Ce que 40 missions de conseil IA nous ont appris
Une expertise pointue et orientée terrain
Le conseil en IA chez Cross Data c’est quarante missions en un an et demi, tous secteurs confondus, avec plus de 320 cas d’usage analysés. Cet accompagnement réalisé par notre équipe experte est un Start IA.
Dans cet article, nous vous donnons notre retour d’expérience et les conseils à retenir avant de se lancer en tant qu’entreprise.
Dans un accompagnement IA, le plus difficile n’est jamais de trouver des idées, c’est de savoir lesquelles méritent un budget associé. Laura Merlet, consultante IA et data science et PO senior, revient sur ce que ces missions ont appris à l’équipe, et sur ce qu’un dirigeant a intérêt à préparer avant d’engager un budget associé.
Des entreprises de tous les secteurs, toutes les tailles et tous les niveaux de maturité
Depuis novembre 2024, Laura Merlet a mené des Start IA (missions de conseil en IA qui permet aux entreprises d’avoir une feuille de route IA claire) dans la santé, l’industrie, l’agroalimentaire, la finance, les transports. Les entreprises accompagnées comptaient 7 à 8 personnes pour les plus petites, jusqu’à 1 000 collaborateurs pour des groupes multi-sites.
Le niveau de maturité varie dans les mêmes proportions. Certaines équipes découvraient le mot « IA » et partaient de zéro ; d’autres avaient déjà mené des tests et disposaient en interne de data scientists, ou a minima de développeurs intéressés par le sujet. Ce qui rend le format transposable, ce n’est donc pas la technologie.
Plus de 320 cas d’usage analysés, et les chiffres clés à retenir
Depuis 2024, plus de 320 cas d’usage ont été analysés. Certaines thématiques reviennent d’une entreprise à l’autre : recherche documentaire interne, comptes rendus de réunion, rédaction de documents. À côté de ce socle commun, chaque organisation fait émerger des cas bien plus spécifiques à son métier.
Second chiffre, plus parlant pour un dirigeant. 30 à 40 % des missions débouchent sur une suite : cadrage d’un sujet précis, une formation ou encore un projet de développement. Cette conversion moyenne est en augmentation puisque les accompagnements les plus récents ont un taux de transformation au-delà de 50%. Deux facteurs l’expliquent : une méthodologie affinée mission après mission, et des clients désormais plus prêts à lancer l’étape suivante.
Des cas clients après le Start IA
Cette mission de conseil a beaucoup d’intérêt comme première étape pour amorcer une stratégie IA claire. Voici un aperçu de nos accompagnements post Start IA.
> Vers du développement
Chez Ageval, éditeur d’un logiciel SaaS de pilotage de la qualité utilisé par 2 800 clients et 250 000 utilisateurs, 72 cas d’usage ont été identifiés et priorisés. La démarche a débouché sur du RAG et sur la formation de 120 collaborateurs à l’IA générative.
Les chiffres clés à retenir :
- 97 % de satisfaction ;
- 4 équivalents temps plein ont depuis été redéployés vers des missions à plus forte valeur ajoutée.
« L’accompagnement de Cross Data : un moteur puissant et nécessaire pour faire de l’IA un projet concret tout en garantissant une technologie responsable, maîtrisée et sécurisée. »
JÉRÔME BIOTTEAU, CEO d'Ageval Solutions
Chez Ageneau, ETI de 550 personnes du transport et de la logistique, c’est l’optimisation des tournées qui a émergé en atelier avec un ROI intéressant.
Elle a conduit à un cadrage, puis au développement de deux algorithmes :
- Regroupement des commandes en tournées optimisées,
- Compatibilité entre conducteurs et tournées.
- ROI atteint : x 10.
> Vers de la formation
Chez Prévaly, structure toulousaine de médecine du travail, 12 cas d’usage ont été analysés là où une mission en traite habituellement 5. Beaucoup tournaient autour de la rédaction et de la veille, avec une contrainte forte : des outils français, ou déjà présents dans le parc. La suite n’était pas de construire un outil, mais de former les équipes à Copilot et Mistral.
> Vers un POC
Chez Traton (Scania Finance), le ROI était intéressant mais la performance technique encore floue. Une preuve de concept a été posée en étape intermédiaire, avant d’engager le développement.
Comment se déroule concrètement un Start IA ?
8 jours de travail sur 2 à 3 mois, en cinq étapes
Un Start IA représente environ 8 jours de travail répartis sur 2 à 3 mois, en cinq temps :
- préparation (attentes, maturité, participants),
- acculturation,
- journée d’atelier sur site,
- qualification par interviews,
- puis analyse et restitution.
