'usage déjà engagés. Chacun est noté, l'écart à combler est donc explicite.
Rarement pour des raisons techniques. Les causes récurrentes sont des données accumulées sans finalité, des cas d'usage copiés sur la concurrence sans y être adaptés, une gouvernance jamais décidée en amont, et un POC que personne n'a conçu pour atteindre la production.
Non. L'adoption repose sur cinq dimensions : littératie, ingénierie, champions internes, gouvernance et manuel partagé. La compétence se construit au fil des premiers cas d'usage, avec vos équipes plutôt qu'à leur place.
En classant chaque cas d'usage par niveau de risque dès le cadrage, en tenant un référentiel des modèles et outils autorisés, et en rendant les décisions traçables. Une conformité décidée en amont coûte bien moins cher qu'une conformité rattrapée.
Sur des indicateurs choisis avant la construction et rattachés au processus métier concerné : temps de cycle, taux d'erreur, volume traité, satisfaction des équipes. Un cas d'usage dont on n'a pas mesuré la situation de départ ne peut pas être évalué à l'arrivée.