Sprint IA

Sortir de la démonstration

L'IA générative est arrivée dans les PME par le haut : un dirigeant en entend parler, teste un assistant sur son téléphone, trouve ça impressionnant, et demande à son équipe ce qu'on pourrait en faire. Six mois plus tard, il n'y a ni budget, ni cas d'usage retenu, ni décision — seulement quelques abonnements individuels et une vague inquiétude sur ce que les données sont devenues.

Le Sprint IA remplace cette conversation par un test. Dix jours, un prototype qui tourne sur vos données réelles, un chiffrage, et un avis clair : ça vaut le coup, ou ça ne le vaut pas.

Le déroulé

1. Jours 1 et 2 — Cartographie des cas d'usagePassage en revue des tâches où du texte, des documents ou des données répétitives circulent : devis, appels d'offres, comptes rendus, réponses aux clients, contrôle qualité, recherche documentaire, saisie. Chaque cas est estimé en temps consommé et en gain réaliste.
2. Jour 3 — Sélection et arbitrageUn seul cas est retenu, sur un critère simple : valeur mesurable, données disponibles, risque maîtrisé. Les autres partent dans une liste d'attente ordonnée.
3. Jours 4 à 8 — Prototype sur données réellesConstruction d'un prototype fonctionnel, avec vos vrais documents et vos vraies données — pas un jeu de démonstration. Mesure des résultats sur un échantillon que vos équipes savent juger : taux de bonne réponse, temps gagné, cas d'échec.
4. Jour 9 — Conformité et gouvernanceNote écrite : classification du système au regard de l'AI Act, base légale et minimisation RGPD, localisation et réutilisation des données par le fournisseur, traçabilité, mention du recours à l'IA, règles d'usage à diffuser en interne.
5. Jour 10 — Restitution et décisionDémonstration devant la direction, coût de mise en production, coût de fonctionnement mensuel, charge interne, plan de déploiement — et recommandation assumée, y compris quand c'est de ne pas y aller.

Les livrables

• Carte des cas d'usage — hiérarchisée par gain estimé et par difficulté, réutilisable pour les vagues suivantes.
• Un prototype qui tourne — sur vos données, jugeable par vos équipes.
• Mesures de performance — ce que le prototype réussit, ce qu'il rate, et à quelle fréquence.
• Note AI Act et RGPD — classification, obligations applicables, points de vigilance contractuels avec le fournisseur.
• Plan de déploiement chiffré — mise en production, exploitation, formation, coût mensuel.

Le préalable qu'on découvre souvent en route

Dans la moitié des cas, le sprint bute sur la même chose : les documents sur lesquels l'IA devrait s'appuyer sont éparpillés, contradictoires ou périmés. Un assistant qui lit trois versions d'une même procédure répond faux, avec assurance — et la confiance des utilisateurs ne revient pas.

Quand c'est le cas, la recommandation est de traiter d'abord le socle : c'est l'objet de la prestation base documentaire prête pour l'IA. Le sprint reprend ensuite sur des fondations exploitables.

Ce que ce sprint n'est pas

Ce n'est ni une formation à l'IA, ni un développement d'application au forfait, ni la revente d'une plateforme. C'est un test de valeur, mené en dix jours, dont vous ressortez avec de quoi décider — et avec le prototype, quel que soit le sens de la décision.