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CoPil Data & IA / Gouvernance des projets et outils IA

Comité de Pilotage
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Le Comité de Pilotage réunit tous les trimestres le membres décisionnaires de la communauté en format atelier ; les sujets traités émanent du groupe et sont traités entre pairs. Sur les sujets techniques, nous convions des confrères précurseurs à venir présenter un retour d'expérience ou à des conseils de cadrer et nourrir les échanges. Pour rejoindre le CoPil, n'hésitez pas à écrire à yulia.kurochkina@ebg.net /////////////////////////// A l'ordre du jour : ---- Créer et optimiser son I.A Factory ---- 1. Hygiène de la donnée et structuration des "Knowledge Bases" transverses Comment structurer des bases de connaissances fiables et décloisonnées qui unifient les données clients (CRM), produits (PIM/Supply Chain), financières et RH ? Quelles limites imposer aux agents IA face aux systèmes vivants (ex: CRM, ERP) pour éviter la corruption de données (privilégier la "lecture seule") ? 2. Architecture technologique : Suites intégrées vs. Chaînes d'Agents spécialisés Le marché est très fragmenté entre des suites logicielles standardisées, des ESN aux cycles longs, et des plateformes d'agents flexibles mais complexes à paramétrer. De plus, l'efficacité maximale ne vient plus d'une IA généraliste, mais de "chaînes d'agents IA spécialisés" qui se passent le relais (ex: un agent Data Analyst qui nourrit un agent de conception, puis un agent de mesure d'impact). Faut-il privilégier le "Buy" (suites métiers clés en main pour les achats ou la finance) ou le "Build" (chaînes d'agents sur-mesure développées en interne), l’Open Source vs. SaaS ? Comment orchestrer la communication entre ces différents agents à l'échelle de toute l'entreprise ? 3. Gouvernance et sécurité : Endiguer le "Shadow AI" sans brider l'innovation métier Comment structurer la gouvernance pour garantir l’alignement entre les projets IA et les objectifs stratégiques ? Définition des rôles (comités IA, responsables métiers, data scientists), processus de validation, et alignement avec la stratégie globale. Comment la direction Data peut-elle fournir des environnements sécurisés et souverains ("Sandbox") qui favorisent l'appropriation de l'IA par les métiers, tout en garantissant la stricte confidentialité des données stratégiques ? (cf Shadow AI & risques juridiques) Focus IA Agentique o Agentique Gouvernance et Responsabilité : Qui est responsable des actions d'un agent autonome ? Comment gérer les risques d'hallucinations ou d'actions imprévues dans un environnement de production ? o Sécurité et Confidentialité : Comment Openclaw ou Claude Cowork manipulent-ils les données sensibles de l'entreprise ? 4. Du ciblage traditionnel au "Data Persona" universel (B2B, B2C, B2B2C) La segmentation classique (par fonction en B2B ou socio-démographique en B2C) devient obsolète face à l'IA, qui permet une granularité comportementale et émotionnelle inédite (le Data Persona). Comment exploiter la masse de données (Search, interactions sociales, historiques d'achats, requêtes service client) pour modéliser ces comportements ? Comment aligner le marketing, les ventes et la relation client autour de ces nouveaux profils ultra-personnalisés ? 5. L'accompagnement RH : Refonte des compétences et décloisonnement L'intégration de l'IA impose une refonte profonde des organisations, rendant obsolètes les expertises silotées par canal au profit d'experts sectoriels. Quel est le rôle de la direction Data dans la conduite du changement RH ? Comment upskiller les équipes métier (RH, Finance, Commerciaux) pour qu'elles passent d'un rôle de "producteur" à un rôle de "challenger/validateur" des propositions de l'IA ? 6. Sortir de la "malédiction du POC" : Industrialisation et ROI direct Les entreprises multiplient les Proof of Concept mais peinent souvent à passer à l'échelle et à justifier un véritable ROI. Pourtant, des usages bien ciblés génèrent des revenus directs. Quels sont les cas d'usage transverses (Supply Chain, relation client, juridique) offrant les gains financiers les plus rapides et mesurables ? Comment définir des "frameworks d'impact" pour que l'IA réponde à des objectifs business clairs plutôt qu'à de simples objectifs de moyens ? 7. La gestion du "dividende de productivité" à l'échelle de l'entreprise Une "IA Factory" performante peut générer des gains de productivité de l'ordre de 70% à 80%. Que faire de ce temps et de cette énergie économisés dans les différents départements ? Comment les directions Data peuvent-elles convaincre les Comex d'utiliser ce gain autrement que comme un outil de réduction des coûts ?
Pour rappel, les inscriptions sont possibles :
- Pour les événements exécutifs (Task Forces, Business Talks, Dîners) et conférences : jusqu'à la veille de la session
- Pour les Webinars : jusqu'à 30mn avant la session en ligne

Passés ces délais, nous ne pourrons pas garantir votre inscription.
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