AWSMTECH

AWSMTECH · Managed Intelligence

Stratégie Data & IA

Transformez vos données et l'intelligence artificielle en valeur concrète pour votre entreprise.

« Ne commencez pas par l'IA. Commencez par ce que votre entreprise veut accomplir avec elle. »
Planifier un appel

Managed Intelligence

Transformez vos données et l'intelligence artificielle en leviers de performance.

L'intelligence artificielle ouvre de nouvelles possibilités pour les entreprises : automatiser certaines tâches, retrouver plus rapidement l'information, assister les collaborateurs, analyser des données ou améliorer certains processus.

Mais déployer des outils d'IA sans stratégie peut aussi multiplier les solutions, exposer des informations sensibles et générer des investissements dont la valeur reste difficile à démontrer. AWSMTECH vous aide à construire une stratégie Data & IA pragmatique, alignée avec vos objectifs, vos données, vos contraintes et votre niveau de maturité.

  1. Comprendre
  2. Prioriser
  3. Gouverner
  4. Déployer
  5. Mesurer
Planifier un appel

Question business

L'IA n'est pas une stratégie

La technologie vient après la question business.

Microsoft Copilot, ChatGPT, agents IA, automatisation, analyse intelligente… Les possibilités sont nombreuses et évoluent rapidement.

La première question ne devrait pourtant pas être : « Quel outil d'IA devons-nous acheter ? »

Mais plutôt : « Où l'IA peut-elle réellement créer de la valeur dans notre organisation ? »

  • Réduire le temps consacré à certaines tâches administratives ?
  • Mieux exploiter les connaissances internes ?
  • Accélérer la recherche d'information ?
  • Améliorer certains processus ?
  • Faciliter l'analyse ou la prise de décision ?

AWSMTECH vous accompagne pour passer de l'intérêt pour l'IA à une feuille de route claire et exploitable.

Données

Vos données sont le point de départ

Une IA utile dépend aussi de la qualité de l'information à laquelle elle peut accéder.

Les entreprises disposent déjà d'une quantité importante d'informations :

  • E-mails
  • Fichiers
  • SharePoint
  • Teams
  • CRM
  • ERP
  • Documents
  • Données financières
  • Bases de connaissances
  • Applications métier

Mais ces informations peuvent être dispersées, dupliquées, difficiles à retrouver ou accessibles à davantage de personnes que nécessaire.

Avant d'introduire de nouveaux usages d'IA, il est donc essentiel de comprendre :

  • Quelles données possédons-nous ?
  • Où se trouvent-elles ?
  • Qui peut y accéder ?
  • Lesquelles sont réellement utiles ?
  • Lesquelles sont sensibles ?
  • Quelle information pouvons-nous exploiter avec l'IA ?
C'est ici que stratégie Data et stratégie IA se rejoignent.
Découvrir la gouvernance des données

Feuille de route

De l'ambition à la feuille de route

  1. 01

    Comprendre

    Identifier les objectifs de l'organisation, les irritants opérationnels et les processus qui pourraient bénéficier de la Data, de l'automatisation ou de l'IA.

  2. 02

    Évaluer

    Faire le point sur l'environnement numérique, les données disponibles, Microsoft 365, les usages existants et le niveau de maturité de l'organisation.

  3. 03

    Identifier

    Sélectionner des cas d'usage concrets présentant un intérêt réel pour l'entreprise.

  4. 04

    Prioriser

    Comparer les opportunités selon leur valeur potentielle, leur complexité, leurs risques et les prérequis nécessaires.

  5. 05

    Expérimenter

    Commencer sur des périmètres maîtrisés afin de valider la pertinence des usages avant une adoption plus large.

  6. 06

    Déployer & mesurer

    Étendre les usages apportant suffisamment de valeur et suivre leur adoption et leurs résultats.

