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La plupart des projets d’IA ne dépassent jamais la preuve de concept. Cet atelier apprend à reconnaître d’avance ceux qui réussiront, à calculer ce qu’ils coûtent et ce qu’ils rapportent, et à présenter le projet retenu à une équipe de direction.
Cas pratiques : transformer un irritant en projet mesurable, écarter une idée séduisante en nommant ce qui la bloque, comparer trois candidats sur les mêmes bases, monter le document de présentation à la direction, et les cas apportés par les participants.
- Analyse et mesure du travail réel : irritants, erreurs, temps perdus, volumes, délais, reprises,…
- Oppurtunités d’automatisation et d’augmentation : similarités et différences
- Problèmes pour lesquels l’IA peut apporter des solutions (Données, processus, variabilité)
- Raisons pour lesquelles un projet peut être abandonné après une preuve de concept.
- Analyse des outils existants et choix de solution.
- Chiffrage des coûts composant le coût d’un projet
- Évaluation de la performance attendue d’une solution l’IA
- Évaluation réaliste les bénéfices de son projet.
- Méthode et valeur du prototypage par l’IA.
- Fiche de cadrage / mini-charte de projet et présentation à la direction