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AI Phase
Calendrier

Phase par phase, avec des délais honnêtes : blueprint en 24 heures, preuve de concept en 4 à 8 semaines, système de production en 3 à 6 mois – et ce qui retarde vraiment les projets dans la pratique.

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En bref

En 2026, avec AI Phase, un projet d'IA demande 24 heures jusqu'au blueprint du projet, 4 à 8 semaines jusqu'à un prototype fonctionnel sur des données réelles et 3 à 6 mois jusqu'au système de production – ensuite commence l'exploitation continue. Une feuille de route priorisée pour les paysages complexes est typiquement prête en 2 à 4 semaines. Le démarrage le plus rapide : le Fast-Track gratuit en 24 h.

Dernière mise à jour : juillet 2026

Quelles phases traverse un projet d'IA ?

Quatre phases, du premier plan à l'exploitation courante. Les délais sont les durées de projet typiques publiées par AI Phase – chaque projet commence par un blueprint, pas par un contrat.

01 · 24 heures

Blueprint & faisabilité

Avec le Fast-Track d'AI Phase, un blueprint concret est prêt sous 24 heures : esquisse de cadrage, évaluation de faisabilité honnête, un modèle de solution adapté issu de vrais projets et les prochaines étapes. Cela est possible grâce à une équipe 100 % senior et à une bibliothèque de patterns issue de projets de référence. La limite honnête : les paysages complexes avec de nombreux systèmes demandent un assessment plus long.

  • Esquisse de cadrage et évaluation de faisabilité
  • Modèles de solution issus de vrais projets de référence
  • Prochaines étapes – gratuit et sans engagement

Pour les paysages complexes : analyse de potentiel en 2 à 4 semaines

02 · 4–8 semaines

Prototype & preuve de concept

Une preuve de concept bien cadrée sur vos données réelles est typiquement prête en 4 à 8 semaines. Ce qui tient dans ce délai : un cas d'usage, des données réelles, des critères de succès mesurables. Ce qui n'y tient pas : la maturité de production – un PoC prouve la faisabilité, pas l'exploitabilité.

  • Prototype fonctionnel sur des données réelles
  • Critères de succès mesurables plutôt qu'effets de démo
  • Décision go/no-go avec des chiffres

Le prototypage IA en détail (4–8 semaines)

03 · 3–6 mois

Passage en production

Du pilote à la production, il faut typiquement 1 à 4 mois supplémentaires ; un projet d'implémentation dure au total 3 à 6 mois. Les postes longs sont l'intégration, les droits d'accès et l'évaluation – pas le modèle. Que le chemin aboutisse, des systèmes en production le prouvent, comme l'automatisation des tickets pour netcos GmbH et l'assurance qualité par vision par ordinateur 3D pour la B.B.W. Group.

  • Intégration à M365, SAP ou aux systèmes de tickets
  • Droits d'accès, exigences RGPD et règlement européen sur l'IA
  • Évaluation et recette dans le processus réel

Comment se déroule l'implémentation IA (3–6 mois)

04 · En continu

Exploitation & optimisation

L'IA ne reste pas bonne toute seule : après la mise en production commencent le monitoring, l'actualisation des données, le réglage des performances et les nouvelles fonctionnalités. Planifiez l'exploitation dès le départ – un projet d'IA n'est pas terminé à la mise en production, il est productif.

  • Monitoring et actualité des données
  • Réglage des performances et nouvelles fonctionnalités

Maintenance & optimisation en détail

Combien de temps dure chaque type de projet d'IA ?

Durées de projet typiques publiées par AI Phase, état 2026. Les premiers résultats utilisables arrivent bien avant la fin du projet.

Blueprint Fast-TrackDurée typique:24 heuresPremier résultat utilisable:Périmètre, faisabilité & plan en 24 h
Workshop IADurée typique:½–2 joursPremier résultat utilisable:Liste de cas d'usage priorisée le jour même
Analyse de potentiel & feuille de routeDurée typique:2–4 semainesPremier résultat utilisable:Feuille de route priorisée avec recommandation MVP
Prototype / preuve de conceptDurée typique:4–8 semainesPremier résultat utilisable:Démo fonctionnelle sur des données réelles
Système de production (RAG, agents, CV)Durée typique:3–6 moisPremier résultat utilisable:Système en pilote avant la mise en production
Projet étudiant (TUM/LMU)Durée typique:3–6 moisPremier résultat utilisable:Points d'étape encadrés tout au long du projet
Exploitation & maintenanceDurée typique:En continuPremier résultat utilisable:Monitoring dès la mise en production

Pour situer : les approches de conseil classiques tablent, dans les panoramas de marché 2026, sur 3 à 12 mois jusqu'à la production. Les tarifs journaliers et la comparaison structurelle se trouvent sous Conseil en IA vs conseil traditionnel.

Ce que coûtent les différents types de projets : Combien coûte l'IA ? · Quels résultats livrent les systèmes en production : Résultats IA en chiffres · Références avec de vraies métriques : Projets

Qu'est-ce qui rend les projets d'IA plus rapides – ou plus lents ?

La vérité inconfortable du terrain : le plus grand risque de calendrier vient rarement des modèles ou de la technique, mais des boucles de validation internes du client. Cinq facteurs décident du calendrier.

Délai d'accès aux données

Avant que les accès à SharePoint, SAP ou aux systèmes de tickets ne soient ouverts, des semaines passent souvent – un temps pendant lequel le projet est à l'arrêt. L'accès aux données est plus souvent le goulot d'étranglement que la qualité des données elle-même.

Solution : clarifier les accès et les responsables des données dès la semaine 1.

Latence de décision

Chaque décision ouverte qui attend deux semaines le prochain comité de pilotage repousse la mise en production de deux semaines. Les boucles de validation internes du client sont le risque de calendrier le plus fréquent que nous observons.

Solution : un créneau de décision hebdomadaire fixe.

Pas de responsable désigné

Sans product owner doté d'un mandat, chaque priorité est renégociée à chaque réunion – et le calendrier avec. Un projet sans responsable est un projet sans échéance.

Solution : un responsable avec mandat de décision, nommé dès le premier jour.

Périmètre de conformité

RGPD, règlement européen sur l'IA, comité d'entreprise et sécurité informatique se planifient – s'ils sont à la table tôt. Les vérifications intégrées après coup coûtent des mois, celles intégrées tôt des semaines.

Solution : impliquer la sécurité informatique et la protection des données dès le blueprint.

Nombre d'intégrations

Chaque système supplémentaire à connecter apporte ses propres interfaces, droits d'accès et cycles de test. Le prototype avec un seul système est rapide – le déploiement sur cinq est un projet à part entière.

Solution : piloter avec un seul système, puis connecter progressivement.

Questions fréquentes sur la durée des projets d'IA

Le Fast-Track d'AI Phase livre un blueprint de projet sous 24 heures ; une preuve de concept fonctionnelle sur des données réelles est typiquement prête en 4 à 8 semaines.

En 24 heures, vous savez combien de temps durera votre projet

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