Notre modèle opérationnel structure cette chaîne en trois temps, avec deux portes de contrôle qui ne se franchissent pas par défaut.
Décider
Cadrer la valeur avant de construire : prioriser les cas d’usage (impact × faisabilité), les relier à des KPIs métier, fixer une trajectoire et une gouvernance. C’est le rôle de la fonction Project & Product.
Construire
Mettre en place ce qui rend l’IA possible : le socle de données et les modèles (Data & AI), l’infrastructure qui les porte (Infra & Cloud), et les outils côté utilisateurs (Digital Workplace).
Opérer & Adopter
Exploiter en production dans la durée (Run, SRE, observabilité) et ancrer les usages côté métiers (adoption, Copilot). Une IA déployée mais non adoptée ne crée pas de valeur.
Les deux portes de contrôle continu
Tout au long de la chaîne, deux fonctions valident avant la mise en production :
- Cyber & GRC, la porte de sécurité (y compris la sécurité des modèles).
- QA & Testing, la porte de qualité (y compris le test des modèles).
Un cas d’usage ne passe pas en production tant que ces deux portes ne sont pas franchies. C’est ce qui distingue une IA en production d’une IA en démonstration.