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AI Phase
Conseil en IA

AI Phase aide les entreprises à transformer « l'IA compte » en une feuille de route priorisée et réalisable. Nous ne commençons pas par le modèle – mais par le processus, le point de douleur et la réalité des données.

Le conseil en IA est le point d'entrée pour les entreprises qui savent que l'IA compte, mais ne savent pas encore où elle crée de la valeur mesurable. Par des ateliers, des entretiens, des études de terrain et des analyses de processus, nous révélons le potentiel de l'IA – adapté à vos processus, vos données et vos objectifs stratégiques.

Conseil en IA

Comment nous identifions et priorisons les cas d'usage

Un parcours structuré du point de départ à une feuille de route réalisable.

01

Analyse de l'existant

Comprendre les processus, les systèmes, les données et les points de douleur.

02

Longlist de cas d'usage et idéation

Un large ensemble de cas d'usage possibles à travers les fonctions.

03

Priorisation

Classés par valeur métier, faisabilité, données et risque.

04

Cible et feuille de route

Architecture cible, operating model et feuille de route séquencée.

Ce que vous recevez

  • Analyse de l'existant des processus, systèmes et données
  • Longlist de cas d'usage priorisée
  • AI target operating model
  • Stratégie IA et feuille de route de transformation
  • Recommandation de MVP ou de PoC avec plan d'implémentation

Pourquoi une évaluation par une équipe qui construit aussi ?

Parce que les recommandations ne comptent que si elles sont réalisables. Nous priorisons en gardant l'implémentation à l'esprit – de façon réaliste sur les données, l'architecture et l'intégration.

Va bien avec : Implémentation IA

Questions fréquentes sur le conseil en IA

Selon le périmètre, généralement de deux à quatre semaines jusqu'à une feuille de route priorisée – plus vite s'il existe un point de départ clair.

Évaluation des opportunités IA et découverte de cas d'usage

AI Phase aide les entreprises à transformer « l'IA compte » en une feuille de route priorisée et réalisable. Nous ne commençons pas par le modèle – mais par le processus, le point de douleur et la réalité des données.