Identifiez les processus à fort potentiel, vérifiez les données et les contraintes, chiffrez les gains puis repartez avec une feuille de route IA priorisée.
Il ne s’agit pas d’une démonstration d’outils. TeamIA analyse les processus, les données, les contraintes et les gains attendus pour recommander ce qu’il faut automatiser, différer ou écarter.
Un atelier fait émerger les besoins. Le diagnostic vérifie les processus, les données, la valeur et les risques pour produire une feuille de route. La preuve de concept teste ensuite une hypothèse technique sur un périmètre limité.
Le format dépend du nombre de processus étudiés et du niveau de détail attendu. Le diagnostic mobilise un responsable métier, les utilisateurs concernés et, lorsque nécessaire, les responsables des données ou du système d’information.
Entretiens ciblés et collecte des irritants opérationnels
Analyse des outils, données, volumes et contraintes d’accès
Clarifier les enjeux, les équipes concernées, les irritants et les indicateurs actuels.
Observer les tâches, les outils, les données, les validations et les dépendances métier.
Comparer valeur, faisabilité, risque, effort d’intégration et niveau de supervision requis.
Sélectionner les premiers projets, estimer les gains et définir les prochaines décisions.
Le format dépend du nombre de processus étudiés et du niveau de détail attendu. Le diagnostic mobilise un responsable métier, les utilisateurs concernés et, lorsque nécessaire, les responsables des données ou du système d’information.
Selon l’implantation et l’éligibilité de l’entreprise, certains dispositifs en France ou au Luxembourg peuvent soutenir une étude, une preuve de concept ou une première mise en œuvre. La vérification doit intervenir avant tout engagement.
Un atelier fait émerger les besoins. Le diagnostic vérifie les processus, les données, la valeur et les risques pour produire une feuille de route. La preuve de concept teste ensuite une hypothèse technique sur un périmètre limité.
L’entreprise reçoit une cartographie des opportunités, une priorisation argumentée, des hypothèses de gains, les prérequis de données et d’intégration, ainsi qu’un plan d’action exploitable.
Le prix dépend du nombre de processus, d’équipes et de systèmes à analyser ainsi que du niveau de restitution attendu. Le périmètre et les livrables sont fixés avant le démarrage.
Non. Il peut conclure qu’une automatisation classique, une amélioration des données ou une évolution de processus est plus pertinente qu’un agent IA.
Un premier échange permet de cadrer le besoin, la valeur attendue et les prochaines étapes.
