Conseil en stratégie & intelligence artificielle
Décider où investir dans l’IA. Comparer les options, engager les bons projets et piloter leur mise en œuvre.
Parlons de votre projetContacter le cabinet. Explorer nos expertisesProduit IA & automatisation
Vision produit, arbitrage des priorités et coordination de la livraison d’outils de pilotage intégrant des usages d’IA.
Découvrir l’expérienceRésultat observé
Une première version validée par les sponsors, des usages déployés auprès de plusieurs équipes.
Rôle exercé
Pilotage produit et coordination d’un travail collectif.
Expériences professionnelles antérieures à Arlan Grey, présentées sous une forme anonymisée. Photographie d’illustration.
Par où commencer ?
En ligne · 10 questions
Valeur, données, faisabilité et gouvernance : repérez les sujets à approfondir et obtenez une synthèse immédiate.
Commencer l’autoévaluationSans inscription. Vos réponses restent dans votre navigateur. Cette autoévaluation ne remplace pas un audit.
Mission du cabinet · Sur devis
Faites examiner vos processus, comparer les options et construire une feuille de route avec des conditions de réussite explicites.
Découvrir la mission de diagnosticUn périmètre défini, des livrables et des honoraires convenus avant le démarrage.
Agents IA & décision d’investissement
Un cas chiffré pour comparer les coûts complets et décider d’un passage à l’échelle.
Stratégie & arbitrage économique
Un calcul sur trois ans pour identifier les hypothèses qui changent la décision.
Formation & acculturation IA
Des sessions de formation IA en entreprise pour dirigeants, cadres et managers. Comprendre les possibilités, éprouver les limites et qualifier les usages qui méritent une expérimentation.
L’acculturation à l’IA doit permettre de prendre des décisions plus éclairées sur le travail. Le programme part des responsabilités des participants, des outils autorisés et des situations qu’ils rencontrent. Aucun prérequis en développement n’est nécessaire.
Une base commune pour comprendre l’IA générative, ses usages et ses limites. Les démonstrations sont discutées à partir de décisions concrètes : peut-on utiliser cette réponse, quelles informations manquent, qui doit la vérifier ? La session débouche sur une première grille de qualification des usages.
Un travail plus approfondi sur une activité choisie avec le sponsor. Les participants comparent la méthode actuelle et une approche assistée par IA, documentent les erreurs et les reprises, puis préparent un protocole d’expérimentation. La durée et les modalités sont définies selon le niveau, l’effectif et les objectifs.
Exemple pédagogique entièrement fictif : une équipe reçoit un dossier et une synthèse générée par IA. Elle doit repérer une information omise, distinguer les faits des interprétations et vérifier si la conclusion est justifiée par les sources.
L’enjeu n’est pas la qualité apparente de la rédaction. C’est la décision d’utiliser, de corriger ou d’écarter la synthèse. L’exercice rend visibles le temps de vérification et les conditions de délégation.
Une comparaison en début et en fin de session permet d’apprécier la progression sur les mêmes critères : qualification du besoin, détection des erreurs et pertinence du contrôle. Elle ne constitue pas une mesure de retour sur investissement en production.
Le cadrage précise les fonctions représentées, le niveau de départ, les situations à travailler et les outils utilisables. Les exercices reposent sur des données fictives ou sur des supports anonymisés validés en amont. Aucun document confidentiel n’est demandé pour un premier échange.
Selon le format retenu, les participants disposent d’une grille de qualification, de règles d’usage à adapter à leur organisation et d’un plan d’expérimentation avec responsable, critères d’évaluation et prochain jalon. Le périmètre, les livrables, le calendrier et les honoraires sont fixés dans la proposition de mission.
Si la question porte sur la valeur économique d’un processus ou sur un déploiement, un audit ou une mission de transformation peut prolonger ce travail avec un périmètre distinct.
Découvrir notre audit IA · Accompagner la transformation opérationnelle
01 / Stratégie & investissement IA
Les sollicitations se multiplient, les budgets restent contraints. Nous aidons les directions à construire une thèse d’investissement et à arbitrer entre les projets.
