Accompagnement · IA
Intégrer l’IA dans votre entreprise, là où elle sert
Consultante en intelligence artificielle, j’aide les entreprises à repérer les usages de l’IA qui leur feront gagner du temps ou de l’argent, puis à les déployer avec leurs équipes, en toute sécurité.
Intégrer l’IA dans votre entreprise
Vos équipes utilisent déjà l’IA, chacune à sa manière. Certaines gagnent des heures. D’autres prennent des risques sans le savoir. Reste à savoir où elle peut vraiment vous faire gagner du temps ou de l’argent.
Pour les entreprises qui veulent passer des essais individuels à des usages rentables.
- État des lieux des usages actuels et des risques
- Repérage des usages concrets pour votre activité, classés selon ce qu’ils vous rapporteront
- Règles d’usage et formation de vos équipes
- Accompagnement d’un premier test sur un cas précis
Vos équipes utilisent déjà l’IA. Souvent sans le dire.
Près de 8 utilisateurs d’IA sur 10 dans les PME utilisent leurs propres outils au travail, et la moitié hésite à l’avouer (Microsoft et LinkedIn, 2024). Le risque n’est pas qu’ils utilisent l’IA. C’est que personne ne sache quelles données partent dans quels outils, ni quels usages méritent d’être généralisés.
Pas d’IA utile sans données fiables
Gartner prévoit que 60 % des projets d’IA seront abandonnés faute de données adaptées. Avoir des tableaux de bord ne suffit pas : des données propres pour le reporting ne sont pas forcément exploitables par une IA. Je ne cherche pas à « rendre toutes vos données prêtes ». Je pars de chaque usage envisagé et je vérifie les données dont il a besoin : où elles sont, si elles sont fiables, et ce qu’on peut confier à un outil sans risque.
Quatre questions, dans cet ordre
- Quel problème vous coûte cher ou bloque votre activité ? On part d’un irritant réel, pas d’une technologie.
- Quelle preuve chiffrée en avons-nous ? Temps perdu, erreurs, délais, coûts : sans mesure de départ, pas de résultat démontrable.
- L’IA est-elle vraiment la meilleure réponse ? Parfois, un process revu ou un outil simple fait mieux. Je vous le dirai.
- Quel premier cas d’usage peut faire ses preuves en 6 à 12 semaines ? Un seul, bien choisi, plutôt qu’une stratégie globale qui ne démarre jamais. Le rythme exact dépend de vos moyens et de vos équipes.
Une règle simple : une recommandation qui ne peut pas être reliée à un problème, à des données disponibles et à un indicateur de succès n’entre pas dans le plan d’action.
Ce que vous obtenez
- Une synthèse d’une page pour la direction : situation, 3 constats, 3 recommandations, les arbitrages à faire.
- Une cartographie de vos processus, données, outils, irritants et responsables.
- Un registre des cas d’usage : pour chacun, le problème, ce qu’il peut rapporter, les données nécessaires, les risques, et un verdict.
- Une grille de priorisation : valeur, faisabilité, adoption, risque, délai.
- Un plan d’action par étapes : actions, responsables, budget, indicateurs et critères d’arrêt.
- Un registre des usages de l’IA, actuels et futurs : données utilisées, finalité, niveau de risque, responsable. C’est aussi la base pour répondre à l’AI Act.
Des exemples concrets
Chez RCF, j’ai porté la transformation IA au comité de direction : bilan des usages et des risques, priorisation des cas d’usage, premier test de transcription automatique des émissions pour en tirer des articles, et 60 collaborateurs formés. Voir le cas
Chez AEF Info, j’ai évalué la maturité data et défini les indicateurs de chaque direction : le socle indispensable avant d’aller plus loin. Voir le cas
Je l’applique aussi à ma propre activité : des agents IA pour la prospection et la gestion, dont le traitement automatisé des notes de frais.
Vos premières pistes en 30 min
Les formats et tarifs présentés sont donnés à titre indicatif. Chaque accompagnement est ajusté à votre situation après un premier échange de 30 minutes, sans engagement.