Un consultant en IA aide une entreprise à identifier les usages de l'intelligence artificielle qui créent une véritable valeur, à évaluer leur faisabilité et leurs risques, puis à transformer les cas d'usage prioritaires en solutions opérationnelles.

Son rôle ne consiste donc pas simplement à recommander ChatGPT, un modèle d'IA ou une nouvelle plateforme.

Le point de départ est l'entreprise.

Quels processus mobilisent trop de temps ? Où l'information est-elle difficile à retrouver ? Quelles tâches pourraient être automatisées ? Où l'IA pourrait-elle réellement améliorer la qualité, la rapidité ou la capacité des équipes ?

C'est à partir de ces questions qu'une démarche IA utile peut commencer.

Quel est le rôle d'un consultant en IA ?

Un consultant en IA fait le lien entre les enjeux métier et les possibilités technologiques.

Il doit notamment aider l'entreprise à :

  • comprendre ses besoins et ses processus
  • identifier des cas d'usage pertinents
  • évaluer leur valeur et leur faisabilité
  • analyser les données disponibles
  • définir les priorités
  • établir une feuille de route
  • choisir l'architecture et les solutions adaptées
  • mettre en place une gouvernance
  • accompagner la réalisation
  • préparer les équipes à l'adoption
  • mesurer les résultats obtenus

L'objectif n'est pas d'introduire l'IA partout.

Il est de déterminer où elle mérite réellement un investissement.

Par où commencer un projet IA ?

Par un problème métier clairement identifié.

Commencer directement par une technologie comporte un risque : chercher ensuite un problème qui justifie son utilisation.

Une démarche plus solide consiste à observer le fonctionnement réel de l'organisation.

  • Où les équipes perdent-elles du temps ?
  • Quelles tâches sont répétitives ?
  • Où les collaborateurs doivent-ils rechercher manuellement des informations dispersées ?
  • Quelles étapes pourraient être simplifiées ?
  • Quelles décisions pourraient bénéficier d'un meilleur accès aux données ou aux connaissances internes ?

Une fois le besoin compris, il devient possible de décider si l'IA est réellement la bonne réponse.

Comment choisir les bons cas d'usage IA ?

Tous les cas d'usage n'ont pas la même valeur.

Un consultant doit aider l'entreprise à les comparer selon plusieurs critères :

Valeur métier

Quel résultat concret peut être amélioré ?

Faisabilité

Les données et systèmes nécessaires existent-ils ?

Effort

Quel niveau d'intégration et de changement est nécessaire ?

Risque

Quelles données sont concernées et quelles erreurs seraient acceptables ?

Adoption

Les personnes concernées pourront-elles réellement intégrer la solution dans leur travail ?

Cette analyse permet de construire un portefeuille de cas d'usage et de déterminer lesquels doivent être testés ou mis en œuvre en priorité.

Que doit livrer une mission de conseil en IA ?

À la fin de l'accompagnement, l'entreprise devrait disposer de décisions claires.

Enjeux métier

Problèmes et opportunités prioritaires

Cas d'usage

Liste hiérarchisée selon valeur et faisabilité

Données

Disponibilité, qualité et contraintes

Business case

Bénéfices attendus et critères de réussite

Stratégie

Orientation et priorités IA

Gouvernance

Responsabilités, règles et contrôle

Technologie

Architecture et solutions adaptées

Feuille de route

Étapes, priorités et dépendances

Mise en œuvre

Passage du concept à une solution utilisable

Mesure

Indicateurs permettant d'évaluer la valeur créée

Une mission de conseil ne devrait donc pas s'arrêter à un PowerPoint.

Elle doit permettre de prendre des décisions et de passer à l'action.

Pourquoi la gouvernance IA est-elle importante ?

L'utilisation de l'IA soulève rapidement des questions de données, de responsabilité, d'accès et de contrôle.

Une entreprise doit notamment savoir :

  • quels outils sont autorisés
  • quelles données peuvent être utilisées
  • qui peut y accéder
  • quelles décisions nécessitent une validation humaine
  • qui est responsable des résultats
  • comment les systèmes sont documentés et contrôlés

Le cadre suisse continue également d'évoluer. Il n'existe actuellement pas de législation générale spécifiquement consacrée à l'IA. La Confédération prépare toutefois un projet de nouvelles règles concernant son utilisation, avec une procédure de consultation prévue dans le cadre des travaux menés jusqu'à fin 2026.

Une gouvernance adaptée permet de maîtriser ces risques sans bloquer l'innovation.

Le consultant doit-il aussi accompagner la mise en œuvre ?

La stratégie et la réalisation ne devraient pas être deux mondes séparés.

Une idée prometteuse doit encore être intégrée dans l'environnement réel de l'entreprise.

Cela implique souvent :

  • les systèmes existants
  • les droits d'accès
  • la qualité des données
  • la sécurité
  • les interfaces
  • les tests
  • les processus internes
  • les utilisateurs

Un consultant qui comprend la mise en production peut proposer une stratégie beaucoup plus réaliste.

À l'inverse, une équipe technique doit comprendre le résultat métier recherché avant de construire la solution.

Quelle place donner aux collaborateurs ?

Une place centrale.

Les collaborateurs connaissent les difficultés quotidiennes des processus.

Ils savent où l'information manque, quelles tâches sont inutilement répétitives et quelles exceptions doivent être prises en compte.

Les impliquer permet d'identifier de meilleurs cas d'usage mais aussi de faciliter l'adoption.

Car une solution techniquement réussie qui n'est pas utilisée ne crée que peu de valeur.

Comment mesurer la réussite ?

Les critères doivent être définis avant la mise en œuvre.

Selon le projet, il peut s'agir de :

  • temps économisé
  • réduction des tâches administratives
  • diminution du nombre d'étapes manuelles
  • amélioration du temps de réponse
  • réduction des erreurs
  • augmentation de la capacité des équipes
  • accès plus rapide à l'information
  • adoption par les utilisateurs

Il faut également disposer d'un point de comparaison.

Sans situation de départ mesurée, il devient difficile de démontrer l'impact réel de l'IA.

Comment reconnaître un bon consultant en IA ?

Il devrait commencer par comprendre votre entreprise, pas par présenter son outil préféré.

Il devrait également être capable de dire qu'un projet n'est pas prioritaire ou que l'IA n'est pas la meilleure solution.

Avant de choisir un partenaire, posez quelques questions simples :

  • Quelle valeur métier cherchez-vous à créer ?
  • Comment les cas d'usage seront-ils priorisés ?
  • Comment seront traitées les données sensibles ?
  • Qui accompagnera la mise en œuvre ?
  • Comment les résultats seront-ils mesurés ?

Les réponses en disent souvent davantage que la liste des technologies proposées.

Que devez-vous obtenir au final ?

À la fin d'un bon accompagnement, cinq points devraient être clairs :

  • Où l'IA peut créer de la valeur.
  • Quels cas d'usage doivent être prioritaires.
  • Quelles données, technologies et règles sont nécessaires.
  • Comment passer de l'idée à la mise en œuvre.
  • Comment mesurer les résultats.

Le rôle d'un consultant en IA est finalement assez simple à résumer :

transformer les possibilités de l'IA en décisions et en résultats concrets pour l'entreprise.

De l'opportunité IA à la mise en œuvre

inPositiv accompagne les entreprises dans l'identification des bons cas d'usage, la définition de leur stratégie et de leur gouvernance, puis dans le passage à des solutions opérationnelles.

Découvrir notre accompagnement en IA pour les entreprises en Suisse