Méthode
Six semaines pour passer de l'intuition au pilote en production.
Un parcours en quatre étapes, chacune livrant un résultat tangible. Pas de rapport de 200 pages qui dort dans un tiroir.
Six semaines est une durée cible, pas une promesse contractuelle valable partout : un groupe multi-entités avec des données dispersées prendra plus longtemps. Ce qui ne change pas, c'est l'ordre des étapes et le fait que chacune se termine par un livrable dont vous pouvez juger la valeur avant d'engager la suivante.
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Entretiens métier, revue des données et des outils en place. Nous identifions les gisements de valeur réels.
Nous rencontrons les personnes qui font le travail, pas seulement celles qui le pilotent. En parallèle, nous regardons ce qui existe déjà : données disponibles et leur qualité réelle, outils en place, tentatives précédentes et raisons de leur arrêt — cette dernière question est souvent la plus instructive.
LivrableCartographie des processus candidats et note de maturité data.
Semaines 1–2Cadrer
Sélection des cas d'usage, chiffrage des gains, choix d'architecture et analyse de conformité.
Chaque cas d'usage est chiffré des deux côtés : gain annuel estimé et coût complet, mise en œuvre comme exploitation. L'architecture est arrêtée à ce moment, en situant chaque brique sur la grille de souveraineté, et la qualification AI Act est faite avant d'écrire la première ligne de code.
LivrableFeuille de route chiffrée, dossier d'architecture et qualification réglementaire.
Semaine 3Prototyper
Construction d'un pilote fonctionnel sur vos données, testé par vos équipes en conditions réelles.
Le pilote tourne sur vos vraies données, dans votre environnement, avec vos utilisateurs. Un prototype validé uniquement par le prestataire ne prouve rien : ce qui compte est ce que les équipes constatent en l'utilisant sur leur propre travail.
LivrablePilote en service, avec ses mesures d'usage et ses limites documentées.
Semaines 4–5Déployer
Mise en production, formation des utilisateurs et transfert de compétence. Vous restez autonomes.
La mise en production s'accompagne de la formation des utilisateurs et de la remise complète du dossier technique. Nous considérons la mission réussie lorsque vos équipes peuvent faire évoluer la solution sans nous rappeler.
LivrableSolution en production, documentation, équipes formées.
Semaine 6
FAQ
Questions fréquentes
Que se passe-t-il si le diagnostic conclut qu'aucun cas d'usage ne vaut le coup ?
Nous vous le disons, et la mission s'arrête là. C'est arrivé et cela réarrivera : un contexte où la donnée n'est pas prête ou le volume trop faible ne justifie pas d'investissement. Un cadrage honnête coûte moins cher qu'un pilote abandonné.
Peut-on s'arrêter après une seule étape ?
Oui. Chaque étape se termine par un livrable exploitable sans la suivante — c'est la raison de ce découpage. Un diagnostic seul est une mission complète, dont vous pouvez confier l'exécution à qui vous voulez.
Travaillez-vous avec nos équipes ou à leur place ?
Avec elles, et de plus en plus par elles. Le transfert de compétence n'est pas une étape finale : dès le prototypage, vos développeurs ou vos référents métier travaillent sur le code et les paramétrages, sinon l'autonomie annoncée à la fin ne se produit jamais.
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Parlons de votre prochain cas d'usage.
Trente minutes suffisent pour évaluer ensemble si un diagnostic aumia a du sens pour votre organisation. Sans engagement, sans jargon.