Que fait un consultant IA ? Rôle, missions et valeur pour les entreprises en Suisse

L’intelligence artificielle ouvre de nombreuses possibilités aux entreprises. Mais entre les nouveaux outils, les modèles d’IA, les agents, l’automatisation et les questions liées aux données, il n’est pas toujours évident de savoir par où commencer.

C’est précisément le rôle d’un consultant IA.

Un consultant en intelligence artificielle aide une entreprise à identifier les domaines dans lesquels l’IA peut réellement créer de la valeur, à évaluer les cas d’usage possibles et à transformer les idées les plus pertinentes en solutions concrètes.

Son rôle ne consiste donc pas simplement à recommander des outils d’IA.

Une bonne démarche de conseil en IA relie les objectifs de l’entreprise, ses processus, ses données, son environnement technologique, ses collaborateurs et ses exigences en matière de sécurité et de protection des données.

Pour les entreprises suisses, des questions telles que la souveraineté des données, le lieu de traitement des informations, les droits d’accès et la conformité à la LPD font également partie de la réflexion.

L’objectif n’est pas d’introduire de l’IA partout.

Il s’agit de déterminer où l’intelligence artificielle apporte une véritable valeur - et où elle n’en apporte pas.

Que fait concrètement un consultant IA ?

Un consultant IA commence généralement par comprendre l’entreprise avant de parler de technologie.

Quels processus prennent aujourd’hui beaucoup de temps ?

Quelles tâches sont répétitives ?

Où les collaborateurs doivent-ils rechercher manuellement des informations ?

Quels documents sont encore traités à la main ?

Où existe-t-il des ruptures entre différents systèmes ?

Quels problèmes pourraient être résolus par l’automatisation ou l’intelligence artificielle ?

À partir de cette analyse, le consultant peut identifier et évaluer différents cas d’usage.

Selon le projet, le conseil en IA peut notamment couvrir l’analyse des processus, l’évaluation de la maturité IA, l’identification des cas d’usage, la définition d’une stratégie IA, la gouvernance, les business cases, les choix technologiques, l’intégration aux systèmes existants, l’accompagnement au changement et la mesure des résultats.

L’élément essentiel est de relier ces différents aspects.

Un cas d’usage techniquement intéressant n’est pas automatiquement un bon investissement pour l’entreprise.

Quand faire appel à un consultant IA en Suisse ?

De nombreuses entreprises suisses ont déjà commencé à expérimenter avec ChatGPT, Microsoft Copilot ou d’autres solutions d’intelligence artificielle.

Ces premières expériences font souvent émerger de nombreuses idées.

Mais une autre question apparaît rapidement :

Par quoi faut-il commencer ?

C’est généralement à ce moment qu’un accompagnement structuré devient utile.

Une entreprise peut, par exemple, chercher à réduire certaines tâches administratives, automatiser des processus, exploiter plus efficacement ses connaissances internes, analyser des documents ou intégrer l’intelligence artificielle dans une application existante.

Elle peut également vouloir permettre à ses collaborateurs d’utiliser l’IA tout en gardant davantage de contrôle sur ses données.

Le rôle du consultant IA consiste alors à transformer une liste d’idées en décisions concrètes.

Une bonne stratégie IA ne commence pas par un outil

L’une des erreurs les plus courantes consiste à choisir d’abord une technologie, puis à chercher comment l’utiliser.

Une démarche efficace fonctionne dans l’autre sens.

Elle commence par le problème.

Où l’entreprise perd-elle du temps ?

Quels processus génèrent des tâches manuelles inutiles ?

Quelles informations sont difficiles à retrouver ?

Où les collaborateurs doivent-ils transférer les mêmes données entre plusieurs systèmes ?

Quelles activités pourraient être simplifiées ou accélérées ?

Ce n’est qu’après avoir compris le problème et le résultat recherché qu’il devient pertinent de choisir la technologie.

La solution peut être un assistant IA, une automatisation, un agent IA, un système de recherche basé sur les connaissances internes, une intégration avec des applications existantes ou une solution développée sur mesure.

Dans certains cas, une automatisation classique sans intelligence artificielle constitue même la meilleure solution.

Un bon consultant doit pouvoir le reconnaître.

Comment prioriser les cas d’usage IA ?

Le principal défi n’est souvent pas de trouver des idées.

Lors d’une analyse des processus, une entreprise peut rapidement identifier des dizaines de cas d’usage potentiels.

La véritable question est :

Lesquels méritent d’être réalisés en premier ?

Pour répondre à cette question, il faut notamment considérer la valeur métier attendue, la faisabilité technique, la disponibilité et la qualité des données, les coûts de mise en œuvre, les risques et la capacité des collaborateurs à intégrer la nouvelle solution dans leur travail.

