/conseil
Conseil en IA
De l’acculturation à la validation de vos projets d’IA
AI Evolution Pathway est la démarche de conseil d’Inceptive. Elle accompagne votre organisation en trois étapes : l’acculturation de vos dirigeants, la détection des cas d’usage au retour sur investissement établi, puis la validation des projets sur vos données.
/démarche
Trois étapes de conseil, de la compréhension à la décision.
Chaque étape se conclut par une décision de votre direction : poursuivre, réorienter ou s’arrêter. L’étape suivante s’engage sur des éléments mesurés.
- Acculturer Une conférence de trois heures pour vos équipes dirigeantes sur l’état de l’intelligence artificielle, ses usages et ses limites, à la date où elle se tient.
- Détecter les cas d’usage Les projets d’IA qui servent votre activité, chacun avec son retour sur investissement chiffré et ses gains qualitatifs.
- Valider les projets Un prototype construit sur vos données, mesuré face aux gains attendus, avant toute décision d’investissement.
/acculturation
Une conférence de trois heures sur l’état de l’IA.
La démarche commence par une conférence de trois heures pour vos équipes dirigeantes, discussion stratégique comprise. Elle présente l’intelligence artificielle telle qu’elle est le jour où elle se tient : ses techniques, ses usages, ses limites et son cadre réglementaire.
Les démonstrations se font en direct, et les exemples sont choisis dans votre secteur et dans vos métiers. La conférence se conclut par une discussion sur vos priorités, qui prépare la détection des cas d’usage.
- Comprendre l’IA Les concepts clés, de l’apprentissage automatique (machine learning) aux grands modèles de langage (LLM). Les repères historiques et le déroulement d’un projet d’IA : données, entraînement, déploiement.
- L’IA générative en pratique Des démonstrations en direct : rédaction, synthèse de documents, analyse de données, assistants et agents. Les bonnes pratiques de formulation des demandes, et les limites à connaître : hallucinations, confidentialité, RGPD, AI Act, souveraineté des outils.
- L’IA aujourd’hui et vos cas d’usage Un panorama des usages par métier, et des exemples choisis pour les enjeux de votre organisation.
- Discussion stratégique Un échange sur vos priorités et les premiers projets à engager, qui prépare directement la détection des cas d’usage.
Trois heures pour décider de l’IA en connaissance de cause.
/cas d’usage
Des cas d’usage au retour sur investissement établi.
Un projet d’IA lancé sans cas d’usage précis, ni retour sur investissement identifié, avance au hasard. Ce retour se mesure en chiffres (temps gagné, coûts évités, erreurs réduites) et en qualité (service rendu, conditions de travail, maîtrise des risques).
Avec chaque métier, nous repérons les tâches où l’IA apporte un gain. Pour chacune, nous estimons le gain, le coût, le délai et les risques, puis nous ordonnons les cas d’usage dans une feuille de route.
- Des gains quantitatifs heures gagnées, coûts évités, erreurs réduites, délais raccourcis
- Des gains qualitatifs qualité du service, conditions de travail, maîtrise des risques
- Une faisabilité vérifiée données disponibles, outils en place, contraintes réglementaires
- Un coût complet estimé développement, hébergement et maintenance, sur plusieurs années
Chaque projet, pesé avant d’être lancé.
/roi
Un retour sur investissement calculé pour chaque cas d’usage.
Le retour sur investissement rapporte le gain d’un projet à son coût complet. Il se calcule à partir de la situation actuelle, mesurée avant le projet, et sert ensuite de référence pour juger le projet en service.
- Mesurer la situation actuelle Le temps passé, les coûts et les erreurs, tels qu’ils sont aujourd’hui, avec les équipes concernées.
- Estimer le gain Ce que l’IA change, en heures, en euros et en qualité, avec une hypothèse basse et une hypothèse haute.
- Chiffrer le coût complet Développement, hébergement, maintenance et accompagnement des équipes, sur plusieurs années.
- Comparer Le gain annuel au coût complet, et le délai au bout duquel le projet est rentabilisé.