  1. Découvrir
  2. Évaluer
  3. Prioriser
  4. Expérimenter
  5. Déployer
  6. Mesurer

Cas d'usage

Identifier les bons cas d'usage

Tout ce qui peut être automatisé ne mérite pas nécessairement de l'être.

L'une des principales difficultés d'une stratégie IA est de séparer les expérimentations intéressantes des usages capables d'apporter une réelle valeur. AWSMTECH vous aide à analyser les opportunités selon plusieurs dimensions :

Impact métier

Quel problème cherchons-nous à résoudre ?

Utilisateurs concernés

Qui bénéficiera réellement de la solution ?

Données nécessaires

Les informations nécessaires sont-elles disponibles, suffisamment structurées et accessibles dans de bonnes conditions ?

Complexité

Quel niveau d'effort est nécessaire pour mettre en œuvre le cas d'usage ?

Risque

Le cas d'usage implique-t-il des informations confidentielles, des décisions importantes ou des processus sensibles ?

Valeur

Le gain attendu justifie-t-il l'investissement et les changements nécessaires ?

L'objectif est de construire un portefeuille d'initiatives réaliste et priorisé.

Microsoft Copilot

Microsoft 365 & Copilot : préparer le terrain

Pour de nombreuses PME utilisant déjà l'écosystème Microsoft, l'arrivée de Copilot transforme progressivement la manière d'accéder à l'information et de travailler.

Mais activer une fonctionnalité d'IA n'est pas une stratégie.

AWSMTECH peut vous accompagner dans la réflexion autour de :

  • Vos usages Microsoft 365
  • L'organisation de l'information
  • Les droits d'accès
  • La gouvernance
  • Les usages envisagés de Copilot
  • L'adoption par les collaborateurs
  • La sensibilisation aux nouveaux risques
Avant de demander à l'IA d'exploiter votre information, assurez-vous de maîtriser qui peut accéder à cette information.

Shadow AI

Shadow AI : l'IA est peut-être déjà dans votre entreprise

Même si vous n'avez encore rien officiellement déployé.

Les collaborateurs expérimentent naturellement de nouveaux outils lorsqu'ils leur permettent de gagner du temps. Le défi pour l'entreprise consiste à encadrer ces usages sans bloquer inutilement l'innovation.

Une stratégie Data & IA doit donc également répondre à des questions simples :

  • Quels outils peuvent être utilisés ?
  • Avec quelles données ?
  • Pour quels usages ?
  • Qu'est-ce qui nécessite une validation humaine ?
  • Quelles informations ne doivent pas être introduites dans certains services ?
L'objectif n'est pas simplement d'interdire. Il est de permettre l'innovation dans un cadre maîtrisé.
Sensibiliser vos équipes avec la Human Risk Intelligence

Gouvernance

Gouverner avant de généraliser

Une IA responsable commence par des règles compréhensibles.

La gouvernance ne doit pas nécessairement prendre la forme d'un document complexe de plusieurs dizaines de pages. Pour une PME, elle doit surtout apporter des réponses claires aux collaborateurs.

Usages

Quels usages de l'IA sont autorisés, déconseillés ou interdits ?

Données

Quelles catégories d'informations peuvent être utilisées ?

Outils

Quels services et plateformes sont approuvés par l'organisation ?

Responsabilité

Quelles décisions nécessitent toujours une validation humaine ?

Sécurité

Comment protéger les identités, accès et informations associés à ces nouveaux usages ?

Adoption

Comment aider les collaborateurs à utiliser efficacement les outils autorisés ?

Cette gouvernance permet de passer de « chacun expérimente de son côté » à une démarche d'entreprise structurée.

Sécurité

Data & IA : la sécurité dès le départ

La sécurité ne devrait pas être ajoutée une fois le projet IA terminé. Elle doit faire partie de sa conception.

  1. Business
  2. Data
  3. Sécurité
  4. Gouvernance
  5. IA

C'est précisément ici que notre double expertise IT gérée + cybersécurité nous distingue d'un pur cabinet de conseil en IA. AWSMTECH apporte une lecture de l'environnement dans son ensemble : technologie, utilisateurs, identités, accès, données, cybersécurité et gouvernance.

