De la première idée IA jusqu'au modèle opérationnel gouvernable.

Découverte structurée, catégorisation et priorisation de toutes les initiatives IA de l'organisation — IA générative, IA analytique, IA de processus, utilisation Copilot et pilotes d'agents.

• Constituer et consolider le portefeuille de cas d'usage IA
• Catégorisation : Pilote · Candidat pour l'IA Production · Non priorisé
• Définir la logique de décision : impact métier, qualité des données, charge de gouvernance, ROI
• Cadre de priorisation pour le pilotage de portefeuille

Découverte et spécification des cas d'usage d'IA agentique dans l'architecture d'entreprise — des agents Copilot aux agents Power Platform, en passant par les RAG bots et les agents de processus.

• Constituer et prioriser le portefeuille de cas d'usage agentiques
• Évaluation : impact métier, exigences de gouvernance, complexité d'intégration
• Spécification : objectifs, rôles, interfaces, points d'accroche gouvernance
• Définir Human-in-the-Loop, journaux d'audit et contrôles de politiques
• Préparation à la mise à l'échelle en IA Production

Développement d'une stratégie IA qui relie les objectifs métier, l'architecture d'entreprise et les exigences de gouvernance — avec une trajectoire claire de la phase pilote à la mise à l'échelle jusqu'en production.

• Cadre de stratégie IA : architecture cible, stratégie de plateforme, capacités, politique fournisseurs
• Rôle des systèmes Copilot, d'agents et d'IA de plateforme dans le portefeuille IA
• Niveaux de gouvernance IA : stratégique · architectural · opérationnel · technique
• Feuille de route : Pilote → Mise à l'échelle → Production

Développement d'un parcours de gouvernance IA — du paysage IA actuel à un modèle de gouvernance structuré jusqu'aux routines d'exploitation et de conformité robustes.

• État des lieux : paysage IA existant, pilotes Copilot, Shadow AI
• Construire un modèle de gouvernance IA à plusieurs niveaux
• Rôles, responsabilités, processus et KPIs pour la gouvernance IA
• Ancrage de la gouvernance Copilot, agents et IA de plateforme
• Prêt pour l'audit et scalable — sans bureaucratie excessive

Construction structurée d'un modèle opérationnel IA reposant sur huit briques interdépendantes — de l'architecture des processus et décisions aux rôles et logique d'escalade, jusqu'au monitoring et à la gouvernance. Pour les organisations qui souhaitent non seulement déployer l'IA, mais la piloter.

• Assessment de maturité : où se situe votre organisation aujourd'hui ?
• Huit briques du modèle opérationnel IA : cadre stratégique, architecture de processus, rôles, logique d'escalade, base de données, architecture, gouvernance, monitoring
• Conception du Human-in-the-Loop et définition des chemins d'escalade
• Construire un système de KPIs pour la qualité, l'impact et la conformité de gouvernance
• Feuille de route : Minimum Viable Operating Model → Configuration standard → Enterprise Grade

Du Prompt Engineering individuel à la discipline managériale organisationnelle : le framework MOTIVE structure l'interaction IA en six décisions managériales — Motivation, Object, Tool, Instruction, Variables, Evaluation — et rend l'utilisation IA reproductible, qualitativement maîtrisée et conforme au Règlement IA de l'UE (Art. 4 : obligation de compétence IA).

• Comprendre les quatre modes de défaillance de l'IA générative et leur prévention MOTIVE
• Appliquer le framework MOTIVE à ses propres cas d'usage (Niveaux 1–3)
• Transcrire la logique de prompts en standards opérationnels — sortir de la compétence individuelle
• Assurance qualité par l'Evaluation comme composante fixe de processus
• Créer les bases pour l'obligation de compétence IA Art. 4 du Règlement IA de l'UE