Nous traitons l'intelligence artificielle comme un axe transversal, appliqué à l'ensemble de nos secteurs prioritaires plutôt que comme une offre autonome. Ce choix méthodologique a une conséquence pratique : nous ne commençons jamais une mission d'IA par le choix d'une technologie.
Trois conditions, dans cet ordre
Un projet d'IA appliquée ne tient que si trois conditions sont réunies simultanément : un cas d'usage dont la valeur est établie, des données réellement disponibles et exploitables, et une organisation capable d'intégrer le résultat dans ses processus.
L'ordre compte. Un cas d'usage sans donnée est une intention. Une donnée sans cas d'usage est un coût de stockage. Et les deux réunis sans capacité organisationnelle produisent un prototype que personne n'utilise.
Ce que cela change dans le cadrage
Concrètement, la phase de cadrage consiste autant à identifier les cas d'usage à valeur avérée qu'à écarter ceux qui n'ont pas de donnée exploitable derrière eux. C'est souvent la partie la plus utile de la mission pour le commanditaire, et la moins spectaculaire.
Vient ensuite l'audit de disponibilité et de qualité des données, puis seulement le prototypage sur le cas d'usage prioritaire — et enfin l'industrialisation, assortie d'un cadre de gouvernance et d'une montée en compétence des équipes internes.
Sur nos secteurs d'intervention — agriculture, santé, inclusion financière, administration publique — cette discipline distingue les projets qui passent en production de ceux qui restent à l'état de démonstration.