La plupart des dirigeants imaginent ceci : vous engagez un consultant en IA, vous serrez des mains, et dès la deuxième semaine, un outil intelligent travaille en arrière-plan pour vous faire gagner du temps et de l'argent pendant que vous continuez vos activités.
Honnêtement ? Ce n'est pas comme ça que ça fonctionne. Et l'écart entre cette attente et ce qui se passe réellement est probablement la principale raison pour laquelle tant de projets IA échouent avant même de démarrer.
Parlons donc de ce à quoi ressemblent vraiment les 90 premiers jours, basé sur du vrai travail, de vraies conversations et de vrais résultats. Pas la version marketing. La vraie.
Pourquoi la plupart des projets IA n'atteignent même pas le jour 30
Il y a une statistique du MIT qui devrait faire réfléchir tout dirigeant : entre 90 et 95 pour cent des projets IA échouent. Ce n'est pas une erreur d'arrondi. C'est presque tous.
Et voici le problème, ce n'est presque jamais la technologie qui pose problème. La technologie fonctionne très bien. Ce qui ne fonctionne pas, c'est tout ce qui l'entoure. Pas de stratégie de données claire. Pas de KPI liés à quoi que ce soit d'important. Des dirigeants qui ont confié le tout à leur département informatique en disant « Occupez-vous-en », puis se sont demandé pourquoi, six mois plus tard, rien n'avait vraiment changé.
Gregory Van Duyse de Leap AI le formule d'une façon qui marque, « Nous ne sommes plus dans le monde de la gestion de l'information. Nous sommes dans le monde de l'intelligence. » Et vous ne pouvez pas traiter une transformation de l'intelligence comme si vous installiez un nouveau CRM. Ça ne fonctionne tout simplement pas comme ça. C'est pourquoi avoir une vraie feuille de route IA pour votre entreprise n'est pas un luxe ; c'est la différence entre gaspiller de l'argent et réellement faire un changement.
Jours 1 à 30 : Oubliez la construction. Il s'agit de tout comprendre
À quoi ressemble vraiment l'audit des données
Le premier mois ne concerne pas les outils. Ni la technologie. Il s'agit d'aller en profondeur dans le fonctionnement réel de votre entreprise, et la plupart des entreprises sont surprises par ce qui ressort quand quelqu'un commence à poser les bonnes questions.
Pour les clients qui viennent chez Leap AI sans projet spécifique en tête, le processus commence par ce que Gregory appelle une évaluation IA de l'entreprise. Cela signifie interviewer chaque chef de département, une heure et demie, parfois deux heures chacun, avant même de s'asseoir avec le PDG. Chaque département. Chaque processus. Chaque système.
« Nous découvrons exactement quel travail ils font dans le département et trouvons toute l'information qui pourrait nous aider à comprendre le travail », dit Gregory. Et ce qui ressort habituellement ? Les données sont réparties dans cinq endroits différents sans connexion entre eux. Le suivi des KPI repose plus sur l'intuition que sur des mesures réelles. Des processus de travail qui semblent simples de l'extérieur mais qui ont des couches de nuances en dessous que personne n'a jamais documentées.
Ce sont vos signaux d'alarme. Et vous voulez les trouver dès la première semaine, pas la huitième, quand vous êtes déjà en pleine construction, que quelque chose ne cesse de casser, et que personne ne peut comprendre pourquoi.
Les entrevues avec les parties prenantes
Voici quelque chose qui surprend beaucoup de gens dans cette phase : les conversations les plus importantes ne sont pas toujours avec le PDG ou l'équipe de direction. Elles sont avec les personnes qui font le travail chaque jour.
Gregory est très clair là-dessus. « Les personnes qui font le travail au quotidien comprennent les nuances du travail, pourquoi dans ce cas on change un peu de cette façon, et dans cet autre cas on change un peu de l'autre façon. » Les gestionnaires ne voient pas toujours ça. Les propriétaires non plus. Mais la personne qui fait ce travail depuis quatre ans ? Elle sait exactement où sont les particularités et pourquoi elles existent.
Manquez cela dans la phase de découverte, et cela reviendra absolument vous mordre. À chaque fois. Les entrevues sont donc structurées pour extraire cela : quel est le travail réel, quels systèmes y sont liés, où ça ralentit, et à quoi ressemblerait vraiment une avancée significative pour cette équipe ?
Jours 31 à 60 : Maintenant on commence à construire
Intégrer les données et configurer le modèle
Une fois la découverte terminée et le périmètre verrouillé, la construction commence, et c'est là que les choses deviennent intéressantes. L'équipe accède aux systèmes du client, commence à rassembler les données et construit un prototype fonctionnel qui peut être testé et examiné.
La meilleure façon de comprendre cette phase est à travers un exemple réel. Un client en opérations aéroportuaires est venu chez Leap AI avec un problème de planification de la main-d'œuvre qu'il essayait de résoudre depuis longtemps. Il avait un membre d'équipe expérimenté qui y travaillait, un fichier Excel et ChatGPT. Et ils étaient toujours bloqués.