Un projet relativement simple permettant d’économiser plusieurs heures de travail chaque semaine peut apporter davantage de valeur qu’un projet technologiquement impressionnant mais difficile à intégrer dans les opérations.

La priorité devrait donc être donnée à l’impact pour l’entreprise plutôt qu’à la technologie elle-même.

Que doit produire une mission de conseil en IA ?

À la fin d’une mission de conseil en IA, l’entreprise devrait disposer de davantage de clarté pour prendre ses décisions.

Elle devrait notamment savoir quels cas d’usage présentent le plus de potentiel, lesquels devraient être écartés ou reportés et quelles conditions sont nécessaires pour leur mise en œuvre.

Pour les initiatives prioritaires, il devrait également être possible de définir le résultat attendu, les critères de succès, les données nécessaires, les systèmes concernés, les risques, les responsabilités et les prochaines étapes.

Une stratégie IA ne devrait donc pas se terminer par une présentation.

Elle devrait déboucher sur une feuille de route réaliste et exploitable.

Protection des données, souveraineté et gouvernance de l’IA

Pour une entreprise suisse, la performance d’un modèle d’intelligence artificielle n’est qu’un élément de la décision.

Il faut également comprendre quelles données sont utilisées, où elles sont traitées, qui peut y accéder et quels prestataires externes peuvent être impliqués.

Ces questions deviennent particulièrement importantes lorsque l’IA travaille avec des documents internes, des données clients, des informations confidentielles ou des connaissances propres à l’entreprise.

Les questions de protection des données et de gouvernance doivent donc être prises en compte dès le début du projet.

Cela implique notamment de définir quels systèmes d’IA peuvent être utilisés, quelles données peuvent y être intégrées, quels niveaux d’accès sont nécessaires, où une validation humaine reste indispensable et qui est responsable des résultats produits par le système.

La gouvernance de l’IA ne doit pas nécessairement devenir une structure bureaucratique complexe.

Elle doit surtout permettre à l’entreprise de savoir qui peut faire quoi, avec quelles données et sous quelles conditions.

Pourquoi la souveraineté des données est-elle importante ?

L’utilisation de services d’intelligence artificielle publics peut soulever des questions lorsque des données confidentielles ou stratégiques sont concernées.

Toutes les entreprises n’ont pas les mêmes exigences.

Certaines peuvent utiliser des solutions cloud publiques sans difficulté. D’autres ont besoin d’un environnement plus contrôlé, d’un hébergement en Suisse ou d’une solution pouvant fonctionner directement dans leur propre infrastructure.

Le choix de l’architecture doit donc dépendre du cas d’usage, du type de données, des exigences de sécurité et des politiques internes de l’entreprise.

La question n’est pas seulement de savoir quel modèle d’IA utiliser, mais également où et comment il doit fonctionner.

Un consultant IA doit-il comprendre la mise en œuvre technique ?

La stratégie et la mise en œuvre sont parfois traitées comme deux sujets complètement séparés.

Dans les projets d’intelligence artificielle, elles sont pourtant étroitement liées.

Une stratégie peut paraître excellente sur le papier et devenir impossible à mettre en œuvre en raison de données insuffisantes, d’interfaces manquantes, de restrictions de sécurité ou d’une architecture inadaptée.

Le consultant n’a pas nécessairement besoin de développer lui-même chaque composant technique.

Il doit toutefois comprendre ce qui est nécessaire pour passer d’un concept à une solution utilisable dans un environnement réel.

Chez inPositiv, nous relions donc la stratégie IA, les processus, l’organisation, la gouvernance et l’adoption à la réalité de la mise en œuvre.

Lorsque le projet nécessite du développement logiciel, des intégrations ou une solution technique sur mesure, nous pouvons également nous appuyer sur les compétences d’ingénierie de cogify.

Cette continuité permet d’éviter qu’une stratégie soit conçue indépendamment de la réalité technique.

Quel rôle jouent les collaborateurs ?

Une transformation IA n’est jamais uniquement un projet technologique.

Les collaborateurs qui travaillent quotidiennement avec les processus connaissent souvent les problèmes réels mieux que quiconque.

Ils savent quelles tâches prennent du temps, quelles informations sont difficiles à obtenir et quelles exceptions ne figurent dans aucun diagramme de processus.

Les impliquer permet donc d’identifier de meilleurs cas d’usage.

Cela augmente également les chances que les nouvelles solutions soient réellement utilisées.

Car une solution d’intelligence artificielle peut être techniquement performante et malgré tout échouer si elle ne correspond pas à la manière dont les équipes travaillent.

Une démarche réussie doit donc prendre en compte la technologie, mais également les processus, les rôles, la communication, les compétences et l’accompagnement au changement.

Comment mesurer la valeur d’un projet IA ?

Les critères de succès devraient être définis avant le développement de la solution.

