Problématique à adresser

Buzzword fatiguant, risques de conformité, et ROI incertain. Opportunités méconnues d’optimiser des tâches internes (classification, extraction, génération assistée) ou d’améliorer l’expérience client.

Objectifs concrets

• Qualifier 5 cas d’usage concrets et priorisés par valeur/effort.
• Prototyper 1 POC avec jeu de données anonymisé.
• Établir des garde-fous (biais, consentement, auditabilité).

Situations

• Processus manuels à faible valeur ajoutée (saisie, classification) non-identifiés comme candidats à l'IA.
• Méscompréhension des types d'IA, attente d'une "IA magique" plutôt que des cas d'usage ciblés.
• Lancement de POCs sans métrique de succès claire, impossible de mesurer le ROI.
• Projets IA bloqués par la difficulté d'accès à des données propres et labellisées.
• Risques légaux et éthiques (biais, RGPD) ignorés dans les phases d'expérimentation.
• "POC-fatigue", incapacité à passer du prototype à une solution intégrée et maintenue.