Faut-il maîtriser la Data avant de commencer un cadrage IA ?

Non. C'est même souvent l'inverse. Le cadrage permet d'identifier les gaps en données (qualité, disponibilité) qui bloquent vos projets. La maturité des données est une étape du diagnostic, pas une condition d'entrée.

En quoi le "AI Canvas" est-il différent d'une étude de faisabilité classique ?

Une étude de faisabilité est souvent purement technique. Notre Canvas intègre obligatoirement une dimension "Business" (KPIs de valeur, risques, parties prenantes) et "Conduite du changement" avant de parler à l'architecture technique.

Quel est le rôle de Claranet dans l'implémentation après le cadrage ?

Si le cadrage valide vos projets, Claranet peut accompagner la mise en production (Cloud, MLOps, Intégration). Cependant, pour votre gouvernance, nous recommandons de valider le cadrage comme une étape distincte et neutre, afin d'avoir une vision objective des besoins réels.

Cadrage IA : Transformez vos idées en projets pilotés

Accompagnement stratégique indépendant pour mesurer votre maturité, prioriser vos cas d’usage et définir une roadmap IA fondée sur la valeur métier et le ROI.

Le constat : pourquoi le cadrage est-il indispensable ?

En matière d'IA, si l'enthousiasme est là, la réalité du terrain diffère souvent des ambitions du COMEX. 55 % des organisations utilisent des outils IA... mais n'en tirent aucune valeur mesurable. Le frein principal n'est pas technique, il est organisationnel : objectifs flous, outils déployés sans rituels d'usage, et résistances non exprimées.

Pourquoi Claranet vous conseille de cadrer en amont de vos projets : Un POC (Proof of Concept) lancé sans un cadrage rigoureux devient souvent une démo de laboratoire sans industrialisation possible.

Nos cadrages ont pour vocation de structurer votre patrimoine d'idées, de révéler les "Quick Wins" et de sécuriser les budgets avant toute mise en production.

4 leviers complémentaires pour cadrer, prioriser et engager l'IA dans votre organisation

Une méthodologie progressive qui sépare le cadrage de l'implémentation : chaque offre répond à une étape critique de votre parcours vers des usages de l'IA maîtrisés et orientés valeur métier au sein de votre organisation.

AI Maturity Assessment

Objectif : Mesurer l'adoption réelle par métier, identifier les champions et les freins en interne.

Livrables : Cartographie de maturité, scoring Valeur/Complexité, plan de communication différencié.

Délai : 4 semaines

AI Use Case Assessment

Objectif : Centraliser, classifier et prioriser votre patrimoine d'usages IA.

Livrables : Registre maître des cas d'usage, matrice de priorisation (Quick Wins vs Projets Stratégiques), identification des synergies techniques.

Délai : 5 à 12 jours

Data & AI Canvas

Objectif : Cadrer techniquement et fonctionnellement un cas d'usage précis avant tout développement.

Livrables : Canvas 10 cases (valeurs, données, risques, KPI) avec plan de faisabilité et chiffrage réaliste du POC.

Délai : Sur devis (forfait par cas d'usage)

AI Roadmap

Objectif : Passer de 30 idées à 5 projets prêts à lancer, avec arbitrage selon le ROI et la complexité.

Livrables : Backlog qualifié, 3 à 5 fiches POC, schéma de gouvernance, roadmap 24 mois (horizons 90j/6m/12m/24m).

Délai : 12 jours sur 4 à 6 semaines

Trop de projets IA échouent parce qu'ils démarrent sans réponse claire à une question simple : quel problème métier résout-on, et pour qui ? Notre rôle est de vous donner la visibilité nécessaire pour décider, avant de vous engager techniquement.

Clément Mary, Data & AI Leader

Pourquoi Claranet ?

Une indépendance totale au service de vos décisions

Expertise hybride

Notre force réside dans notre capacité à faire le lien entre les experts techniques (Data Scientists, Ingénieurs Cloud) et les métiers (Marketing, RH, Juridique, Ops).

Approche agnostique

Notre mission de cadrage est neutre. Nous ne vendons pas de licence logicielle imposée. Nous recommandons la solution technique après avoir défini le besoin.

Approche Pragmatique

Pas de "POC vitrine" : nous chiffrons chaque cas d'usage sur sa valeur business et sa complexité pour assurer un ROI réel.

Proximité métier

Notre objectif : créer de la valeur métier. Nos consultants échangent avec vos équipes terrain pour révéler les vrais irritants.

Notre approche "Value-First" en 3 étapes

Collecte des besoins

Nous collectons les besoins réels et identifions le "Shadow AI" (pratiques de l'IA non déclarées).

Analyse et Scoring

Nous croisons les données pour calculer le ROI potentiel et la faisabilité technique. Nous identifions les briques techniques réutilisables pour mutualiser les coûts.

Décision et gouvernance

Nous vous livrons des outils de pilotage (Registres, KPIs) qui restent chez vous pour garantir une gouvernance continue et utile.

Questions fréquentes sur le cadrage IA

Non. C'est même souvent l'inverse. Le cadrage permet d'identifier les gaps en données (qualité, disponibilité) qui bloquent vos projets. La maturité des données est une étape du diagnostic, pas une condition d'entrée.
Une étude de faisabilité est souvent purement technique. Notre Canvas intègre obligatoirement une dimension "Business" (KPIs de valeur, risques, parties prenantes) et "Conduite du changement" avant de parler à l'architecture technique.
Si le cadrage valide vos projets, Claranet peut accompagner la mise en production (Cloud, MLOps, Intégration). Cependant, pour votre gouvernance, nous recommandons de valider le cadrage comme une étape distincte et neutre, afin d'avoir une vision objective des besoins réels.