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Construire sa Roadmap I.A 2026 : de la Vision à l'Impact Business
Élaborer sa Feuille de Route I.A 2026 : de la Vision à l'Impact Business
Introduction (10 min)
Le Contexte 2026 : L'IA à l'Heure de l'Industrialisation
I. Vision Stratégique et Alignement Business
1.1. Définition de la Vision I.A. à 3 ans : Comment l'I.A. soutient la stratégie globale de l'entreprise.
1.2. Priorités Stratégiques & OKR/KPIs 2026 : Objectifs mesurables pour l'année.
II. Cas d'Usage I.A. et Transformation Opérationnelle
2.1. Cartographie des Cas d'Usage (par Domaine/Fonction) : Ex. Opérations, Service Client, R&D, Marketing.
Quick Wins (0-6 mois)
2.3. Mesure de l'Impact Business (Qualitatif) : Amélioration de la satisfaction client, réduction du temps de cycle, etc.
III. Capacités Techniques et Habilitation Technologique (Enablement)
3.1. Infrastructure I.A. & MLOps : Choix technologiques, gestion des modèles, tooling.
3.2. Stratégie de la Donnée (Data Foundation) : Qualité, accessibilité, gouvernance des données.
3.3. Partenariats Stratégiques & Écosystème : Alliances avec des fournisseurs ou des startups I.A.
IV. Gouvernance, Éthique & Talents I.A.
4.1. Cadre de Gouvernance & AI Review Board : Rôles, responsabilités et processus de validation.
4.2. Éthique, Conformité & Gestion des Risques : Adhésion aux principes FATE (Fairness, Accountability, Transparency, Ethics) et au cadre réglementaire (ex. AI Act).
4.3. Plan de Développement des Compétences (Reskilling & Recrutement) : Équipes I.A. internes.
V. Budget Prévisionnel & R.O.I. Attendu
5.1. Budget Opérationnel (OPEX) :
Introduction (10 min)
Le Contexte 2026 : L'IA à l'Heure de l'Industrialisation
- L'état des lieux : 2024-2025, phase d'expérimentation massive (IA Générative, Chatbots, Copilotes).
- L'impératif 2026 : Passer des Proofs of Concept (PoC) à l'industrialisation et à la création de valeur mesurable. C'est l'année de la convergence entre maturité technologique, accessibilité des outils, et besoins concrets des entreprises (automatisation, productivité, personnalisation).
- Pourquoi une feuille de route : Transformer les initiatives isolées en un programme cohérent, aligné sur la stratégie globale de l'entreprise.
- Comprendre le cadre stratégique nécessaire à l'adoption de l'IA.
- Identifier les étapes clés pour construire un plan d'action réaliste.
- Anticiper les risques (technologiques, éthiques, humains) et mettre en place la gouvernance.
- Bâtir un Budget mettant en évidence les Revenus additionnels et les Economies planifiées
I. Vision Stratégique et Alignement Business
1.1. Définition de la Vision I.A. à 3 ans : Comment l'I.A. soutient la stratégie globale de l'entreprise.
1.2. Priorités Stratégiques & OKR/KPIs 2026 : Objectifs mesurables pour l'année.
II. Cas d'Usage I.A. et Transformation Opérationnelle
2.1. Cartographie des Cas d'Usage (par Domaine/Fonction) : Ex. Opérations, Service Client, R&D, Marketing.
Quick Wins (0-6 mois)
- Démontrer rapidement la valeur et construire l'adhésion.
- Projets IA/GenAI simples, peu risqués, ciblant l'efficacité interne (ex: copilote pour la rédaction, automatisation de rapports).
- Intégrer l'IA au cœur des processus métiers.
- Projets modérément complexes, nécessitant une intégration SI (ex: maintenance prédictive, optimisation de la supply chain).
- Développer une capacité IA unique et durable.
- Projets complexes à forte R&D, nécessitant une nouvelle infrastructure (ex: création de nouveaux produits/services basés sur l'IA).
2.3. Mesure de l'Impact Business (Qualitatif) : Amélioration de la satisfaction client, réduction du temps de cycle, etc.
III. Capacités Techniques et Habilitation Technologique (Enablement)
3.1. Infrastructure I.A. & MLOps : Choix technologiques, gestion des modèles, tooling.
3.2. Stratégie de la Donnée (Data Foundation) : Qualité, accessibilité, gouvernance des données.
3.3. Partenariats Stratégiques & Écosystème : Alliances avec des fournisseurs ou des startups I.A.
IV. Gouvernance, Éthique & Talents I.A.
4.1. Cadre de Gouvernance & AI Review Board : Rôles, responsabilités et processus de validation.
4.2. Éthique, Conformité & Gestion des Risques : Adhésion aux principes FATE (Fairness, Accountability, Transparency, Ethics) et au cadre réglementaire (ex. AI Act).
4.3. Plan de Développement des Compétences (Reskilling & Recrutement) : Équipes I.A. internes.
V. Budget Prévisionnel & R.O.I. Attendu
5.1. Budget Opérationnel (OPEX) :
- Coûts d'infrastructure Cloud (calcul, stockage).
- Licences logicielles et outils MLOps.
- Coûts de personnel (salaires des équipes I.A.).
- Investissements initiaux en équipement (si on-premise).
- Coûts des projets pilotes et Proofs of Concept.
- Économies Réalisées : Chiffrage des réductions de coûts (automatisation, efficacité opérationnelle).
- Revenus Supplémentaires : Chiffrage de la croissance générée par les nouveaux produits ou services I.A. (ex. optimisation des prix, personnalisation).
- Calcul du R.O.I. Global : Établissement des seuils de rentabilité et du taux de rendement interne (TRI) pour les initiatives I.A. majeures.