La raison ? Ce n'était pas un problème de langage, ce pour quoi ChatGPT est conçu. C'était un problème d'optimisation mathématique. Variables multiples, contraintes multiples, des millions de combinaisons possibles. Et comme Gregory le souligne, « les humains ne sont pas vraiment doués pour optimiser les choses, surtout s'il y a plus de deux dimensions dans les données. Avec deux variables, ça va. Mais dès qu'on atteint trois ou quatre variables en même temps, notre cerveau a du mal. »
La première chose que l'équipe a faite n'était donc pas de construire un outil IA. Un modèle mathématique du problème lui-même a été construit. Ce qui, selon Gregory, « ressemblait plus à un rapport qu'un mathématicien écrirait. » Ce n'est qu'après cela que l'IA pouvait réellement être appliquée correctement.
Exécuter les scénarios et tester ce que « bon » signifie
Avec le modèle construit, le système pouvait prendre les données Excel du client, appliquer toutes les contraintes et variables, et exécuter des scénarios d'optimisation sur trois à quatre heures pour faire ressortir les meilleurs résultats possibles.
Les résultats étaient difficiles à contester. Le membre d'équipe expérimenté du client avait passé trois semaines sur le problème manuellement et projeté les coûts de personnel pour le trimestre à 1,7 million de dollars. Le modèle est revenu avec une solution qui a ramené cela à un peu plus d'un million, environ 700 000 $ d'économies, et il l'a fait en quatre jours au lieu de trois semaines.
Mais ce qui compte vraiment ? Le modèle a été conçu pour être réutilisé. Chaque fois qu'un nouveau programme de vols arrive maintenant, ils le relancent simplement. Ce n'est pas une victoire ponctuelle, c'est un changement permanent dans le fonctionnement de l'entreprise.
« Bon » dans cette phase ne signifie pas seulement que les chiffres sont meilleurs sur papier. Cela signifie que la solution est liée à un KPI qui compte vraiment, que le client peut clairement voir le lien avec de vrais résultats, et que les personnes qui l'utilisent comprennent suffisamment son fonctionnement pour lui faire confiance.
Jours 61 à 90 : Validation et transfert
C'est la phase où tout est testé correctement, et le client prend en main ce qui a été construit. Les réunions de validation ne sont pas une grande révélation ; c'est un parcours guidé. Voici ce que fait le système, voici le résultat, voici comment ça se rattache aux KPI qui vous importent vraiment. Ce qui fonctionne, ce qui doit être ajusté, ce qui vient ensuite.
Gregory appelle l'ensemble du modèle co-création, et c'est dans cette phase que cela se manifeste vraiment. « Nous travaillons avec le PDG, avec son équipe de direction, avec les chefs de département pour co-créer une nouvelle stratégie pour l'entreprise. » Ce n'est pas un transfert. C'est une conversation.
À la fin du jour 90, le client repart avec un système fonctionnel validé, un rapport stratégique complet, un mouvement clair des KPI qu'il peut démontrer, et une liste priorisée de ce qu'il faut construire ensuite. Pour les clients venus pour une évaluation complète, cette liste compte généralement de 12 à 20 projets IA, chacun soumis à un test de retour sur investissement et lié à des résultats réels, pas à des métriques de vanité.
Ce que vous devriez exiger d'un consultant avant de signer quoi que ce soit
Cette partie est importante. Beaucoup de consultants vous diront ce que vous voulez entendre pour conclure l'affaire. Alors avant de signer quoi que ce soit, voici ce que Gregory dit que vous devriez vraiment rechercher.
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N'acceptez pas une relation « confiez-nous tout et attendez ». Les engagements qui fonctionnent sont construits sur la co-création dès le premier jour. Si un consultant ne prévoit pas de vous impliquer, vous et votre équipe, tout au long du processus, c'est un problème.
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Demandez à voir du vrai travail de vrais clients. Des démos, des références et de vrais chiffres avant-après. Tout consultant digne de ses honoraires devrait pouvoir vous montrer cela sans hésiter.
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Cherchez un projet pilote sans risque. Leap AI offre une garantie sur le travail en phase initiale. Si le client n'est pas convaincu au moment de la démo ou du pilote, il récupère son dépôt. Cela devrait être une attente de base, pas un bonus.
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Peut-être le plus important, votre consultant devrait penser à l'avenir, pas seulement à ce que l'IA peut faire maintenant, mais où elle va. Gregory utilise une analogie du hockey pour cela : « Nous parlons de patiner là où la rondelle va aller. Vous voulez que votre consultant ait une idée d'où ça va aller et positionne l'entreprise pour être prête. »
En ce moment, l'IA double sa capacité à faire du vrai travail tous les trois à quatre mois. Gregory le dit clairement, « De mars à septembre, l'IA va probablement quadrupler sa capacité à faire du travail. C'est la même chose qu'attendre cinq ans dans l'ancien monde. » Donc un consultant qui ne pense qu'au prochain projet, pas aux trois prochaines années, n'est pas le bon partenaire pour où tout cela s'en va.
Les 90 jours ne consistent pas seulement à livrer quelque chose qui fonctionne. Il s'agit de poser des fondations sur lesquelles votre entreprise peut continuer à construire, parce que les entreprises qui commencent maintenant, même imparfaitement, seront dans une position complètement différente de celles qui ont continué à attendre le bon moment.
Ce moment ne viendra pas. La fenêtre est ouverte maintenant.
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