Roadmap data & IA
La structuration d’une roadmap data & IA dédiée et la mobilisation des moyens humains, organisationnels et techniques associés sont des facteurs clés de succès pour exploiter au maximum le potentiel de ces technologies.
Comment se transformer et créer de la valeur par la data et l’IA ?
La richesse des données d’entreprise et la puissance de l’IA, notamment avec l’émergence récente de l’IA générative, en font des leviers clés dans l’atteinte des objectifs stratégiques métiers.
Afin de tirer parti au mieux de cet asset qu’est la donnée, couplée aux innovations technologiques, la DSI doit se structurer pour proposer une chaine de production de valeur, au service des cas d’usage de l’entreprise.
80% des entreprises estiment que la data devient un enjeu prioritaire au sein de leur entreprise avec notamment l’essor de l’IA générative. Baromètre des directions data 2024 – Capgemini Invent x Quantmetry – Janvier 2024
Quel que soit le secteur, les entreprises se sont mises en ordre de marche pour mettre sous contrôle et exploiter leurs données.
La data et l’IA représentent aujourd’hui un levier clé dans l’amélioration de l’efficience opérationnelle, de la satisfaction client et/ou de la mise en conformité réglementaire.
Passée l’étape de l’exploration et de l’expérimentation localisée, une feuille de route data partagée avec l’ensemble des parties prenantes, réellement implémentable et créatrice de valeur, permet de porter et pérenniser cette transformation data.
Cette feuille de route data sera d’autant plus concrète et actionnable si une vision globale au niveau de l’organisation est assurée :
- Donner une vision haut-niveau pour embarquer un sponsoring fort de la Direction et aligner les priorités data avec les ambitions stratégiques de l’entreprise,
- Aligner la feuille de route data avec la feuille de route IT pour intégrer les besoins et contraintes en termes de prérequis technologiques à la mise en production,
- Identifier les moyens organisationnels nécessaires pour soutenir la trajectoire data & IA,
- Adopter les pratiques MLOps (pratiques et outils pour l’utilisation commerciale de l’IA) pour professionnaliser et industrialiser vos capacités en matière d’IA,
- Mesurer et piloter les impacts des projets data,
- Favoriser la collaboration des équipes métiers, data et IT dans l’idéation de cas d’usages,
- Sécuriser la prise en main des outils et solutions par les métiers.
Comment pouvons-nous aider
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Analyse de l’existant et définition des objectifs
Par une approche multi-dimensionnelle, dégager un ROI concret et réalisable au travers du cadrage Business, Data, Model, Application.
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Sourcing des cas d’usage : idéation, qualification et chiffrage
Foisonner au travers des ateliers rassemblant différentes parties prenantes et utilisateurs finaux pour identifier les axes de réflexion, voire les opportunités data et IA à saisir.
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Priorisation orientée ROI
Scorer le portefeuille de cas d’usage sous le prisme du ROI pour en dégager vos priorités et assurer des résultats concrets.
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Formaliser votre feuille de route data & IA et les prérequis
Cartographier et planifier les chantiers prioritaires en embarquant les moyens techniques (technologies Cloud, Data et IA, …), humains ( architecture, gouvernance, compétences, change management, etc.) ainsi que les processus et pratiques clés (directives Make or Buy, MLOps…), nécessaires au déploiement de la trajectoire data & IA.