La décision à préparer : quels projets engager, dans quel ordre et avec quelles conditions de financement, de validation et d’arrêt.
Acheter une solution, développer en interne ou différer : la comparaison doit porter sur un même niveau de service, reprises humaines et maintenance comprises. Notre analyse chiffrée de l’arbitrage entre achat et développement IA illustre les hypothèses qui peuvent inverser la décision, à partir d’un cas entièrement fictif.
02 / Pilotage de produits IA
Un pilote validé laisse encore des arbitrages ouverts : périmètre, qualité attendue, intégration et exploitation. Nous pilotons cette trajectoire avec les équipes métier et techniques.
La décision à chaque jalon : poursuivre la livraison, corriger les écarts ou revoir le périmètre, sur des critères partagés avec les sponsors.
Les responsabilités de développement, d’exploitation et de maintenance sont précisées dans la proposition de mission.
03 / Transformation opérationnelle
La valeur attendue dépend de l’organisation du travail. Nous accompagnons l’évolution des processus, la prise en main par les équipes et le suivi de la performance.
Le résultat recherché : des usages intégrés au travail quotidien et une performance suivie par les responsables opérationnels.
Expérience professionnelle antérieure · Anonymisée
Pilotage d’outils de gestion intégrant des usages d’IA et d’automatisation.
Cette expérience précède la création d’Arlan Grey. La présentation est volontairement limitée aux éléments permettant de comprendre le travail réalisé sans identifier les organisations ni les personnes.
Expérience professionnelle antérieure · Anonymisée
Cadrage d’un choix de matériels et de services numériques dans un environnement exigeant.
Cette expérience précède la création d’Arlan Grey. Les noms, dates et détails distinctifs sont omis afin de préserver la confidentialité.
Audit IA · Diagnostic de décision
Comparer les options, qualifier la valeur et établir les conditions d’un investissement. Un diagnostic ciblé, jusqu’à trois processus, pour préparer votre prochain arbitrage.
Engager, approfondir, différer ou écarter une opportunité. Chaque recommandation expose ses hypothèses, ses limites et les éléments qui pourraient la faire évoluer.
Le format de référence porte sur une entité ou une unité, jusqu’à trois processus, six entretiens et trois opportunités. Il représente six jours de conseil, incluant un cycle de revue.
La restitution initiale est prévue après trois semaines indicatives à compter du lancement, sous réserve de la disponibilité des interlocuteurs et des informations convenues. Les retours consolidés sont ensuite intégrés au dossier final.
Télécharger la fiche de mission (PDF, français)
Le cadrage précise la décision attendue, le sponsor, les données accessibles et les critères de réussite. Périmètre, calendrier et honoraires sont confirmés dans la proposition de mission.
Dans notre exemple entièrement hypothétique, l’IA libère plus de capacité que des règles d’automatisation. Mais ce gain additionnel ne couvre pas son surcoût aux hypothèses retenues. C’est précisément l’arbitrage que le dossier doit permettre.
Examiner le raisonnement et les hypothèsesTélécharger une note d’arbitrage (PDF, français)
Cette note présente un autre cas entièrement fictif, pour illustrer le format d’une restitution. Elle ne constitue ni une référence client, ni une promesse de résultat.
Lorsque la décision est prise, l’accompagnement peut se prolonger par le pilotage produit, la coordination de la livraison et la transformation des pratiques. Les jalons d’évaluation permettent de réexaminer les choix à mesure que les preuves se précisent.
Pilotage de produits IA · Transformation opérationnelle
L’exécution des recommandations fait l’objet d’un périmètre et d’honoraires distincts. Le diagnostic ne comprend ni développement, ni déploiement, ni licences, ni audit juridique ou de sécurité.
Spécimen de livrable · Note de décision
Une note de décision relie le diagnostic, les hypothèses économiques et les conditions de mise en œuvre. Voici un extrait illustratif de cette démarche.
