Le travail avant la technologie
Le point d'entrée est une douleur métier ou une opportunité de valeur, jamais un outil.
Méthodologie
Identifier où l'IA crée de la valeur dans votre entreprise. Méthodiquement.
Une démarche en sept étapes pour passer d'une intuition à une short list de cas d'usage priorisés, qualifiés et défendables en comité de direction.
Une méthode assemblée à partir de travaux publics et documentés
OpenAI Academy
Agility at ScaleClearwork01 /Le constat
« Comment voulez-vous utiliser l'IA ? » est une mauvaise question.
Posée à une direction, elle produit des réponses calquées sur ce qui se dit ailleurs. Nous procédons dans l'autre sens. Nous partons du travail réel de vos équipes, nous identifions où il se grippe, et nous cherchons ensuite ce que la technologie peut y faire.
L'approche courante
Technologiecas d'usageadoption qui ne suit pas
La nôtre
Travail réelirritantcas d'usageadoption
02 /Nos partis pris
Quatre principes qui décident de tout le reste.
Générer large, filtrer serré
Nous ouvrons le champ des possibles, puis nous le réduisons par un scoring rigoureux.
Un portefeuille, pas un cas isolé
Des gains rapides pour établir la preuve, des paris structurants pour construire l'avantage.
Trois tests de réalité
La donnée, l'intégration, l'adoption. Un cas qui échoue à l'un des trois ne verra jamais le jour.
03 /La méthode
Sept étapes, du terrain à la décision.
Vous fournissez la matière. Nous conduisons l’analyse. Vous arbitrez.
Collecte
Analyse
Décision
04 /Le moteur
La quasi-totalité des cas d'usage de l'IA générative tiennent dans six familles.
Ces six primitives ont été dégagées par OpenAI à partir de l'analyse de plus de six cents cas d'usage clients. Nous les projetons systématiquement sur chacun de vos irritants. La génération devient exhaustive, et reproductible.
Création de contenu
Produire le premier jet d'une proposition à partir du besoin exprimé par le client
Recherche et synthèse
Interroger en langage naturel un fonds documentaire accumulé sur vingt ans
Analyse de données
Croiser deux systèmes pour expliquer un écart que personne n'a le temps d'instruire
Automatisation
Traiter une demande entrante de bout en bout, du tri à la réponse préparée
Code
Écrire les extractions et les rapports que vos équipes réclament sans jamais les obtenir
Idéation et stratégie
Confronter une décision à vos propres données avant de la porter en comité
05 /La qualification
Trois portes. Une seule fermée écarte le cas.
Cas d'usage générés
Porte 1
Données
L'information nécessaire existe-t-elle, est-elle accessible, est-elle exploitable ?
Porte 2
Risque et conformité
L'erreur est-elle supportable, ou faut-il une validation humaine systématique ?
Porte 3
Intégration
Vos systèmes acceptent-ils d'être connectés, ou faut-il d'abord les ouvrir ?
1–3Short list
06 /Le livrable
Un à trois cas d’usage instruits, prêts à lancer.
Fiche cas d’usageCU-01
Premier jet des propositions commerciales
ProblèmeTrois heures par proposition, rédigées de zéro à chaque fois.
Valeur attendueTemps de rédaction divisé, réponses plus complètes.
PrimitiveCréation de contenu · Recherche
ResponsableDirection commerciale.
Premier jalonPrototype à quatre semaines.
Notre critère de sortie
Assez précieux pour compter. Assez praticable pour être testé. Assez clair pour qu’un responsable et une première étape lui soient assignés.
07 /Le diagnostic
Dix minutes pour savoir où vous en êtes.
Une forme courte des trois premières étapes de la méthode. Vous répondez sur votre activité et vos irritants ; vous recevez une première lecture : où se concentre le potentiel, quelles primitives vous concernent, ce qui bloquera la faisabilité.
08/Objections
Objections
Faut-il déjà être mature sur la donnée ?
Non. La maturité est une variable que nous mesurons, pas un prérequis que nous exigeons. Une organisation peu outillée obtient des cas d'usage plus simples, et surtout la liste précise de ce qu'il faut débloquer pour accéder aux suivants.
Cette démarche nous engage-t-elle ?
Non. La méthode est publiée ici, sources comprises. Vous pouvez l'appliquer par vous-même. Nous considérons simplement que vous irez plus vite avec une équipe qui l'a déjà conduite.
Et si la conclusion est que l'IA n'apporte rien ?
Nous vous le disons. Le cas est rare. Il reste préférable à un pilote financé sans issue.
09 /Passons à l’action
Commençons par un état des lieux.
Dix minutes pour situer votre entreprise. Une heure d'échange pour décider de la suite.
10 /Sources
01OpenAIIdentifying and scaling AI use cases02OpenAI AcademyUse Case Discovery Workshop playbook03Agility at ScaleAI Use Case Identification and Prioritization04ClearworkAI Use Case Identification Frameworks: From Canvas to Impact Scoring05TelefónicaThe six primitives of AI use06Mike BoysenAI Strategy: A Practical Framework Using Jobs-to-be-Done07Enterprise AI Executive12 AI use case prioritization frameworks