Nos clients nous sollicitent quand les POC s'accumulent et qu'aucun modèle n'atteint la production.
L'IA générative bouscule les programmes data. Mais sans fondation data fiable, sans cas d'usage priorisés par la valeur, sans gouvernance opérante, les promesses restent des POC. Nous accompagnons les entreprises de l'idée au modèle en production, dans un cadre conforme et défendable.
Les organisations cumulent les preuves de concept sans capacité à passer à l'échelle. Le passage de l'expérimentation à l'industrialisation nécessite une discipline d'investissement, une fondation data partagée et un modèle opérationnel mature.
Sans données accessibles, qualifiées, gouvernées, l'IA fabrique des erreurs à grande échelle. La fondation data (modèle commun, qualité, lineage, gouvernance) reste le socle non négociable des programmes IA.
Tous les cas d'usage IA ne se valent pas. La sélection doit croiser valeur business, faisabilité technique, exigence réglementaire et coût total de possession, pas le hype du moment.
Mettre un modèle en production est facile ; le maintenir performant en production l'est moins. MLOps, monitoring de la dérive, gouvernance des versions et audit des biais : autant de pratiques à industrialiser.
L'IA Act, la RGPD et les attentes sectorielles (DDA pour l'assurance, IDMP pour la santé) imposent une gouvernance précise : classification des systèmes IA, documentation, supervision humaine, journalisation, droits des personnes.
Nous intervenons aussi bien sur la priorisation des cas d'usage en amont que sur la mise en production effective. Cette continuité évite les ruptures entre la stratégie et l'exécution : là où échouent la plupart des programmes IA.
Nous ne portons aucun partenariat exclusif sur les plateformes data ou les éditeurs d'IA. Cela garantit une recommandation fondée sur l'usage et la valeur, pas sur des intérêts commerciaux croisés.
Assurance (DDA, IA Act), santé (IDMP, EU MDR), automobile (cybursécurité véhicule connecté) : nous intégrons les contraintes réglementaires dans la conception des dispositifs IA, pas en fin de programme.
Audit de la maturité data et IA : actifs data, plateformes, organisations, gouvernance, cas d'usage actuels. Identification des écarts critiques.
Identification, instruction et priorisation des cas d'usage selon une grille valeur × faisabilité × risque. Construction d'un portefeuille séquencé.
Construction de la fondation data nécessaire : modèle de données commun, qualité, gouvernance, accès. Architecture de la plateforme IA (feature store, model registry, monitoring).
Développement des cas d'usage prioritaires, intégration aux systèmes opérationnels, mise en production avec un dispositif MLOps adapté à la maturité de l'organisation.
Gouvernance pérenne des modèles, conformité IA Act, supervision humaine, gestion du portefeuille IA, animation d'une communauté data interne.
La data science désigne l'ensemble des disciplines qui analysent les données pour produire des connaissances : statistique, modélisation, visualisation. L'intelligence artificielle se concentre sur la création de systèmes capables d'apprendre et de prendre des décisions. L'IA mobilise les techniques de data science, mais inclut aussi des dimensions d'industrialisation (MLOps), de gouvernance des modèles et de conformité réglementaire.
La priorisation des cas d'usage IA doit croiser quatre critères : valeur business mesurable (gain financier ou opérationnel), faisabilité technique (disponibilité et qualité des données), exigence réglementaire (classification IA Act, RGPD, sectoriel) et coût total de possession. Une grille de scoring partagée entre métiers, data et IT permet d'arbitrer objectivement.
L'IA Act classe les systèmes d'IA en quatre niveaux de risque (inacceptable, élevé, limité, minimal). Les systèmes à risque élevé (fréquents en assurance, santé, RH, crédit) imposent une documentation technique, une gestion des risques, une supervision humaine, une journalisation et une qualité des données démontrable. La conformité se prépare dès la conception du système, pas après.
Le passage à la production nécessite cinq conditions : un sponsor exécutif clair, une fondation data fiable, une plateforme MLOps adaptée à la maturité (model registry, monitoring, déploiement contrôlé), une équipe pluridisciplinaire (data, IT, métier) et un dispositif d'adoption auprès des utilisateurs finaux. Sans ces conditions, le POC reste un POC.
Une fondation data désigne l'ensemble des actifs, processus et règles qui permettent à une organisation d'exploiter ses données de façon fiable, gouvernée et industrielle : modèle de données commun, plateforme de stockage et de traitement, règles de qualité, gouvernance (data owner, stewardship), gestion des accès, lineage. C'est le socle indispensable des programmes IA à grande échelle.
Le ROI des projets IA varie fortement selon les cas d'usage. Les gains se concentrent sur quatre leviers : réduction des coûts opérationnels (automatisation, productivité), amélioration de la précision décisionnelle (scoring, pricing, recommandation), accélération du time-to-market et création de revenus nouveaux. Les programmes structurés produisent un ROI mesurable à 12-24 mois ; les POCs isolés rarement.