De nouveaux outils d’IA chaque semaine, des promesses de productivité, un hype permanent. Pourtant, au sein de l’organisation, peu de choses changent réellement.
Faut-il de l’IA, ou suffit-il de comprendre où l’intégrer ?
De nouveaux outils d’IA chaque semaine, des promesses de productivité, un hype permanent. Pourtant, au sein de l’organisation, peu de choses changent réellement.
Faut-il de l’IA, ou suffit-il de comprendre où l’intégrer ?
Nous ne partons jamais de la technologie. Nous observons les flux de travail pour comprendre où les informations restent cloisonnées entre différents systèmes et où se répètent des étapes manuelles sans valeur ajoutée.
Ce n’est qu’ensuite que nous identifions où l’IA pourrait s’intégrer sans ajouter de complexité, en apportant un avantage réel.
Parce que tous les processus n’ont pas besoin d’IA.
Nous ne partons jamais de la technologie. Nous observons les flux de travail pour comprendre où les informations restent cloisonnées entre différents systèmes et où se répètent des étapes manuelles sans valeur ajoutée.
Ce n’est qu’ensuite que nous identifions où l’IA pourrait s’intégrer sans ajouter de complexité, en apportant un avantage réel.
Parce que tous les processus n’ont pas besoin d’IA.
Identifier les cas d’usage les plus pertinents pour votre organisation.
Intégrer l’IA dans les processus et les outils que vous utilisez déjà.
Connecter les systèmes qui restent aujourd’hui séparés.
Intégrer des solutions sur mesure dans une logique de make or buy.
Pérenniser l’adoption de nouveaux outils.
Identifier les cas d’usage les plus pertinents pour votre organisation.
Intégrer l’IA dans les processus et les outils que vous utilisez déjà.
Connecter les systèmes qui restent aujourd’hui séparés.
Intégrer des solutions sur mesure dans une logique de make or buy.
Pérenniser l’adoption de nouveaux outils.
Un exemple concret
Une entreprise souhaitait prévoir plus précisément ses besoins opérationnels (combien produire, quand, en fonction de la saisonnalité et de l’évolution des ventes) et pensait devoir adopter un outil d’intelligence artificielle pour y parvenir.
En analysant les données historiques et les variables qui influençaient réellement la demande, nous avons constaté qu’un modèle prévisionnel fondé sur les statistiques et les tendances historiques répondait au besoin de manière fiable, sans la complexité, les coûts et les délais de mise en œuvre d’une solution d’IA.
De la cartographie STRATÉGIQUE à l’intervention
Nous avons construit ce modèle. Dans ce cas, l’intelligence artificielle n’était pas nécessaire : elle aurait ajouté de la complexité, et non de la valeur.
Un exemple concret
Une entreprise souhaitait prévoir plus précisément ses besoins opérationnels (combien produire, quand, en fonction de la saisonnalité et de l’évolution des ventes) et pensait devoir adopter un outil d’intelligence artificielle pour y parvenir.
En analysant les données historiques et les variables qui influençaient réellement la demande, nous avons constaté qu’un modèle prévisionnel fondé sur les statistiques et les tendances historiques répondait au besoin de manière fiable, sans la complexité, les coûts et les délais de mise en œuvre d’une solution d’IA.
De la cartographie STRATÉGIQUE à l’intervention
Nous avons construit ce modèle. Dans ce cas, l’intelligence artificielle n’était pas nécessaire : elle aurait ajouté de la complexité, et non de la valeur.
Parlez-nous du contexte. Voyons ensemble où elle peut faire la différence et si elle est réellement nécessaire.
Parlez-nous du contexte. Voyons ensemble où elle peut faire la différence et si elle est réellement nécessaire.
