Expertise
Chef de projet IA : intégrer l'intelligence artificielle dans l'entreprise 🤖
Pilotage de projets d'intégration de l'IA générative dans la chaîne projet et les processus métier : sans jargon, avec une approche pragmatique héritée de 20 ans de pilotage de systèmes d'information.
Pilotage de projets IA
Cadrage, priorisation des cas d'usage, mesure du ROI et gouvernance du déploiement.
IA générative
Industrialisation de l'IA dans la chaîne projet : spécifications, prototypage, jeux de tests, documentation.
Automatisation des processus
Automatisation de tâches métier récurrentes via des workflows et des agents IA (n8n, Make, API LLM).
LLM & APIs
Intégration d'API de modèles de langage dans des applicatifs métier existants.
Prompt engineering
Conception de prompts fiables et reproductibles pour des cas d'usage métier concrets.
Agents IA
Conception d'agents capables d'exécuter des tâches multi-étapes de façon autonome et supervisée.
Intégration aux SI existants
Connexion de l'IA aux systèmes en place (CRM, ERP, legacy) sans big-bang technique.
IA et CRM
Cas d'usage sur Salesforce : qualification de leads, synthèse d'interactions, aide à la vente.
IA et relation client
Assistants et automatisations pour fluidifier le support et la relation client.
IA et productivité des équipes
Outillage des équipes projet pour accélérer specs, tests et documentation.
Gouvernance et sécurité
Cadrage des usages, des données exposées (RGPD) et des risques associés à l'IA en entreprise.
Comment intégrer concrètement l'IA dans un projet d'entreprise ? 💡
La méthode reste celle d'un projet SI classique : cadrer un périmètre restreint et mesurable, choisir un cas d'usage à fort impact et faible risque, prototyper rapidement, mesurer le gain réel avant d'industrialiser. L'IA est un outil au service du projet, pas une finalité : elle s'intègre dans une gouvernance éprouvée plutôt que dans une démarche isolée.
Exemples de cas d'usage livrés : reconstitution de la documentation d'un site e-commerce sans doc existante à partir de captures de réunions, génération de user stories et de jeux de tests à partir de spécifications, assistants de qualification dans le CRM, automatisations de rappels et de relances pour les TPE.
Ce qu'un chef de projet IA apporte à votre DSI 🧩
Un cadrage réaliste des attentes, une sélection des cas d'usage par valeur et faisabilité, un prototype en quelques semaines et une mesure du gain avant tout déploiement. Sur le volet données : minimisation, choix des modèles et des hébergements, conformité RGPD et information des utilisateurs.
Discuter de votre projet IAQuestions fréquentes
Faut-il une équipe data science pour démarrer un projet d'IA générative ?
Non. La majorité des cas d'usage de productivité et d'automatisation s'appuient sur des API de modèles existants et des outils de workflow. Le besoin principal est un cadrage métier solide et un pilote qui mesure le gain.
Combien de temps pour un premier prototype ?
Entre deux et six semaines selon le cas d'usage, données et accès inclus. L'industrialisation se décide ensuite sur la base du gain mesuré.
L'IA peut-elle être connectée à un système legacy ?
Oui, via des API ou des exports contrôlés : l'IA vient en surcouche, sans modifier le cœur du système historique.