Des collaborateurs utilisent déjà des outils IA. Les métiers s’équipent d’agents IA connectés à leurs données, diffusant les usages dans l’organisation.
Des POC sont lancés et des budgets engagés avant que le cadrage, l’analyse des impacts et la coordination au niveau de la direction soient pleinement structurés.
Les principaux freins tiennent moins à la technologie qu’au cap, aux critères d’arbitrage, à la maîtrise économique, à la donnée et aux compétences.
L’intégration de l’IA est devenue une orientation stratégique largement partagée. Le niveau d’ambition, les priorités et les modalités d’exécution le sont beaucoup moins. En l’absence d’un cap explicite, chaque métier, chaque direction ou chaque unité tend à interpréter la trajectoire selon ses propres enjeux et ses propres méthodes.
Les cas d'usage se multiplient, les POC et pilotes sont déployés, mais peu de cas d'usage passent à l'échelle. Les initiatives IA reposent rarement sur des critères communs de valeur, d'effort, de risque et de maturité pour décider d'un lancement, d'une extension ou d'un arrêt.
Abonnements individuels, fonctions IA intégrées aux logiciels métiers, crédits API, environnements cloud et initiatives locales composent une dépense rarement consolidée dans le budget IA officiel. Sans inventaire ni attribution par usage, la direction ne dispose ni d’une vision fiable du coût total (TCO), ni des bases nécessaires pour rationaliser les fournisseurs et piloter le ROI.
RAG, agents, automatisations, assistants internes : ces projets dépendent de données accessibles, fiables et gouvernées dans la durée. Les projets IA se heurtent trop souvent à l'étape par laquelle ils auraient dû commencer.
Une trajectoire IA sollicite tour à tour des disciplines telles que la stratégie, la donnée, l'architecture, la sécurité, la conformité, l'observabilité et la conduite du changement. Très peu d'organisations peuvent réunir en interne l'ensemble de ces expertises. Il n'est pas rare de voir des entreprises négliger des sujets qu'elles ne maîtrisent pas, quand elles n'en ignorent pas simplement l'existence.
SpringCurve intervient là où l’IA devient un sujet de direction : lorsque l’entreprise est en phase de décision des projets qu’elle doit accélérer, sécuriser, industrialiser ou différer.
Notre accompagnement s’articule autour de trois leviers : un référentiel de maturité IA, un cadre de pilotage, et un écosystème d’expertises.
Le référentiel 7N™ aide la direction, les métiers et la DSI à déterminer jusqu’où faire évoluer chaque chantier IA. Le référentiel met en regard la valeur recherchée, la complexité, les moyens nécessaires, les risques et la capacité réelle de l’entreprise à soutenir le niveau visé.
7N confronte la préparation de l’organisation aux prérequis du chantier pour définir une trajectoire réaliste.
Données, SI, modèles d’IA, processus, autonomie et supervision sont mis en regard pour faire apparaître les contraintes et interdépendances qui structurent le projet.
Architecture, compétences, budget, sécurité, conformité et accompagnement des usages sont calibrés à la hauteur des transformations à conduire.
Les chantiers peuvent être comparés, priorisés et séquencés selon des critères communs.
FOCALE™ relie la valeur métier, le niveau 7N™ visé, les données, l’architecture, la conformité, la sécurité, les compétences et l’adoption. Le cadre précise les décisions à prendre, les preuves à obtenir, les boucles d’optimisation à conduire et les expertises à mobiliser tout au long du chantier.
Les exigences, les livrables et les contrôles progressent avec la complexité du chantier, son niveau de risque, la maturité de l’organisation et le niveau 7N visé.
Situation de référence, gains attendus, seuils de réussite et critères de décision permettent de poursuivre, d’ajuster, de redimensionner ou d’arrêter un chantier sur des éléments objectivés.
Les exigences réglementaires, normatives et de cybersécurité sont examinées au moment où elles peuvent encore orienter le périmètre, les données, l’architecture et les conditions d’usage.
Chaque usage progresse par boucles de test, de mesure et d’ajustement jusqu’à atteindre les seuils de qualité, d’adoption et de gain définis avec les métiers. Seuls les usages dont la valeur est démontrée sont étendus.
FOCALE est une conduite structurée en six étapes, adaptée aux contextes des PME et des ETI. Elle intègre l’AI Act, le RGPD et, selon les usages, les autres exigences réglementaires, normatives et de cybersécurité applicables, ainsi que les principaux risques recensés par l’OWASP.
Une trajectoire IA peut exiger des compétences rares. Pour une PME ou une ETI, l’enjeu est de les mobiliser avec discernement, au moment où elles deviennent décisives.
SpringCurve active les expertises nécessaires de son écosystème au service de votre feuille de route : stratégie IA, data, architecture, conformité, cybersécurité, automatisation, développement ou adoption.
Nous vérifions que chaque usage reste documentable, traçable et défendable devant un régulateur ou un client exigeant.
Nous confrontons l'ambition du cas d'usage à la réalité des données disponibles, avant de parler d'architecture.
Un usage n'existe que lorsque les équipes s'en servent. Nous mesurons l'adoption, la tenue dans la durée, et les dérives nécessitant des ajustements.
Consultant, cabinet spécialisé, éditeur ou intégrateur : rejoignez la vague de l'IA avec notre écosystème et contribuez aux projets IA auprès de PME et d’ETI.
En 30 minutes, nous examinons vos initiatives en cours, vos priorités et les sujets qui méritent un arbitrage avant d’engager davantage de ressources.
Un format collectif pour donner à votre CODIR un langage commun avant d’engager un accompagnement individuel.
