Diagnostic Data & IA
Le point de départ stratégique pour déployer l’IA à fort impact
Objectif
Donner une vision claire, réaliste et priorisée des opportunités IA de votre entreprise, en partant du terrain, des métiers et des irritants réels, pour construire une roadmap IA activable, alignée avec votre stratégie et vos capacités.
En résumé
Durée : 10 jours étalés sur 2 à 3 mois
Périmètre : entreprise complète ou département
Entretiens : 7 à 10 entretiens métiers en présentiel (45 min à 1h)
Approche : qualitative, métier, orientée besoins & usages
Livrables : use cases priorisés, matrice impact/effort, roadmap et recommandations structurantes
Pourquoi un diagnostic Data & IA ?
Avant de parler d’outils ou de technologies, il est essentiel de comprendre :
Où l’IA peut réellement créer de la valeur aujourd’hui
Quand l'IA est la bonne approche face à un besoin métier spécifique
Quels sont les points de friction opérationnels des équipes
Le niveau de maturité data & IA de l’organisation
Les prérequis réels pour réussir (et éviter les effets de mode)
Ce diagnostic permet également de choisir les bons collaborateurs à impliquer, de décloisonner les équipes et de créer un alignement fort, notamment au niveau du CODIR.
Déroulé du diagnostic
Lancement & cadrage
Call d’introduction
Définition du périmètre (entreprise ou département)
Envoi et analyse de l’organigramme
Sélection des collaborateurs à interviewer
2. Entretiens terrain (7 à 10)
Entretiens en présentiel
Durée : 45 min à 1h par personne
Basés sur un questionnaire structuré, recommandé et enrichi par un agent IA dédié au diagnostic
Focalisation sur:
Les tâches quotidiennes
Les irritants métiers
Les frictions opérationnelles
Les opportunités non explorées (faute de temps ou d'outils)
Les synthèses sont réalisées à l’aide de l’IA pour gagner du temps et améliorer la qualité d’analyse.
Différenciateur aiko : notre expertise Data & IA permet d’aller au fond des usages data et IA, au-delà des irritants déclarés. Cette capacité d’analyse approfondie permet de mieux cerner, qualifier et faire émerger des cas d’usages IA à fort potentiel, réalistes, actionnables et alignés avec le contexte réel de l’entreprise.
3. Préparation des ateliers
Définition des thèmes d’atelier
Croisement entre :
Les irritants métiers
Les opportunités IA classiques (automatisation, productivité, accessibilité)
Priorisation de 3 à 4 thèmes clés, favorisant l’émergence de cas d’usages concrets
4. Acculturation IA (Keynote)
Keynote créée par Manuel Davy, chercheur reconnu et influent dans le domaine de l’IA.
Sujets abordés :
Le concept de PPDA
La compréhension de l’IA selon l’approche aiko
Démystification des capacités et limites réelles de l’IA
Objectif : créer un socle commun de compréhension avant les ateliers.
5. Ateliers de co-construction
Format collaboratif (Klaxoon)
8 participants mimimum, fonctions transverses dans l’entreprise
Travail par sticky notes (en deux groupes)
3-4 thèmes abordés (1 thème par atelier)
Méthodologie :
Identification de 12-15 macro-tâches par thème
Approche Job To Be Done :
"Je veux identifier les emails prioritaires ET y répondre rapidement" (aujourd’hui)
VS "Je veux voir mes emails déjà triés par priorité et yrépondre rapidement grâce à l’IA" (demain)
Formulation des idées + objectifs associés
Bénéfices pour vos équipes (au-delà de l’IA)
Démystification de l'IA
Prise de conscience des silos organisationnels
Effet "wow" au niveau du CODIR(sur l'état réel de l'existant)
Libération de la créativité : exploration sans contrainte technologique initiale
Création de curiosité et de projection : « avec l’IA, le champ des possibles s'élargit »
Extraction des idées et confrontation avec :
Les best practices
Les failles et limites de l’IA
Structuration et priorisation des use cases
Présentation des cas d’usages
Identification des quick wins et des cas structurants à long terme
Alignement stratégique avec les enjeux business
Présélection et vérification (sans suppression arbitraire)
Matrice impact / effort
Création d’une matrice mettant en regard :
Impact business
Effort de mise en œuvre
Bénéfices attendus
Typologie des use cases
Les cas d’usages sont classés selon 3 niveaux d’impact :
Type 1 : systèmes d’IA intervenant dans les tâches quotidiennes
Type 2 : technologies IA transformant la façon de travailler
Type 3 : technologies IA revisitant un processus critique de l’entreprise
Chaque use case fait l’objet d’une fiche explicative détaillée.
Analyse de maturité & recommandations
Évaluation des 5 prérequis clés à la réussite de l’IA
Analyse du statut réel de l’entreprise face à ces prérequis
Recommandations structurantes (organisation, data, gouvernance, compétences)
Livrables finaux
Liste priorisée des use cases IA
Fiches détaillées par use case
Matrice impact / effort
Roadmap IA claire et progressive
Chiffrage macro des ressources nécessaires
Pour qui ?
CODIR et directions métiers
Entreprises souhaitant passer de l’intention à l’action
Organisations voulant investir dans l’IA avec méthode, pragmatisme et impact
Prochaine étape
Financement & aides à l’innovation
aiko accompagne ses clients dans l’identification de solutions de financement et d’aides publiques, notamment via Bpifrance, afin de faciliter et sécuriser le lancement des projets IA.
Contactez-nous pour lancer votre diagnostic Data & IA et étudier les options de financement adaptées.