Un processus traite 600 demandes par mois, à raison de 8 minutes chacune : 80 heures de travail initial. Trois options sont examinées sur le même périmètre, contrôle humain et maintenance compris.
| Option | Temps total | Capacité libérée | Coût récurrent |
|---|---|---|---|
| Processus simplifié | 62 h | 18 h | 50 € |
| Automatisation par règles | 53 h | 27 h | 150 € |
| Automatisation avec IA | 48,5 h | 31,5 h | 550 € |
L’IA libère 4,5 heures supplémentaires par rapport aux règles, pour 400 € de coût récurrent additionnel. À une valorisation hypothétique de 40 € par heure, cette capacité représente 180 € par mois.
Recommandation à ce stade : approfondir l’option par règles. Le seul gain de temps ne justifie pas le surcoût de l’IA à ce volume.
Le diagnostic doit aussi examiner la qualité du service, les exceptions et la capacité réelle à réaffecter le temps libéré. Une capacité disponible n’est pas automatiquement une économie de trésorerie.
Le volume, la qualité attendue ou la nature des demandes peuvent modifier l’arbitrage. Si le gain différentiel de 0,45 minute par demande restait constant, 1 800 demandes libéreraient 13,5 heures supplémentaires, valorisées ici à 540 €.
Avec un surcoût mensuel maintenu à 400 €, l’écart serait de 140 €, avant investissement initial. Cette sensibilité ne constitue pas un retour sur investissement : elle suppose notamment que les coûts, le contrôle humain et la qualité ne se dégradent pas avec le volume.
La valeur de l’IA peut également provenir d’une couverture de demandes jusque-là non traitées ou d’un meilleur niveau de service. Ces bénéfices doivent être définis et mesurés, puis rapprochés du coût complet.
La restitution réunit la recommandation, ses limites et une feuille de route assortie de jalons de décision.
Exemple entièrement hypothétique, sans données client, sans valeur de devis ni promesse de résultat. Les hypothèses servent à illustrer la méthode ; elles sont à reconstruire pour chaque mission.
Perspective · IA & performance opérationnelle
Une démonstration montre qu’une tâche peut être automatisée. Elle ne dit pas encore combien coûte un service fiable au quotidien.
Le point à retenir. Mesurer le temps de production sans compter la vérification et les reprises surestime la valeur d’une automatisation.
Une réponse générée rapidement peut demander une vérification, une correction ou une recherche complémentaire. Le coût se retrouve alors dans une autre étape ou une autre équipe. L’unité pertinente est la demande correctement traitée de bout en bout.
Supposons 100 dossiers traités en 8 minutes chacun : 800 minutes au départ. Avec l’IA, la production passe à 200 minutes. Mais il faut ajouter 300 minutes de vérification et 200 minutes de reprises. Le total atteint 700 minutes.
Le gain est donc de 100 minutes avant les coûts d’intégration et de maintenance. Ces hypothèses sont fictives : elles montrent pourquoi un gain mesuré sur une seule étape peut être trompeur.
L’évaluation doit porter sur des situations représentatives, distinctes des exemples utilisés pour préparer le pilote. Il faut inclure les demandes incomplètes, les erreurs et les cas difficiles, puis mesurer leur traitement réel.
La décision dépend aussi du niveau de qualité requis. Certaines erreurs sont faciles à corriger ; d’autres imposent un contrôle systématique. La responsabilité de ce contrôle doit être explicite.
Qui suit les erreurs ? Qui intervient quand une source change ? Qui peut suspendre le service ? Ces questions déterminent l’organisation et les coûts récurrents, autant que le choix du modèle.
Avant un déploiement, réunir trois preuves : une qualité suffisante, un coût complet acceptable et une responsabilité opérationnelle clairement attribuée.
Exemple pédagogique, sans résultat client. Les critères doivent être adaptés aux enjeux de chaque processus. Références : NIST AI RMF et FinOps Framework .
Perspective · Stratégie technologique
La dépendance à un fournisseur se mesure aussi dans ce qu’il faudra reconstruire pour le quitter.
Le point à retenir. Une clause de sortie ne remplace pas la connaissance des données, configurations et intégrations nécessaires pour changer de solution.
