1. Vision & alignement stratégique

Objectif : Définir une vision IA claire, alignée avec les enjeux business et les priorités métiers.

• Réaliser un diagnostic stratégique et opérationnel (maturité, usages, risques, irritants).
• Analyser le patrimoine documentaire, les flux métier et les opportunités de création de valeur.
• Clarifier le positionnement IA Générative / IA agentique selon les besoins terrain.
• Co‑construire la vision cible :rôle de l’IA, bénéfices attendus, périmètre et impacts organisationnels.

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2. Acculturer à l'IA

‍Objectif : Accélérer l’appropriation des usages IA et sécuriser la transformation.

• Former aux fondamentaux de l’IA :limites, risques, biais, sécurité, bonnes pratiques.
• Acculturer les directions et métiers

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‍3. Priorisation & arbitrage des choix IA

Objectif : Identifier les cas d’usage à fort impact et arbitrer les choix technologiques.

• Identifier, scorer et prioriser les cas d’usage avec une matrice impact / faisabilité / risques.
• Évaluer les patterns d’architecture: stockage (Doc‑centric, App‑centric…), moteur IA, interfaces.
• Comparer les solutions internes, éditeurs ou agents sur mesure.
• Formaliser une roadmap IA priorisée et réaliste (cas d’usage, outils, données, compétences).

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‍4. Gouvernance, sécurité & conformité

‍Objectif : Garantir une IA responsable, maîtrisée et durable.‍

• Définir les rôles clés : sponsor, gouvernance data, MCO IA, responsable sécurité, équipes métiers.
• Encadrer les enjeux de souveraineté, confidentialité, RGPD, journalisation et rétention.
• Mettre en place les premières politiques de pilotage (P95, latence, coûts tokens, adoption).
• Construire un modèle de gouvernance IA adapté (réversibilité, observabilité, contrôle des modèles).

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