Dans à peu près toutes les organisations que je vois, il y a un vide entre « on veut de l'IA » et « personne ne sait par où commencer ». Ce vide-là, quelqu'un va l'occuper. La seule question, c'est qui.
Tu es déjà celui qu'on vient voir. On te structure : quelles tâches donner à l'IA, comment documenter ce que tu bâtis, comment le rendre visible pour que ça devienne un rôle et pas un service rendu.
Cadrer, prioriser, gouverner. Choisir les bons cas d'usage, dire non aux mauvais, gérer le risque (shadow AI, conformité), et surtout faire adopter. Le taux d'adoption, c'est le seul KPI qui compte.
Passer d'un projet isolé à une feuille de route, un portefeuille et éventuellement une fonction IA. Sans devoir devenir le spécialiste qui construit tout lui-même.
1. Lire ton terrain. Trouver les frictions qui coûtent cher et que personne ne nomme. C'est 80 % du travail et personne n'en parle.
2. Choisir quoi brancher. La majorité des projets IA échouent parce qu'ils s'attaquent au mauvais problème. On apprend à dire non.
3. Livrer sans coder. Les outils sont là. Ce qui manque, c'est la séquence. Je te donne la mienne, celle que j'utilise chez mes clients.
4. Faire adopter. Un système que personne n'utilise, c'est un échec avec une belle démo. La gouvernance et l'adoption, c'est là que ça se gagne.
Leader IA certifié : huit semaines pour transformer ton expertise et ton avance avec l'IA en un projet réel, un portfolio crédible et la capacité de piloter la valeur.
Pas certain? Dis-moi où tu en es, je te réponds personnellement.