Conseil & stratégie IA : de l’idéation à une feuille de route assumée.
Nous accompagnons dirigeants et DSI pour passer de l’expérimentation à une stratégie IA alignée sur les enjeux du business : cas d’usage priorisés, arbitrages build/buy, choix de LLM, architecture cible, gouvernance et conduite du changement.
Le problème
Une stratégie IA, ou une collection d’initiatives ?
Sous la pression de l’agenda IA, beaucoup de directions empilent les initiatives : un assistant par-ci, un pilote de RAG par-là, un abonnement à trois fournisseurs de LLM. Chaque équipe avance dans son coin, sans cadre commun sur les données, la sécurité ou le retour sur investissement. Le comité de direction valide des budgets sans vision consolidée, et la DSI hérite d’une dette d’intégration qui grossit à chaque POC orphelin.
La vraie question n’est pas « quel modèle utiliser », mais : quels cas d’usage servent réellement votre stratégie, qu’est-ce qu’on construit versus qu’est-ce qu’on achète, et quel modèle opérationnel permet de tenir l’IA dans la durée ?
De l’ambition à la trajectoire, en 5 étapes
Vision & alignement
Atelier comité de direction pour relier ambition IA et objectifs business : où crée-t-on de la valeur, quels risques accepte-t-on, quel niveau de souveraineté vise-t-on.
Portefeuille de cas d’usage
Identification et scoring des cas d’usage par valeur, faisabilité et effort, puis séquencement en quick wins et chantiers structurants.
Build / buy & choix de LLM
Arbitrage entre construction, achat et intégration. Sélection des modèles (Claude, Gemini, ChatGPT, Mistral, modèles hébergés) selon coût, performance, confidentialité et souveraineté.
Architecture cible
Schéma d’architecture IA : couche données, orchestration, RAG, garde-fous, observabilité et intégration au SI existant, pensée pour la mise en production.
Gouvernance & changement
Modèle opérationnel (CoE / IA Ops), comitologie, politiques d’usage et plan de conduite du changement pour ancrer l’IA dans les métiers.
Livrables
Ce que vous repartez avec
- Une note de vision & ambition IA, validée en comité de direction
- Un portefeuille de cas d’usage scorés (valeur / faisabilité / effort) et séquencés
- Des recommandations build/buy et une short-list de LLM par cas d’usage
- Un schéma d’architecture cible, du socle data jusqu’aux garde-fous
- Un modèle de gouvernance IA (CoE/Ops, comitologie, politiques d’usage)
- Un plan de conduite du changement et de montée en compétences
L’industrialisation de l’IA, adossée à l’ADN data & conformité de Datanaos
Questions fréquentes
Faut-il déjà avoir des cas d’usage en tête ?
Non. Une partie de la mission consiste justement à faire émerger et prioriser les cas d’usage. Nous partons de vos enjeux métiers et de votre stratégie, pas d’une liste préétablie.
Êtes-vous liés à un fournisseur de LLM en particulier ?
Non, nous restons agnostiques. Nous comparons Claude, Gemini, ChatGPT, Mistral et les modèles hébergés selon le coût, la performance, la confidentialité et vos exigences de souveraineté, cas d’usage par cas d’usage.
Comment gérez-vous la souveraineté et la confidentialité ?
La souveraineté est un critère de décision à part entière : hébergement, localisation des données, modèles ouverts ou auto-hébergés. Nous arbitrons avec vous selon votre secteur et votre exposition réglementaire.
Quelle différence avec le diagnostic & cadrage ?
Le diagnostic est une offre d’appel courte qui évalue votre maturité. Le conseil & stratégie va plus loin : architecture cible, gouvernance et conduite du changement, jusqu’à une feuille de route exécutable.
Passez de l’expérimentation à l’IA en production
Commencez par un diagnostic court à prix fixe : maturité, cas d’usage à fort ROI, et une roadmap priorisée. Sans engagement.