Strat & IoT accompagne les organisations dans la structuration et la valorisation de leurs données, du diagnostic de maturité à l'industrialisation des modèles d'intelligence artificielle. Nous posons les fondations indispensables (gouvernance de la donnée, conformité, architecture) avant d'identifier et de prioriser les cas d'usage IA à plus fort impact. Notre approche garantit que chaque projet dépasse le stade du pilote pour devenir un levier de performance durable, intégré aux opérations et générateur de valeur mesurable.
De l'expérimentation à la création de valeur
Chez American Express, un assistant IA de conseil voyage a d'abord buté sur des données non structurées, une refonte de la couche data a ensuite permis son déploiement auprès de milliers de conseillers dans 19 marchés. Ce cas illustre une tendance de fond : selon une étude du MIT, la majorité des projets pilotes d'IA en entreprise ne parviennent pas à dépasser le stade de la démonstration, faute de gouvernance et de données fiables.
de la stratégie à la valeur à l'échelle
Diagnostic
Diagnostiquer ambition, maturité des données et gisements de valeur
Stratégie
Prioriser les paris à plus forte valeur, la gouvernance et l'alignement des directions
Mise en œuvre
Industrialiser l'architecture, les workflows, la gouvernance et la sécurité
Optimisation
Mesurer la création de valeur réelle et s'améliorer durablement en continu
Maintenance
Sécuriser la performance dans la durée grâce à un suivi continu et prédictif
Où se crée la dynamique ?
Maturité de la donnée
Sans donnée fiable et structurée, aucun modèle d'IA ne tient dans la durée : la préparation de la donnée est la fondation de tout projet d'IA à l'échelle.
Priorisation des cas d'usage
La priorisation des cas d'usage croise deux critères : l'impact business mesurable et la faisabilité : donnée disponible, systèmes déjà en place.
Gouvernance à grande échelle
Contrôler l'IA à grande échelle, c'est garantir un cadre de gouvernance unique (conformité, supervision, traçabilité) sur l'ensemble des modèles en production.
Quels sont vos points de douleur ?
- Une donnée fragmentée et peu fiable
- Des cas d'usage IA mal priorisés
- Des pilotes IA qui ne dépassent pas la phase d'expérimentation
Où concentrons-nous nos efforts ?
- Diagnostic de maturité data & IA
- Gouvernance de la donnée
- Priorisation des cas d'usage IA par la valeur
- Industrialisation des modèles IA
Quels sont nos outils ?
Le modèle de livraison s'appuie sur un ensemble concret de plateformes, de signaux opérationnels et de capacités de transformation choisis pour les réalités de cette mission.
avec un bénéfice financier, opérationnel et/ou stratégique
- Réduction des coûts opérationnels
- Fiabilité accrue des actifs
- Continuité de service
- Décisions plus rapides
La stratégie IA aligne données, cas d'usage et priorités business, avant de mobiliser la technologie.
La gouvernance garantit la conformité, la traçabilité et la confiance nécessaires à tout déploiement d'IA en production.
Mesurer la performance de l'IA, c'est relier chaque modèle à un indicateur business clair, du déploiement jusqu'à la valeur réalisée.