L’atelier fait émerger des problématiques concrètes, ancrées dans le quotidien et les tâches réelles des équipes métiers. Les interviews creusent ensuite le processus de travail, les données disponibles, les outils en place, ce qui a marché et ce qui a échoué. Le livrable réunit l’analyse technique et économique de chaque cas d’usage, une recommandation explicite de se lancer ou non, et une feuille de route adaptée au contexte.
Un binôme consultant et data scientist, présent dès l’atelier
Un consultant chef de projet porte la mission : il garde le lien avec le client, garantit le respect des étapes et la qualité du livrable. Dans la plupart des missions, il travaille en binôme avec un data scientist.
Nos experts techniques n’arrivent pas en fin de parcours pour relire une conclusion. Il est présent à l’atelier et aux interviews, et contribue à l’analyse comme à la rédaction. La plue value est concrète : l‘estimation de faisabilité est produite par celles et ceux qui construisent les solutions.
Ce que l’on observe, c’est une véritable valeur ajoutée de combiner conseil et expertise en développement car cela permet une précision et une justesse nettement plus importante.
10 à 15 participants : le panel fait la qualité du résultat
La journée d’atelier mobilise 10 à 15 personnes. La composition compte plus que le nombre : fonctions support, production et terrain, à plusieurs strates jusqu’au CODIR, pour que les idées soient représentatives du besoin réel.
Prenons l’exemple d’une mission récente. L’atelier n’a réuni que des membres du CODIR. Les sujets remontés ne correspondaient pas aux problématiques exprimées ensuite par les équipes métiers. C’est un point de blocage car on se retrouve en inadéquation entre les problématiques terrains et les points identifiés par la direction. Et l’inverse est vrai : un atelier uniquement composé de profils terrain ne répond pas à la stratégie globale. Ce point est expliqué dès la phase préparatoire, et les entreprises y sont réceptives. Un atelier plus riche leur profite d’abord à elles. Le mix des services est donc très important.
Nos trois conseils avant de vous lancer
Chiffrez les tâches en coût et en temps passé en amont
C’est le blocage le plus fréquent, toutes missions confondues. Les idées ne manquent pas ; ce sont les questions suivantes qui posent problème :
- Combien de temps y passez-vous aujourd’hui ?
- Combien pensez-vous en gagner ?
- Quelle réduction de coûts imaginez-vous ?
La cause n’est presque jamais l’absence de données, mais l’absence de projection. La question n’a jamais été posée de manière claire avec un chiffre en face. Et c’est précisément ce qui est décisif pour identifier les vrais irritants de votre entreprise.
La conséquence que l’on observe est souvent celle-ci : sans gains estimés on ne peut pas y associer de faisabilité économique, donc pas de retour sur investissement, ni de priorisation et de décision.
À retenir : Faites estimer par vos équipes les gains potentiels espérés sur les problématiques identifiées (gain de temps, réduction des coûts, hausse du revenu, fiabilité, …). C’est la donnée d’entrée qui conditionne tout le reste.
Venez avec des problèmes, pas avec des solutions
Le second travers est tout aussi important : arriver avec l’outil déjà en tête, sans avoir formulé le besoin auquel il répond.
Deux problématiques y sont associées et elles sont toutes les deux frustrantes quand on souhaite se lancer avec l’IA :
- L’analyse confirme votre intuition.
Vous avez le sentiment de n’avoir rien appris. Vous repartez pourtant avec ce qui manquait : la preuve que l’outil répond à un besoin réel, et le gain qu’il permet d’espérer. Mais cette démonstration arrive après la décision, et ressemble à un détour. - L’analyse pointe une autre direction.
Votre choix étant déjà arrêté, la recommandation est accueillie avec défiance. Le risque : écarter la piste la mieux étayée parce qu’elle n’est pas celle que vous attendiez.
Le rôle de cette phase de conseil est d’inverser cette réflexion : partir du problème, pas de l’outil. Ce n’est pas toujours évident quand la solution est déjà ancrée, d’où l’intérêt de poser le cadre dès l’ouverture de l’atelier.
Respectez les étapes pour un résultat optimal
Certaines entreprises veulent aller vite. L’envie est légitime, et l’erreur associée est celle de sauter des étapes. Le temps “gagné” au départ se reperd plus loin dans le processus, et le vrai risque est d’être bloqué car les étapes n’auront pas été bien respectées.
Pour réunir les meilleures chances de succès, notre équipe s’adapte à vos besoins spécifiques jusqu’aux interviews individuelles pour les organisations multi-sites, tout en gardant la méthodologie Cross Data qui fonctionne. Cet équilibre nous permet de vous garantir un résultat structuré qui vous sert de fil rouge pour lancer votre stratégie IA avec des leviers concrets.