Documents, données, instructions, historiques utiles, droits d’accès et évaluations : ces éléments n’ont pas tous les mêmes formats ni les mêmes conditions de récupération. Il faut distinguer ce qui est exportable de ce qui devra être reconstruit.
Choisir un usage représentatif et examiner les étapes d’un transfert. Vérifier la récupération des éléments nécessaires, la reconstruction des connexions et le niveau de qualité obtenu. Ce test ne prouve pas une portabilité générale, mais il rend visibles les principaux obstacles.
L’effort de migration, le double fonctionnement éventuel et la formation des utilisateurs font partie de la comparaison. Une solution plus ouverte peut aussi demander davantage de compétences internes.
La bonne décision dépend de la criticité de l’usage, des moyens disponibles et de la durée pendant laquelle l’organisation accepte de dépendre de son fournisseur.
Cette note propose une méthode d’examen. La réversibilité dépend des contrats, des architectures et des usages effectivement retenus.
Perspective · Stratégie & investissement
Le dossier utile compare les alternatives, explicite les hypothèses et précise les conditions pour poursuivre.
Décrire le processus, les difficultés actuelles et ce qu’une amélioration doit produire. Cette base permet de comparer plusieurs réponses, y compris une simplification du travail ou une automatisation classique.
Une solution IA doit être comparée à l’alternative réaliste. Si elle libère 31,5 heures par mois contre 27 heures pour une automatisation par règles, la différence à expliquer est de 4,5 heures, avec ses coûts et ses conditions de qualité.
Le dossier doit permettre de décider : ce que l’on finance, la preuve attendue à l’étape suivante, et les conditions qui conduiraient à revoir ou arrêter le projet.
Volumes, adoption, temps de contrôle, coûts récurrents et investissement initial doivent être visibles. Une décision solide peut alors évoluer lorsque les premiers résultats remplacent les hypothèses.
Les chiffres de cette note sont hypothétiques. Le temps libéré ne se transforme pas nécessairement en économie de trésorerie.
Distribution · Stratégie & IA
Nous aidons les directions à cadrer leurs priorités IA, comparer les scénarios et préparer une feuille de route compatible avec les contraintes du terrain.
Quel problème mérite un investissement ? Quelles décisions relèvent du site, du réseau ou des fonctions centrales ? Quelles données et interfaces sont effectivement accessibles ? Le cadrage identifie ces dépendances avant de recommander un déploiement.
Une cartographie ciblée des processus, une comparaison des options et une feuille de route priorisée. Les recommandations précisent les conditions de valeur, la gouvernance et les critères d’évaluation d’un premier périmètre.
Applications possibles, présentées à titre illustratif. Elles ne constituent pas des références clients. Le périmètre, les livrables et les honoraires sont définis dans une proposition de mission.
Aide à domicile · Organisation & IA
Nous accompagnons les directions dans l’examen des processus, l’arbitrage des usages et la préparation du changement avec les équipes.
Le cadrage tient compte de la continuité de service, de la confidentialité et des moyens disponibles. Il précise ce qui peut être automatisé, ce qui exige une validation humaine et les conditions d’adoption par les équipes.
Un diagnostic ciblé, des scénarios comparés et une feuille de route conciliant coût complet, adoption et gouvernance. Les responsabilités et les critères de validation sont définis avant toute mise en œuvre.
Applications possibles, présentées à titre illustratif. Elles ne constituent pas des références clients. Le périmètre, les livrables et les honoraires sont définis dans une proposition de mission.
Point de vue Arlan Grey
Un agent peut fonctionner correctement et coûter plus cher que l’assistance qu’il remplace. Avant d’étendre son usage, une direction doit confronter le coût des exceptions au niveau de service attendu.
Le bon comparateur est le coût complet d’un résultat accepté, à qualité et délais comparables. La supervision humaine entre dans ce calcul, comme le souligne McKinsey dans son analyse de l’économie des agents.
Prenons un cas entièrement fictif : 120 dossiers par jour, dont 20 % exigent une revue humaine de huit minutes. Il faut examiner 24 dossiers. Avec deux heures disponibles, l’équipe en traite quinze. À flux constant, sans stock initial ni autre contrainte, neuf dossiers supplémentaires restent en attente chaque jour.
