Le cadrage transforme une idée d’IA en projet pilotable : périmètre, utilisateurs, données, architecture, risques, KPI, critères de succès et plan de livraison.
ObjectifDécider quoi tester, pourquoi, avec quelles données, avec quel niveau de risque et à quelles conditions passer en production.
Les décisions de cadrage
- Quel problème métier résout-on ?
- Qui utilisera la solution ?
- Quelles données sont nécessaires ?
- Quel niveau de précision ou de fiabilité est acceptable ?
- Quelles actions doivent rester validées par un humain ?
- Quels KPI déclenchent un Go / No-Go ?
Roadmap 30 / 60 / 90 jours
0–30 joursCadrage, accès aux données, règles d’usage et prototype
30–60 joursTests avec utilisateurs pilotes, métriques et corrections
60–90 joursDécision d’industrialisation, intégration et plan d’adoption
Pourquoi rester itératif
Les projets IA dépendent des données et du comportement réel du système. Le management des projets IA privilégie donc un développement et une livraison itératifs avec réévaluation régulière de la valeur et des risques.
Vous souhaitez appliquer cette démarche à votre entreprise ?
Le diagnostic SR-IT permet de qualifier le besoin, prioriser les cas d’usage et identifier le niveau d’accompagnement adapté.
Faire le diagnostic IA