« Quand on creuse auprès des équipes métiers, ils nous disent : en fait, ce n’est pas vraiment ça, la problématique est plutôt ailleurs. Cela peut créer des décalages et faire que le résultat n’est juste pas applicable. »
LAURA MERLET, Consultante IA & Data Science & PO Sénior
Ce qui fait la différence dans un accompagnement IA
Du conseil associé à une expertise technique
Comme précisé ci-dessus, nous vous recommandons de vous faire accompagner par une équipe mix qui pourra à la fois réaliser l’étude de votre besoin et le conseil fonctionnel d’un côté, puis l’expertise technique et le déploiement si besoin.
Une expertise sectorielle qui se capitalise d’un projet à l’autre
Les missions de conseils s’alimentent entre elles, mais c’est aussi le cas des projets de développement purs, qui nourrissent l’expertise technique et sectorielle mobilisée en atelier. Cela permet d’acquérir une expérience terrain clé pour mieux comprendre les enjeux de chaque secteur et de chaque métier. Le gain est donc beaucoup plus rapide.
Concrètement, nous arrivons en atelier avec les éléments clés du secteur déjà en tête, et donc avec des questions plus précises et plus orientées, ce qui nous permet d’anticiper les points bloquants au lieu de les découvrir à l’analyse. Et bien-sûr, nous ajustons en fonction des problématiques spécifiques de nos clients.
Si vous hésitez encore, c’est précisément le bon moment
L’hésitation n’est pas un obstacle pour une entreprise. Elle révèle une friction qui vient souvent d’un manque de clarté sur ce que l’IA va pouvoir apporter, ni sur le sujet par lequel se lancer. Le rôle du Start IA est d’éclairer le chemin, pas de vendre une technologie. À la fin, un dirigeant sait sur quel sujet avancer, de quelle manière, ce que cela va lui coûter et ce que cela va lui rapporter.
À retenir
- Start IA, c’est une méthodologie, pas une technologie : le format s’applique de 7-8 salariés à 1 000 collaborateurs, en santé comme en transport ou en agroalimentaire.
- 8 jours sur 2 à 3 mois, en cinq étapes : préparation, acculturation, atelier sur site, interviews, analyse et restitution.
- 10 à 15 participants, mêlant support, production, terrain et CODIR : un atelier mono-strate produit un résultat inapplicable.
- Chiffrez le temps passé et réfléchissez aux gains avant de commencer : sans gains estimés, pas de ROI, donc pas de priorisation.
- Partez du problème, pas de l’outil : arriver avec la solution en tête est le meilleur moyen d’être déçu de la restitution.
- 30 à 40 % des missions débouchent sur une suite, plus d’une sur deux parmi les plus récentes : développement, formation ou POC.
FAQ
Combien de temps dure une mission de conseil en IA ?
Un Start IA représente environ 8 jours de travail, répartis sur 2 à 3 mois entre le premier échange préparatoire et la restitution. Ce délai intègre l’acculturation des équipes, la journée d’atelier sur site, les interviews de qualification et l’analyse technique et économique.
À partir de quelle taille d’entreprise un accompagnement IA a-t-il du sens ?
Les missions menées vont de 7 à 8 salariés à des groupes multi-sites de 1 000 collaborateurs. La taille ne conditionne pas la pertinence de la démarche : c’est la capacité à réunir un panel représentatif de l’entreprise pendant une journée qui compte.
Faut-il déjà être mature sur l’IA pour se lancer ?
Non. Une partie des entreprises accompagnées découvraient le sujet, avec une phase d’acculturation dédiée. D’autres disposaient déjà de data scientists ou de développeurs en interne et avaient mené des tests. Le niveau de détail de l’analyse s’ajuste à la maturité réelle des équipes.
Que contient exactement le livrable de fin de mission ?
Trois éléments : l’analyse technique et économique de chaque cas d’usage, une recommandation explicite de se lancer ou non sur chacun, et une feuille de route adaptée au contexte de l’entreprise. L’objectif est de permettre une décision d’investissement, pas d’alimenter une réflexion.
Combien de personnes faut-il mobiliser en interne ?
Un interlocuteur unique pilote la mission côté entreprise : sélection des participants, logistique, remontée des objectifs. Pour la journée d’atelier, comptez 10 à 15 personnes issues des fonctions support, de la production, du terrain et du CODIR.
Que se passe-t-il après le Start IA ?
30 à 40 % des missions débouchent sur une suite, et plus d’une sur deux parmi les plus récentes : un développement sur mesure, un cadrage approfondi, un module de formation aux outils d’IA générative, ou un POC lorsque le ROI est bon mais la performance technique encore incertaine.
Laura Merlet - Consultante Data Science et IA
Ingénieure en Statistiques et experte référencée BPI France, elle accompagne les entreprises dans la définition des cas d’usage Data Science et IA.