Ajouter 72 minutes quotidiennes équilibre seulement le flux moyen. Retenons une réserve supplémentaire de 48 minutes : quatre heures de contrôle par jour au total, incluant les deux heures déjà disponibles. Cette réserve fictive reste à dimensionner selon les pointes, les absences et le retard éventuel.
Sur vingt jours ouvrés, les organisations traitent les mêmes 2 400 dossiers, avec des résultats acceptés, une qualité et des délais équivalents par hypothèse. Tous les montants sont fictifs. L’assistance, où l’IA prépare et l’humain décide, coûte 6 200 €, réserve adaptée comprise. L’agent coûte 2 000 € hors contrôle ; chaque heure de contrôle mobilisée coûte 60 €.
| Organisation | Coût complet sur vingt jours |
|---|---|
| Assistance | 6 200 € |
| Agent, avec 80 heures de contrôle | 2 000 € + 4 800 € = 6 800 € |
Ces coûts complets comprennent la mise en place répartie sur l’horizon retenu, l’exploitation et les reprises. L’écart économique ne constitue pas automatiquement une économie de trésorerie.
Avec ces hypothèses, l’agent coûte 600 € de plus. Son extension pour réduire les coûts n’est pas justifiée.
Le budget maximal de contrôle à coût égal est de 4 200 €, soit 70 heures. Les revues consomment déjà 64 heures : il reste six heures de réserve, soit 18 minutes par jour. La réserve nécessaire au service détermine donc l’arbitrage.
Si les 16 heures de réserve sont nécessaires, il reste 54 heures pour 480 revues : 6 minutes 45 secondes par revue à coût égal. Le processus doit permettre cette durée sans dégrader le contrôle.
À six minutes, le coût descendrait à 5 840 €, à charges hors contrôle inchangées. L’écart favorable de 360 € doit absorber tout coût d’amélioration supplémentaire ramené au même horizon.
| Option | Condition de décision |
|---|---|
| Maintenir l’assistance | Référence moins coûteuse que l’extension chiffrée. |
| Étendre l’agent | Démontrer une capacité robuste et un coût complet inférieur, ou un bénéfice supplémentaire documenté couvrant l’écart. |
| Cibler un périmètre plus étroit | Recalculer fréquence et durée des revues, en incluant le circuit des dossiers exclus. |
Notre recommandation : conserver l’assistance avec les hypothèses actuelles. Le test d’extension est concluant si, sur des flux représentatifs, qualité et délais sont tenus, le stock est maîtrisé et le coût complet respecte le budget fixé. Sinon, maintenir l’assistance ou revoir le périmètre.
Les travaux de BCG sur la refonte des processus éclairent ce levier : revoir l’organisation du travail peut changer l’économie du dispositif.
Avant de valider un budget d’extension, le Diagnostic de décision IA peut être cadré autour d’une note d’arbitrage : capacité nécessaire, coûts comparés, recommandation et conditions de réexamen. Périmètre et données nécessaires sont convenus avant la mission.
Point de vue Arlan Grey
Une solution interne peut sembler moins chère et perdre son avantage dès que les reprises augmentent. La décision se joue sur le coût d’un résultat accepté et sur la capacité à tenir le service.
Notre position : acheter quand la solution répond au besoin et que ses dépendances sont acceptables ; développer quand la différence créée justifie aussi la charge d’exploitation ; différer quand les données ne permettent pas encore de trancher.
Dans son enquête 2026, McKinsey indique que 32 % des répondants déclarent avoir renoncé à l’achat d’au moins un logiciel ou d’une fonctionnalité grâce aux outils de développement agentiques. Ce résultat décrit une décision déclarée, pas sa rentabilité. Il ne démontre pas que développer coûte moins cher.
Le devis d’un éditeur et le budget d’un prototype ne couvrent pas nécessairement le même service. Avant de comparer, fixer le périmètre traité, le niveau de qualité, les délais, le circuit des exceptions et la responsabilité de maintenance. Une automatisation classique ou une simplification du processus mérite aussi d’être évaluée.