/diag data ia
Une détection des cas d’usage financée par Bpifrance.
Pour les PME et les ETI de 10 à 2 000 salariés, la détection des cas d’usage peut prendre la forme du Diag Data IA de Bpifrance. Inceptive en est expert agréé depuis 2022.
- 8 jours d’intervention, répartis sur trois mois au plus
- 40 % du coût pris en charge par Bpifrance
- 6 000 € HT à la charge de votre entreprise
/validation
Une validation sur vos données, avant tout engagement.
La validation transforme un cas d’usage prometteur en décision d’investissement. Un prototype construit sur vos données réelles mesure le gain obtenu, face au gain estimé lors de la détection.
Un projet qui ne tient pas ses promesses s’arrête à ce stade, pour un coût limité. Un projet validé passe en production avec nos ingénieurs, ou avec l’équipe de votre choix.
- Cadrer Le cas d’usage retenu, les données, les utilisateurs et les critères de réussite, fixés avec vous.
- Choisir l’approche Une solution du marché, un développement sur mesure, ou les deux, selon le cas d’usage et vos contraintes.
- Prototyper Un prototype construit sur vos données réelles, testé par quelques utilisateurs.
- Mesurer Le gain obtenu, comparé au gain estimé et aux critères fixés au cadrage.
- Décider Mise en production, ajustement ou arrêt, sur la base des mesures.
Seuls les projets qui ont fait leurs preuves passent en production.
/livrables
Des livrables pour décider à chaque étape.
Chaque étape laisse à votre direction un document qui fonde sa décision. Ces documents vous appartiennent.
- Le support de la conférence Remis à vos équipes après la séance, avec les ressources citées.
- La feuille de route Ordonne les cas d’usage selon leur valeur et leur faisabilité, avec le retour sur investissement de chacun.
- Le rapport de validation Présente le prototype, les mesures obtenues et la recommandation : produire, ajuster ou arrêter.
- Le cahier des charges Décrit le projet validé, pour sa mise en production par nos ingénieurs ou par l’équipe de votre choix.
/après
Une mise en production avec AI Studio.
Les projets validés rejoignent l’ingénierie. Nos ingénieurs les construisent, les relient à vos outils et les maintiennent en service.
- AI Studio nos ingénieurs, de la conception à la maintenance
- Archipel l’IA générative pour toute votre organisation
- Expertises les huit domaines de l’IA que nous pratiquons
/à savoir
Les questions les plus fréquentes sur le conseil en IA.
Le Diag Data IA, financé à 40 % par Bpifrance
L’IA à retenir pour votre entreprise
Le bon outil dépend du cas d’usage : un assistant d’IA générative pour les documents et la rédaction, un modèle de prévision pour les données chiffrées, un agent pour les tâches répétitives. La détection des cas d’usage le dit avant tout achat.
Les cas d’usage de l’IA en entreprise
Les plus fréquents améliorent un processus existant : traitement des demandes, rédaction, recherche documentaire, prévision, contrôle qualité. Notre catalogue en présente plus de quarante.
Le calcul du retour sur investissement
Il rapporte le gain annuel d’un projet (heures gagnées, coûts évités, erreurs réduites) à son coût complet (développement, hébergement, maintenance). Les gains qualitatifs s’y ajoutent, décrits et suivis.
Une preuve de concept
Une preuve de concept (POC) vérifie qu’une solution fonctionne sur vos données, à petite échelle. Elle répond à une question précise avant d’engager le projet complet.
Une preuve de concept et un produit minimum viable
La preuve de concept vérifie la faisabilité. Le produit minimum viable (MVP) est une première version utilisée au quotidien par de vrais utilisateurs, puis enrichie.
La mission Choix de l’approche IA
Après le Diag Data IA, Bpifrance propose, dans la limite de son enveloppe, une mission qui aide à choisir entre une solution du marché et un développement sur mesure.
Les participants à la conférence
La conférence s’adresse à la direction et aux responsables de métier. La discussion stratégique réunit ceux qui décident des premiers projets.
/dans cette rubrique
- Diagnostic Data & IA Savoir par où commencer
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