Pourquoi votre projet IA échoue avant de commencer

La plupart des projets IA ne meurent pas en production. Ils meurent avant le premier sprint.

L'erreur #1 : Commencer par la technologie

Un DSI nous contacte. Son équipe a identifié un cas d'usage pour un LLM. La première question qu'il pose : "On part sur GPT-4 ou Claude ?"

C'est la mauvaise question. La bonne question : "Quel problème métier est suffisamment douloureux pour justifier 3 mois de changement ?"

Le modèle ne compte pas. Ce qui compte, c'est si les agents logistiques vont réellement changer leur façon de travailler quand le dashboard sera livré.

L'erreur #2 : Sous-estimer le changement organisationnel

La technologie prend 20% du temps d'un projet IA réussi. Les 80% restants, c'est la conduite du changement.

Qui va utiliser la solution ? Est-ce qu'ils ont été consultés ? Est-ce qu'il y a un champion métier ? Est-ce que le manager intermédiaire voit l'IA comme une menace ou une opportunité ?

Un dashboard parfait que personne n'adopte ne vaut rien.

L'erreur #3 : Définir le succès trop tard

"On verra si c'est utile une fois livré" est la phrase qui prédit l'échec à 9 mois.

Avant d'écrire une ligne de code, définissez : quelle métrique concrète va s'améliorer ? De combien ? En combien de temps ?

Pour notre client logistique : le succès était défini avant de commencer. Moins de 10 clics pour une vue complète. Déployé dans 3 continents. Mesuré en semaine 4 post-livraison.

Ce que nous faisons différemment

Nous ne commençons jamais un projet sans une session de cadrage de 4 heures. Problème métier, définition du succès, champion identifié, risques nommés.

Si ce cadrage révèle que le projet n'est pas prêt, nous le disons. Et nous recommandons quoi faire à la place.

C'est pour ça que nous vous dirons si nous ne sommes pas le bon partenaire.