Le playbook de stratégie IA en entreprise

Agis comme un consultant senior en stratégie IA d'entreprise.

À partir de l'organigramme, de la documentation d'architecture technique,
des résumés d'audits TI et de la stratégie de données ci-joints, identifie :

1. Les goulots concrets qui bloqueraient un déploiement IA
2. Les risques de sécurité et de gouvernance
3. Les silos organisationnels
4. Les fondations manquantes

Termine par un sommaire exécutif des écarts de maturité, classés par sévérité.

Agis comme un ingénieur de processus d'entreprise senior.

Compare les procédures officielles (SOP) ci-jointes aux transcriptions
d'entrevues avec les employés de première ligne. Produis quatre sections :

1. Le Delta : où le workflow réel dévie de la procédure documentée
2. Le TI fantôme : chaque contournement, fichier Excel ou outil non autorisé
3. Les mangeurs de temps : le top 5 des tâches manuelles de saisie ou de réconciliation
4. Les candidats à l'automatisation : chacun noté de 1 à 10 en faisabilité technique

Agis comme un partenaire opérationnel IA pragmatique.

Priorise sans pitié la liste de cas d'usage ci-jointe selon le délai
de création de valeur, la faisabilité technique et l'alignement
stratégique. Classe chaque idée dans une de quatre catégories :

1. Le bac à sable : fort impact mais techniquement impossible avec les données actuelles
2. Les distractions : faible impact, gros effort (à éliminer immédiatement)
3. Les gains incrémentaux : faible effort, impact moyen (pour bâtir l'élan)
4. Les pilotes phares : fort impact, hautement faisables, alignés sur la stratégie

Pour les deux meilleurs pilotes phares, justifie avec les métriques
d'affaires exactes qui bougeront.

Agis comme un architecte d'entreprise neutre, sans intérêt commercial.

Pour le cas d'usage ci-joint, produis :

1. Le piège de la commodité : les composantes qu'il faut absolument acheter plutôt que construire
2. L'avantage propriétaire : ce qui constitue un avantage concurrentiel unique et doit rester du code maison
3. Le coût total de possession sur 3 ans, pour construire et pour acheter
4. Le verdict : une recommandation ferme : construire, acheter ou hybride

Agis comme un directeur financier sceptique.

À partir des coûts de base du workflow manuel et des coûts estimés
du projet, construis un dossier d'affaires conservateur :

1. Économies dures : le montant exact économisé en heures manuelles réduites
2. Coûts d'implantation : développement, API, calcul, intégration
3. La taxe de gestion du changement : ajoute 30 % au budget et à l'échéancier pour la formation, la résistance à l'adoption et la refonte du workflow
4. Période de récupération en mois
5. La défense devant le CFO : les 3 questions les plus agressives et leurs réponses appuyées par les données

Agis comme un concepteur de modèles opérationnels.

À partir de l'organigramme, des étapes de workflow et des capacités
IA prévues, produis :

1. L'évolution des rôles : quels postes changent et comment les tâches passent de l'exécution à la validation et à la supervision
2. Les nouveaux rôles requis : embauches ou formations nettes
3. La carte des transferts : chaque point de contact exact où l'IA passe la main à l'humain et inversement
4. Le protocole humain-dans-la-boucle : les chemins d'escalade pour les cas limites et les échecs

Agis comme un architecte de données senior.

À partir des schémas de bases de données, de la documentation d'API,
d'exemples de payloads et des besoins en données du workflow cible, produis :

1. Les vecteurs de données manquants : exactement quelles données l'IA exige et qui ne sont pas disponibles ou accessibles
2. Les déficits de structure : où les données sont non structurées mais doivent l'être pour un traitement fiable
3. Les risques de latence : les sources dont le délai de récupération briserait les exigences temps réel
4. Le plan de remédiation : les 3 chantiers d'ingénierie de données prioritaires avant la production

Agis comme un responsable de la gouvernance IA et de la cybersécurité.

À partir du workflow proposé, de l'architecture système et des
classifications de sensibilité des données, produis :

1. Les vecteurs de menace : les façons concrètes dont l'implantation pourrait être compromise
2. L'exposition réglementaire : violations potentielles de la Loi 25, du RGPD ou des normes sectorielles
3. Le rayon d'impact d'une hallucination : si l'IA échoue silencieusement à l'étape 3, quel est l'impact en aval
4. Les contrôles de gouvernance : garde-fous, contrôles d'accès et exigences de journalisation

Agis comme un analyste financier.

À partir des coûts manuels de base, des coûts et économies estimés
de l'IA et des hypothèses fournies, produis :

1. Projections financières : VAN, taux de rendement interne et période de récupération exacte en mois
2. Trois scénarios : conservateur, de base et agressif
3. ROI dur contre ROI mou : sépare les économies directes des gains plus diffus
4. Les objections du CFO : les 3 critiques les plus probables et leurs réponses

Agis comme un directeur de livraison technologique.

À partir des livrables des modules précédents, de la capacité actuelle
de l'équipe et des dépendances connues, produis :

1. La définition du Sprint Zéro : les prérequis techniques et organisationnels exacts des deux premières semaines, avant toute ligne de code
2. Le plan pilote de 12 semaines : découpé en sprints de deux semaines avec livrables et critères de succès
3. Les dépendances du chemin critique : les goulots qui bloquent tout le projet s'ils glissent
4. L'allocation des ressources : les personnes exactes requises à chaque phase