Vous vous apprêtez à lancer votre projet Data & IA pour apporter de la valeur pour vos équipes métier et vous souhaitez limiter les éventuels risques que pourrait rencontrer cette nouvelle activité, il est important de se poser la question de quels sont les 5 éléments clés pour réussir son projet !
1 – CADRAGE
Rien ne sert de se lancer dans des développements si les fondations de votre projet n’ont pas été posées. Une phase de cadrage est essentielle pour identifier tous les prérequis ou parties prenantes de votre projet.
Lors de ce cadrage il faut entre autres définir :
- Déterminer quels sont les enjeux liés à la mise en place de cette nouvelle fonctionnalité pour mieux définir les objectifs du projet.
- Identifier les risques pour mieux les anticiper par la suite.
- Fixer les KPI à suivre tout au long du projet pour mieux piloter votre projet.
2 – CO-CONSTRUCTION DE LA SOLUTION
La solution IA que vous vous apprêtez à développer devra répondre à un besoin utilisateur clairement défini. Il est important de co-concevoir votre solution avec un groupe d’experts métier.
Grâce à la mise en place d’ateliers d’idéation ou d’une démarche de Design Thinking par exemple, le cas d’usage en sortie aura un plus grand impact et prendra en compte les exigences business ainsi que les contraintes techniques.
Une meilleure prise en compte de la problématique utilisateur permettra aux équipes métier de se projeter dans la solution.
Cette idée favorisera également l’adoption de la solution lors de son déploiement.
3 – SIMPLICITÉ DE LA SOLUTION DÉLIVRÉE
Rien ne sert de vouloir réinventer la roue. De nombreuses problématiques utilisateurs peuvent être délivrées par des modélisations technologiques simples.
Il faut être orienté “résolution” de problème plutôt que « complexification » du problème car la complexité a également un coût.
Cela vous permettra d’évaluer rapidement vos gains avant de devoir investir un budget plus conséquent pour enrichir votre solution.
4 – ACCOMPAGNER LE CHANGEMENT DANS LES HABITUDES DE TRAVAIL
La mise en place d’une solution d’IA vient généralement bouleverser les habitudes de travail des équipes métiers. Il est essentiel de s’assurer de l’adoption de votre solution par les utilisateurs finaux.
Anticiper la conduite du changement nécessaire avant la livraison de la solution permettra de sécuriser grandement la réussite du projet.
En plus de la formation, de la rédaction d’un cahier de bonnes pratiques, un premier déploiement de la solution sur un périmètre d’utilisateurs restreints bénéficiant d’un suivi individuel permettra de roder les actions d’accompagnements nécessaires pour les utilisateurs.
Ce premier groupe d’utilisateurs seront vos émissaires de demain lors d’un déploiement généralisé de la solution.
Ce suivi permettra d’identifier plus facilement les axes d’améliorations de la solution.
5 – AMÉLIORATION CONTINUE DE LA SOLUTION
Penser que le projet s’arrête après le déploiement de la solution est une vision erronée et risquée. Rarement mis en valeur, il est plus qu’essentiel d’organiser un cycle d’amélioration continue pour maintenir les bonnes performances d’un modèle ou de la solution proposée.
Dans le cas de l’implémentation d’un modèle IA, l’entraînement du modèle aura été effectué avec la quantité et les cas fournis à un instant. Ainsi dans l’hypothèse où de nouveaux scénarios viendraient à apparaître, il devient important de mettre à jour notre modèle et de vérifier qu’aucune régression n’est observée sur l’existant mis en place.
La rédaction vous conseille