Selon le cas d’usage, une entreprise peut mesurer la diminution du temps de traitement, la réduction des tâches administratives, le nombre d’étapes manuelles supprimées, la rapidité d’accès à l’information ou encore la diminution des erreurs.

Dans d’autres cas, la qualité du service, les délais de réponse ou le taux d’utilisation de la solution peuvent constituer de meilleurs indicateurs.

Une référence initiale est toutefois nécessaire.

Si une entreprise ne sait pas combien de temps un processus prend aujourd’hui, il sera difficile de mesurer précisément l’amélioration apportée par l’IA.

L’intelligence artificielle devrait donc être évaluée comme un investissement métier, et pas uniquement comme une nouvelle technologie.

Comment choisir un consultant IA en Suisse ?

Un bon consultant IA commence par comprendre le problème de l’entreprise plutôt que par présenter un catalogue de technologies.

Il doit pouvoir expliquer pourquoi un cas d’usage mérite d’être priorisé, quel résultat est attendu et quelles conditions sont nécessaires pour sa réussite.

La capacité à relier conseil stratégique et réalité opérationnelle est également importante.

Une recommandation qui ne tient pas compte des données disponibles, de l’environnement informatique ou des processus de l’entreprise risque de rester théorique.

Les questions de protection des données, de sécurité et de gouvernance devraient par ailleurs être abordées dès la conception du projet et non après le choix de la technologie.

Enfin, un bon consultant doit pouvoir dire qu’un projet ne vaut pas la peine d’être réalisé.

L’objectif du conseil n’est pas de vendre le plus d’IA possible.

Il est de permettre à l’entreprise de prendre de meilleures décisions.

Que doit-on savoir après une mission de conseil en IA ?

À la fin de l’accompagnement, l’entreprise devrait pouvoir répondre clairement à cinq questions :

1. Où l’intelligence artificielle peut-elle créer de la valeur dans notre organisation ?
2. Quels cas d’usage devons-nous prioriser ?
3. Quelles données, technologies et ressources seront nécessaires ?
4. Comment mettre en œuvre ces solutions de manière sûre et maîtrisée ?
5. Comment mesurer leur impact sur l’entreprise ?

Si ces réponses restent floues, l’entreprise dispose peut-être de nombreuses idées liées à l’IA, mais pas encore d’un véritable plan d’action.

De l’idée IA à une mise en œuvre concrète

inPositiv accompagne les entreprises suisses dans l’identification, l’évaluation et la mise en œuvre de cas d’usage d’intelligence artificielle.

Notre approche relie stratégie IA, processus métier, gouvernance, organisation et adoption afin de transformer le potentiel technologique en solutions utilisables dans les opérations réelles.

Nous ne commençons pas par demander quel outil vous souhaitez utiliser.

Nous commençons par comprendre ce que votre entreprise cherche à améliorer.

Car la véritable question n’est pas :

« Que pouvons-nous faire avec l’IA ? »

Mais :

« Où l’IA peut-elle réellement créer de la valeur pour notre entreprise - et comment la mettre en œuvre correctement ? »

Questions fréquentes sur le conseil en IA en Suisse

Que fait un consultant IA ?

Un consultant IA analyse les besoins et les processus de l’entreprise, identifie des cas d’usage pertinents, évalue leur valeur et leur faisabilité, puis accompagne la définition de la stratégie et de la mise en œuvre.

Quelle est la différence entre un consultant IA et un développeur IA ?

Le consultant IA travaille principalement sur le lien entre les besoins de l’entreprise, les processus, la stratégie, les données et les solutions possibles. Le développeur ou l’ingénieur IA se concentre davantage sur la conception et l’implémentation technique. Dans un projet complet, les deux rôles travaillent souvent ensemble.

Quel est le rôle d’un consultant IA pour une PME suisse ?

Pour une PME, le consultant peut notamment aider à identifier les tâches automatisables, évaluer les opportunités d’amélioration des processus, prioriser les investissements et éviter de déployer des solutions trop complexes par rapport au besoin réel.

Une entreprise a-t-elle besoin d’une stratégie IA ?

Pas nécessairement d’un programme stratégique complexe. Elle a toutefois besoin de savoir quels cas d’usage elle souhaite développer, quelles règles s’appliquent aux données, quelles responsabilités doivent être définies et comment mesurer les résultats.

L’IA peut-elle être utilisée avec des données confidentielles ?

Cela dépend de la solution, de son architecture et de la manière dont les données sont traitées. Pour les données sensibles ou confidentielles, il peut être nécessaire d’utiliser des environnements plus contrôlés, un hébergement approprié ou une infrastructure privée.

inPositiv peut-il également accompagner la mise en œuvre ?

Oui. inPositiv relie le conseil en IA à la transformation organisationnelle et à la mise en œuvre. Lorsque des développements logiciels ou des intégrations techniques sont nécessaires, ces compétences peuvent être apportées avec cogify.