Gestion de projets d'IA
Ce qui distingue un projet d'IA qui fonctionne d'un projet abandonné n'est pas la technologie, mais la manière dont il est conduit. Nous accompagnons les projets d'IA de la conception à la production, forts de 25 ans dans des multinationales mondiales.
Pourquoi les projets d'IA échouent
La plupart des projets d'IA en entreprise n'atteignent pas la production ou ne produisent pas la valeur attendue. Les causes ne sont pas technologiques : ce sont des problèmes de gestion, d'alignement entre métier et technologie, et d'attentes mal calibrées.
Chez AIRES – AI Research & Engineering Studio, nous avons vu ce schéma se répéter dans des multinationales, des ETI et des start-up. La solution n'est pas d'ajouter de la technologie, mais de mieux conduire les projets, avec une méthodologie propre à l'IA.
Ce que nous faisons
Nous traduisons les objectifs métier en spécifications techniques réalistes. Nous fixons les indicateurs clés (KPI), les critères de réussite et les limites du projet avant d'écrire la moindre ligne de code.
Conception de l'architecture technique selon le rapport coût-bénéfice, et non selon les modes technologiques. Un socle minimal capable d'évoluer.
Coordination entre profils techniques (data scientists, ingénieurs ML, développeurs) et interlocuteurs métier, avec un dialogue constant entre les deux.
Méthode agile adaptée aux projets d'IA : sprints de 2 semaines, démonstrations régulières et ajustements fondés sur les résultats réels.
Gestion du déploiement, supervision des modèles en production, plans de continuité et transfert de compétences à l'équipe interne.
Documentation technique et fonctionnelle, registre des décisions, conformité réglementaire et audit des modèles.
Types de projets
- Systèmes prédictifs et prévisions : demande, attrition des clients, fraude, maintenance prédictive
- IA générative pour l'entreprise : RAG, chatbots sur les données de l'entreprise, assistants spécialisés
- Automatisation des processus : extraction de données, classification de documents, workflows n8n/Make
- Vision industrielle : contrôle qualité, détection d'anomalies, OCR industriel
- Plateformes de données : pipelines de données, entrepôts de données, tableaux de bord BI
- Agents IA : automatisation de tâches complexes avec des LLM et des outils externes
Modalités de collaboration
Nous assurons la direction du projet d'IA au sein de l'entreprise, avec une présence hebdomadaire et une disponibilité continue. Adapté aux projets de 3 à 12 mois.
Pour les projets d'IA en difficulté : diagnostic de la situation, plan correctif et accompagnement jusqu'à la stabilisation.
L'équipe interne conduit le projet ; nous le revoyons et l'orientons. Séances hebdomadaires de 2 heures et canal asynchrone pour les questions.