Stratégie IA, préparation et retour vérifié
Découvrir où l’IA sera rentable, ce qu’elle coûtera à exploiter et ce qui doit être vrai au préalable
Des pilotes d’IA qui n’atteignent jamais la production
Beaucoup d’organisations mènent des pilotes d’IA impressionnants en démonstration qui calent ensuite. Les données ne sont pas prêtes, le coût d’exploitation du modèle n’a jamais été estimé, ou personne n’est responsable du résultat.
Les conseils d’administration demandent désormais un retour sur les dépenses d’IA qu’ils peuvent vérifier. Cela exige une vue honnête de la maturité et une liste courte de cas d’usage qui méritent d’être financés.
Ce que vous obtenez
Où vous en êtes
Une évaluation honnête de vos données, de vos systèmes, de vos risques et de vos compétences.
Par quoi commencer
Une liste classée de cas d’usage d’IA, chacun noté sur la valeur et la faisabilité.
Ce que coûte l’exploitation
Un modèle d’économie des jetons montrant ce que chaque cas d’usage coûtera à exploiter.
Une feuille de route qui prouve son retour
Une feuille de route où chaque étape doit prouver son retour avant que la suivante ne soit financée.
Ce que nous livrons
Évaluation de maturité IA et numérique
Un audit de vos données, de vos systèmes, de vos risques et de vos compétences, montrant ce qui est prêt pour l’IA aujourd’hui et ce qui doit être corrigé d’abord.
Priorisation des cas d’usage
Des cas d’usage candidats recueillis auprès de vos équipes et notés sur la valeur métier, la faisabilité, la maturité des données et le risque.
Économie des jetons
Le coût d’exploitation de chaque cas d’usage, selon le choix du modèle, le volume de requêtes, la mise en cache et le routage, confronté à son bénéfice attendu.
Feuille de route à retour sur investissement vérifié
Une feuille de route par phases où chaque étape a une mesure de retour convenue à l’avance et vérifiée avant que l’étape suivante ne soit financée.
Comment cela fonctionne
Nos recommandations viennent d’ingénieurs principaux qui construisent de l’IA souveraine, des systèmes multi-agents et des plateformes de données, si bien que la faisabilité est jugée par des personnes qui la livrent.
Écouter le métier
Nous interrogeons les dirigeants et les équipes pour recueillir les problèmes où l’IA pourrait aider, et les mesures qui comptent pour eux.
Auditer les fondations
Nous examinons les sources de données, les plateformes, les intégrations, la gouvernance et les compétences au regard de ce que chaque cas d’usage exige.
Noter et modéliser
Nous notons les cas d’usage sur la valeur et la faisabilité, et modélisons leur coût d’exploitation et leur retour attendu.
Convenir de la feuille de route
Nous présentons les priorités, la feuille de route et le premier pilote à vos dirigeants, avec les raisons de chaque choix.
Technologies et standards
L’évaluation couvre les données, les systèmes, le risque et les compétences, et chaque cas d’usage porte un modèle d’économie des jetons. C’est le coût de l’exploitation, et non seulement de la construction.
- Méthodes et pratiques
- Évaluation de maturité IA et numérique
- Priorisation des cas d’usage
- Économie des jetons
- Feuille de route à retour sur investissement vérifié
Comment démarrer
Ce travail correspond généralement au blueprint de transformation numérique et de retour sur investissement de l’IA : un audit de maturité des systèmes et des données, des cas d’usage priorisés, un modèle d’économie des jetons et une feuille de route prête pour le conseil.
Les prochaines étapes
Convenir d’un horaire
Notre équipe vous envoie un e-mail pour convenir d’un horaire pour l’entretien.
Entretien préalable
Un entretien préalable gratuit de 30 minutes en ligne : nous passons en revue vos objectifs, vos systèmes et vos contraintes.
Revue de préparation
Lors d’une revue de préparation gratuite de 48 heures, un architecte principal confronte votre projet à la définition de « prêt » en 6 points et recommande le parcours adapté.
Choisir le parcours
Les projets au périmètre prêt reçoivent une proposition ferme sous 3 à 5 jours ouvrés. Les projets au stade du concept démarrent dans le studio Blueprint. Un système en production qui défaille, n’est pas documenté ou doit être intégré commence par un diagnostic de 1 à 2 semaines. Le studio Blueprint et le diagnostic ont chacun des honoraires fixes, indiqués dans la proposition.
La voie d’entrée la plus rapide est l’offre Blueprint de transformation numérique et de retour sur investissement de l’IA, l’un de nos forfaits de mission rapide.
Par où commencerQuestions et réponses
À qui s’adresse l’évaluation ?
Aux dirigeants qui doivent décider où investir dans l’IA : directions générales, directions du numérique, de la donnée et de l’IA, et conseils d’administration. Elle convient aux organisations qui démarrent comme à celles dont les pilotes ont calé.
Qu’aurons-nous à la fin ?
Une évaluation de maturité, une liste classée de cas d’usage, un modèle d’économie des jetons, une feuille de route avec des mesures de retour convenues et une proposition pour le premier pilote. Tout vous appartient dès que chaque jalon est payé.
Qu’est-ce que l’économie des jetons ?
Les modèles de langage sont facturés selon le volume de texte qu’ils lisent et écrivent, mesuré en jetons. L’économie des jetons estime ce coût d’exploitation par cas d’usage, et la façon dont la mise en cache et des modèles plus petits peuvent le réduire.
Comment vérifiez-vous le retour sur l’IA ?
Chaque cas d’usage reçoit une mesure et une référence avant le début des travaux, comme des heures économisées, des erreurs évitées ou du chiffre d’affaires gagné. Le pilote est jugé sur cette mesure avant que la phase suivante ne soit financée.
Avez-vous besoin d’accéder à nos données ?
Nous avons besoin de comprendre vos données, pas de les copier. Nous examinons sources, schémas, qualité et règles d’accès avec vos équipes, et ne regardons des échantillons que lorsque vous l’approuvez, selon vos règles de sécurité.
L’évaluation couvre-t-elle la réglementation et l’IA responsable ?
Oui. Chaque cas d’usage est vérifié au regard des règles qui s’y appliquent, comme l’AI Act européen et les lois de protection des données. Nos conseillers en réglementation et en gouvernance de l’IA interviennent lorsque le risque l’exige.
Sommes-nous engagés envers XSIS pour la suite ?
Non. La feuille de route et les spécifications utilisent des standards neutres vis-à-vis des fournisseurs, pour que toute équipe compétente puisse les livrer. Si vous nous choisissez, nos ingénieurs IA et données construisent ce que la feuille de route recommande.
Commencez par une conversation, pas par un contrat.
Dites-nous ce que vous devez construire, connecter ou sécuriser. Un architecte l’examine avec vous, puis recommande par où commencer.