Acheter : vérifier sur des cas représentatifs ce qui est inclus dans le contrat, facturé à l’usage, exportable et à la charge de l’entreprise. Les contrôles de l’éditeur ne dispensent pas de contrôles internes.
Développer : financer une capacité durable de test, de supervision et de maintenance. Un développement interne peut dépendre de modèles, d’infrastructures ou de prestataires externes ; il ne garantit pas à lui seul la maîtrise des données.
Différer ou renoncer : conserver une alternative explicite, avec son coût et une date de réexamen. Cette décision se justifie lorsque le besoin reste mal défini, que la qualité est insuffisante ou que les moyens d’exploitation ne sont pas disponibles.
Exemple entièrement fictif, sans lien avec une mission client. Une entreprise compare trois façons de traiter 60 000 demandes par an pendant trois ans. Le coût complet du traitement humain est supposé égal à 1,50 € par demande, contrôle et pilotage inclus. Les deux solutions IA résolvent 80 % des demandes au niveau de qualité attendu ; les 20 % restantes sont reprises intégralement par un humain. Les délais et la qualité finale sont supposés comparables, ce qui doit être démontré avant toute décision.
Hypothèses : 20 000 € de mise en place pour l’achat, facturé 0,50 € par demande résolue ; 40 000 € de développement interne, puis 0,10 € par tentative et 10 000 € de maintenance annuelle. Pour chaque option IA, on ajoute 6 000 € de pilotage annuel et un contrôle qualité sur 5 % des demandes résolues, à 0,75 € par contrôle. Tous ces montants sont des hypothèses de calcul, pas des tarifs de marché.
| Poste | Achat | Développement | Traitement humain |
|---|---|---|---|
| Mise en place, une fois | 20 000 | 40 000 | 0 |
| Usage annuel | 24 000 | 6 000 | 0 |
| Traitement et reprises humaines annuels | 18 000 | 18 000 | 90 000 |
| Contrôle qualité annuel | 1 800 | 1 800 | Inclus |
| Maintenance annuelle | Incluse | 10 000 | Incluse |
| Pilotage annuel | 6 000 | 6 000 | Inclus |
| Total sur trois ans | 169 400 | 165 400 | 270 000 |
Le calcul est reproductible : 48 000 demandes résolues, 12 000 reprises humaines et 2 400 contrôles qualité par an. Achat : 20 000 + 3 × (24 000 + 18 000 + 1 800 + 6 000) = 169 400 €. Développement : 40 000 + 3 × (6 000 + 18 000 + 1 800 + 10 000 + 6 000) = 165 400 €.
Le développement conserve un avantage de 4 000 € sur trois ans. Cet écart est insuffisant pour conclure sans tester la sensibilité du modèle. Les montants sont non actualisés, hors fiscalité et financement. Ils supposent une mise en service dès le début de la période, sans montée en charge. Les coûts de migration, de sortie, de double fonctionnement ou de délais supplémentaires doivent être ajoutés lorsqu’ils existent.
L’écart avec le traitement humain valorise des ressources mobilisées. Il ne constitue une économie de trésorerie que si une dépense est effectivement évitée. Du temps libéré peut créer de la capacité utile sans réduire les charges.
Deux tests suffisent à montrer la fragilité du premier classement.
Premier test : 6 000 € de développement supplémentaire portent le total interne à 171 400 €. L’achat devient moins coûteux de 2 000 €. Le coût de réalisation n’est donc pas un détail à reporter après l’arbitrage.
Deuxième test : si les deux solutions ne résolvent que 60 % des demandes, les reprises passent à 24 000 par an. Avec les autres hypothèses inchangées, l’achat revient à 204 050 € sur trois ans, contre 218 050 € pour le développement. Le paiement à la résolution protège ici davantage l’acheteur ; cet avantage disparaîtrait avec une autre règle de facturation.
