Diagnostic IA : identifier les cas d’usages et analyser vos data

Définissez et scorez les différents cas d’usages pour valoriser vos données, comprendre le passé et construire l'avenir avec Cross Data.

Vouloir utiliser l’intelligence artificielle pour développer et optimiser son activité, c’est bien. L’utiliser efficacement, c’est mieux ! Afin de mettre en place une stratégie performante basée sur l’exploitation de la data et de l’IA, notre équipe d’experts vous propose un diagnostic data, faisant office d’état des lieux de votre structure. Le but ? Définir et scorer les différents cas d’usages selon une méthode pragmatique, du plus simple au plus complexe pour une rentabilité forte pour votre entreprise.

Les 5 piliers du diagnostic data by Cross Data

La première étape du diagnostic IA est de comprendre non seulement vos attentes, mais aussi vos besoins en termes de process et/ou de stratégie pour définir des cas d’usages prioritaires et leur utilité pour l’entreprise. Pour cela, nous optons systématiquement pour une approche pragmatique, selon une grille préétablie :

Identité
Données
Intérêt
Solutions
Retour sur Investissement estimé

Identité

Sujet de l’entreprise
Corps de métier
Employés concernés
Objectif recherché

Données

Type, structuration et format
Qualité et cohérence
Volume global
Sources externes
Données de sortie

Intérêt

Évaluation de l’intérêt de l’IA
Intégration aux process existants
Types de gains attendus
Gisement de gains chiffré

Solutions

Type de solutions
Complexité de mise en œuvre
Coût de la solution
Temps d’implémentation

ROI estimé

Commentaires sur les points clés, positifs, négatifs, estimations, etc.

Valoriser ses données, comprendre le passé et construire le futur

En d’autres termes, le diagnostic IA permet d’identifier de nouveaux axes de croissance et d’innover pour conserver son avantage concurrentiel et de booster la rentabilité de l’entreprise. Comment ? Avec la data générée par votre activité ou celle de vos clients bien sûr ! Plus qu’un rapport prédictif, la grille d’évaluation permet de trouver les axes les plus performants pour la mise en œuvre d’une solution d’intelligence artificielle et initier la transformation de l’entreprise.

Définir les cas d’usages prioritaires et les scorer

Cross Data évalue non seulement les besoins en data et en IA, mais aussi à identifier les cas d’usages les plus intéressants à traiter. Notre approche est toujours la plus pragmatique : aller du plus simple au plus complexe en s’arrêtant à chaque fois pour vérifier si les résultats sont performants pour votre structure dans son contexte d’application.

Déterminer les cas d’usages prioritaires

Définir les cas d’usage principaux et prioritaires (les leviers de la rentabilité) en étudiant :

Les process et métiers impactés (dont l’IT) selon les objectifs fixés
Rédaction d’une synthèse de la solution à apporter et son ROI attendu
Étude des solutions IA/Data (sur-mesure, sur étagère)
Méthodologie de projet et planning
Chiffrage des coûts et synthèse ROIste

Scoring des cas d’usages

Attribution d’une note sur 5 et classement des cas d’usage selon leur utilité et le ROI potentiel pour l’entreprise

Construire un projet Data & IA, c’est bien, mais constater un retour sur investissement positif, c’est encore mieux. Et pour cela, l’étude des indicateurs de performances et le calcul du ROI sont les meilleurs outils. Afin de vous aider à construire vos propres cas d’usages, pensez à lister les indicateurs-clés par métier pour fixer vos objectifs à atteindre !

Exemples d'indicateurs clés

Ventes

Panier moyen
Cout d’acquisition client
Taux de départ clients
Satisfaction clients

Efficacité opérationnelle

Nombre total d’article expédiés par rapport à vos prévisions
Taux de livraisons effectuées à temps
Cycle d’une commande ou son délai de livraison
Coût de temps d’arrêt et pourcentage du temps d’arrêt
Rendement global cumulé
Utilisation de la capacité
Taux de rendement synthétique

Optimisation et productivité

Coût de main d’œuvre
Taux de dépassement des machines
Nombre de pannes
Nombre de retards

Stockage et inventaire

Stock moyen & roulement des stocks
Taux d’occupation de l’entrepôt & taux de disponibilité
Taux de démarque

Ressources humaines

Heures supplémentaires effectuées
Employee Net Promoter Score
Taux de turnover
Turnover des nouveaux collaborateurs
Taux d’absentéisme
Coût et temps de la formation par collaborateur

Approfondir les cas d’usages avec Cross Data

Au-delà de l’analyse, plusieurs ateliers de modélisation sont réalisés avec les équipes concernées (UX, besoins, contraintes) après une première validation, et ce jusqu’au déploiement d’un MVP.