Réflexions et retours d'expérience sur la Data, l'IA et la transformation des organisations.
Stratégie
La technologie est rarement la cause première des échecs. Le cadrage, la gouvernance, l'alignement et l'adoption pèsent bien davantage dans le résultat final.
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IA
Tous les problèmes ne méritent pas de l'IA. Cinq critères permettent de distinguer un cas d'usage à valeur d'un projet vitrine : valeur métier, faisabilité, données, risque et adoption.
Transformation
Le POC qui ne devient jamais un produit est le symptôme le plus répandu des programmes Data. Passer à l'échelle exige un changement de nature du projet, pas seulement de taille.
Migration
Une migration de données réussie ne se voit pas : tout fonctionne le lundi matin. Retour sur les erreurs les plus coûteuses observées sur les migrations CRM et ERP, et les pratiques qui les évitent.
Gouvernance
L'IA amplifie tout ce qu'on lui donne — y compris le désordre. Sans gouvernance des données, les initiatives IA plafonnent en pilote ou produisent des résultats qu'on ne peut ni expliquer ni défendre.