Services IT gérésCybersécurité

Pilote

De la stratégie au pilote

Commencer petit. Mesurer. Puis décider.

Toutes les idées d'intelligence artificielle ne nécessitent pas immédiatement un projet à grande échelle. Pour certains usages, la meilleure approche consiste à commencer avec un périmètre maîtrisé :

  • Un processus.
  • Une équipe.
  • Un problème clairement identifié.
  • Un objectif mesurable.

L'expérimentation permet alors de comprendre :

  • La solution est-elle réellement utile ?
  • Les utilisateurs l'adoptent-ils ?
  • Les données sont-elles adaptées ?
  • Quels risques ou contraintes apparaissent ?
  • Le cas d'usage mérite-t-il d'être généralisé ?

L'IA passe ainsi du stade de démonstration technologique à celui de décision business fondée sur des résultats.

Valeur

Mesurer la valeur, pas seulement l'adoption

Acheter des licences n'est pas un indicateur de transformation. Même le nombre d'utilisateurs actifs ne raconte qu'une partie de l'histoire.

Une stratégie Managed Intelligence cherche à comprendre ce que la technologie change réellement.

Selon le cas d'usage, les indicateurs peuvent porter sur :

  • Le temps consacré à certaines tâches
  • La réduction d'étapes manuelles
  • La rapidité d'accès à l'information
  • L'adoption d'un nouveau processus
  • La qualité ou la cohérence de certains livrables
  • La réduction de tâches répétitives
L'objectif n'est pas d'utiliser davantage d'IA. L'objectif est d'obtenir davantage de valeur grâce à elle.

Maturité

De l'IA générative aux agents

À mesure que les usages progressent, l'intelligence artificielle peut aller au-delà de l'assistance individuelle. Une organisation peut commencer par utiliser l'IA pour rechercher, résumer ou produire du contenu, puis explorer progressivement des scénarios combinant IA, données et automatisation. Notre parcours en 4 niveaux :

  1. 01

    Assister

    L'IA aide le collaborateur.

  2. 02

    Augmenter

    L'IA enrichit certaines tâches et décisions.

  3. 03

    Automatiser

    Certaines étapes répétitives sont automatisées dans un cadre défini.

  4. 04

    Agents IA

    Des agents peuvent intervenir dans certains processus avec les contrôles et la supervision appropriés.

Pourquoi AWSMTECH

Pourquoi AWSMTECH ?

Une approche business avant la technologie

Nous commençons par comprendre les objectifs et les problèmes à résoudre.

Data + IA

Nous considérons la donnée comme un élément central de toute stratégie d'intelligence artificielle.

IT + Cybersécurité + Intelligence

Les nouveaux usages sont intégrés à une réflexion plus large sur votre environnement numérique.

Une approche pragmatique

Prioriser quelques cas d'usage pertinents plutôt que multiplier les expérimentations.

Une attention portée à la gouvernance

Développer les usages tout en conservant un cadre adapté aux données et aux risques de l'organisation.

Un partenaire de proximité

Une approche conçue pour accompagner les PME et organisations suisses dans leur transformation numérique.

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Questions fréquentes

Questions fréquentes

Il s'agit de définir comment une organisation souhaite exploiter ses données, l'intelligence artificielle et l'automatisation pour soutenir ses objectifs, tout en déterminant les priorités, les règles de gouvernance et les prérequis nécessaires.

Managed Intelligence

Ne faites pas de l'IA parce que tout le monde parle d'IA.

Faites-le lorsqu'elle peut résoudre un problème, améliorer un processus ou créer une véritable valeur pour votre organisation. AWSMTECH vous accompagne pour passer de « Nous devrions faire quelque chose avec l'IA. » à « Nous savons où l'IA peut nous apporter de la valeur, quelles données elle nécessite et comment la déployer de manière maîtrisée. »

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