Le taux de résolution doit être mesuré sur des demandes représentatives, y compris les cas difficiles. Un contrôle par échantillonnage ne garantit pas l’absence d’erreurs dans les autres réponses. Si certaines erreurs sont inacceptables, une validation systématique peut être nécessaire et doit être chiffrée séparément.
Avec les hypothèses centrales, nous ne recommandons pas d’engager un développement sur le seul argument d’économie. Son avantage de 4 000 € doit être mis en regard d’une responsabilité d’exploitation supplémentaire et d’une performance encore hypothétique. Un besoin de différenciation, une contrainte d’intégration ou un contrôle mieux démontré peuvent néanmoins justifier cette option.
Le dossier présenté à la direction doit fixer cinq éléments : le service attendu, les coûts comparés au même horizon, les preuves de qualité, le responsable de l’exploitation et les seuils qui conduisent à poursuivre, revoir ou arrêter. La décision d’investissement devient alors révisable sur des faits.
Arlan Grey accompagne cet arbitrage dans le cadre du Diagnostic de décision IA : comparer les options, éprouver les hypothèses et formaliser une recommandation avec ses conditions de mise en œuvre. Le périmètre, les livrables et les honoraires sont définis dans une proposition de mission.
McKinsey, The state of AI in 2026: On the road to ROI. Publié le 25 août 2026, consulté le 27 septembre 2026. Enquête déclarative auprès de 1 719 participants dans 97 pays, menée du 4 mai au 8 juin 2026. Ses résultats ne constituent pas une estimation propre aux PME ou ETI françaises.
La grille d’arbitrage et la simulation sont une analyse Arlan Grey. Les montants, volumes et performances sont fictifs ; aucune référence client ni promesse de résultat n’est présentée.
Formation & acculturation IA
Des sessions de formation IA en entreprise pour dirigeants, cadres et managers. Comprendre les possibilités, éprouver les limites et qualifier les usages qui méritent une expérimentation.
L’acculturation à l’IA doit permettre de prendre des décisions plus éclairées sur le travail. Le programme part des responsabilités des participants, des outils autorisés et des situations qu’ils rencontrent. Aucun prérequis en développement n’est nécessaire.
Une base commune pour comprendre l’IA générative, ses usages et ses limites. Les démonstrations sont discutées à partir de décisions concrètes : peut-on utiliser cette réponse, quelles informations manquent, qui doit la vérifier ? La session débouche sur une première grille de qualification des usages.
Un travail plus approfondi sur une activité choisie avec le sponsor. Les participants comparent la méthode actuelle et une approche assistée par IA, documentent les erreurs et les reprises, puis préparent un protocole d’expérimentation. La durée et les modalités sont définies selon le niveau, l’effectif et les objectifs.
Exemple pédagogique entièrement fictif : une équipe reçoit un dossier et une synthèse générée par IA. Elle doit repérer une information omise, distinguer les faits des interprétations et vérifier si la conclusion est justifiée par les sources.
L’enjeu n’est pas la qualité apparente de la rédaction. C’est la décision d’utiliser, de corriger ou d’écarter la synthèse. L’exercice rend visibles le temps de vérification et les conditions de délégation.
Une comparaison en début et en fin de session permet d’apprécier la progression sur les mêmes critères : qualification du besoin, détection des erreurs et pertinence du contrôle. Elle ne constitue pas une mesure de retour sur investissement en production.
Le cadrage précise les fonctions représentées, le niveau de départ, les situations à travailler et les outils utilisables. Les exercices reposent sur des données fictives ou sur des supports anonymisés validés en amont. Aucun document confidentiel n’est demandé pour un premier échange.
Selon le format retenu, les participants disposent d’une grille de qualification, de règles d’usage à adapter à leur organisation et d’un plan d’expérimentation avec responsable, critères d’évaluation et prochain jalon. Le périmètre, les livrables, le calendrier et les honoraires sont fixés dans la proposition de mission.
Si la question porte sur la valeur économique d’un processus ou sur un déploiement, un audit ou une mission de transformation peut prolonger ce travail avec un périmètre distinct.
Découvrir notre audit IA · Accompagner la transformation opérationnelle
Nos expertises
Points de vue
