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
- Sujet de l’entreprise
- Corps de métier
- Employés concernés
- Objectif recherché
- Type, structuration et format
- Qualité et cohérence
- Volume global
- Sources externes
- Données de sortie
- Évaluation de l’intérêt de l’IA
- Intégration aux process existants
- Types de gains attendus
- Gisement de gains chiffré
- Type de solutions
- Complexité de mise en œuvre
- Coût de la solution
- Temps d’implémentation
- 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
- Panier moyen
- Cout d’acquisition client
- Taux de départ clients
- Satisfaction clients
- 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
- Coût de main d’œuvre
- Taux de dépassement des machines
- Nombre de pannes
- Nombre de retards
- Stock moyen & roulement des stocks
- Taux d’occupation de l’entrepôt & taux de disponibilité
- Taux de démarque
- 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.
Résultats chiffrés chez nos clients
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