Contribution de Sebastian Dahm, Co-CEO de Rinascai, que nous publions avec l’aimable autorisation de l’organisme.
Cas pratique 2 sur 4 de la série « Combien coûte votre IA, et que rapporte-t-elle ? » Déjà parus : l’ouverture avec la feuille de route et le cas pratique 1 sur FRITZ! Prochain article : « Un agent en cinq jours ».
Un détaillant spécialisé dont l’équipe de direction, lors du lancement, pouvait à peine citer une initiative en cours. Un fabricant suisse d’articles de marque avec 52 inscrits à son comité IA et dix cas d’usage sur la liste. Tous deux avaient besoin de la même grille d’évaluation.
Deux entreprises, deux situations de départ : à l’une manquaient les idées, à l’autre l’ordre de priorité. Le chemin vers la réponse a été le même dans les deux cas : d’abord la vision, ensuite la liste, puis la grille d’évaluation.
Le premier cas : trop peu d’idées
Lors de la séance de lancement avec l’équipe de direction d’un détaillant spécialisé disposant d’un réseau de magasins et d’une boutique en ligne, nous avons fait voter six personnes de manière anonyme. Cinq sur six situaient leur entreprise au début de la feuille de route. À titre privé, toutes utilisaient l’IA : ChatGPT, Claude, Gemini, NotebookLM, Perplexity. Interrogées sur les initiatives en cours dans l’entreprise, elles ont le plus souvent répondu « aucune ». Objectif pour les douze prochains mois : la mise en œuvre ou l’exploitation. Pour y parvenir, il fallait d’abord décider par où commencer.
Le second cas : beaucoup d’idées, aucun ordre de priorité
Un fabricant suisse d’articles de marque, avec plusieurs marques et environ 130 systèmes informatiques, avait créé un comité IA, auquel 52 collaborateurs s’étaient inscrits, et ce comité avait condensé les idées des différents départements en dix cas d’usage. Une directive IA était en vigueur, les formations étaient obligatoires. Ce qui manquait : une classification uniforme des données, une vue du niveau de maturité par domaine et un processus de décision permettant de retenir deux projets à lancer parmi dix candidats.
Trop peu d’idées ou trop d’idées : la question est la même. Par quoi commencer, et comment savoir si cela en vaut la peine ? La réponse, c’est l’étape « Focus » de la feuille de route présentée dans l’ouverture de la série.
D’abord la vision, ensuite la liste
Dans les deux entreprises, nous avons mené les étapes « Clarté » et « Focus » d’un seul tenant, selon le même schéma : d’abord la direction générale, ensuite les départements. Un questionnaire succinct adressé à l’équipe de direction permet de savoir où chaque dirigeant situe l’entreprise et son propre domaine, et où l’IA devra faire partie du quotidien dans douze mois. Chaque personne a ensuite un entretien de suivi d’environ 20 minutes. Ce n’est que lorsque la vision de la direction est arrêtée que nous passons aux départements, avec le même questionnaire.
Pour définir la vision, un escalier à trois marches est utile. Première marche : des collaborateurs posent des questions, dialoguent avec un assistant, font résumer des textes. C’est ce que la plupart des gens entendent par « nous utilisons l’IA ». Deuxième marche : l’IA prend en charge des tâches définies dans les processus, par exemple les descriptions de produits, les réponses du service clients ou le contrôle des pièces comptables, avec des règles, des validations et une mesure des résultats. Troisième marche : les processus sont repensés autour de l’IA, avec moins d’étapes et des rôles différents. C’est là que se crée le véritable avantage, mais peu d’entreprises du commerce en sont déjà là.
L’intérêt de cet ordre : on voit où la direction et les départements évaluent la situation différemment. C’est précisément là qu’il faut prioriser. Chez le détaillant spécialisé, le test du budget présenté dans l’ouverture, c’est-à-dire la question de savoir qui paie l’IA, a montré qu’elle était financée pour moitié par le budget informatique et pour moitié par celui de la direction générale, sans aucune contribution des départements métier. L’usage de l’IA ne s’était donc pas encore ancré dans les processus. Chez le fabricant d’articles de marque, la question ouverte était surtout de savoir lesquels des dix cas touchaient des données personnelles, faute de classification uniforme des données.
La grille d’évaluation : bénéfice, effort, feu tricolore
Nous évaluons chaque cas d’usage sur trois axes, avec les départements qui l’exploiteront ensuite. Le bénéfice et l’effort sont estimés chacun sur une échelle de 1 à 5. Le score se calcule ainsi : bénéfice × (6 − effort). Le cas qui obtient la valeur la plus élevée est mis en œuvre en premier. Un cas au bénéfice de 4 et à l’effort de 1 obtient ainsi 20 points, un grand projet au bénéfice moyen, 3 points. Les estimations peuvent rester approximatives, l’ordre peut être corrigé après le premier projet pilote.
Le troisième axe est le feu tricolore des risques et des données. Il applique au cas d’usage dans son ensemble le feu tricolore des données du cas pratique 1. Vert : les règles et les classes de données existantes couvrent le cas, il peut démarrer. Orange : uniquement sous conditions, par exemple une validation humaine avant toute communication externe, une pseudonymisation ou un marquage. Rouge : données personnelles ou secrets d’affaires sans base juridique suffisante, le cas est reporté jusqu’à ce que celle-ci soit clarifiée. En Suisse, la référence du feu tricolore est la loi fédérale sur la protection des données (LPD) ; les entreprises qui vendent dans l’UE vérifient en plus les obligations du règlement européen sur l’IA.
Voici à quoi ressemble une liste type après un atelier d’évaluation dans le commerce spécialisé (exemple, valeurs arrondies) :
Deux constats communs aux deux entreprises : les plus grands leviers se trouvent dans le cœur de métier, à savoir les démarques, les stocks et les retours, et rarement dans le chatbot. Et l’effort est presque toujours sous-estimé dès qu’un cas nécessite des données provenant de plus d’un système. C’est pourquoi l’étape « Clarté » commence par établir où se trouvent les données, quelle est leur qualité et qui a le droit d’y accéder.
Les résultats concrets
Chez le détaillant spécialisé, au bout de quatre semaines, la direction disposait d’un rapport de diagnostic avec un niveau de maturité par domaine, d’une analyse des risques juridiques et liés aux données, et de champs d’action priorisés. Il en est sorti deux projets pilotes, chacun avec un responsable métier, une date de démarrage et une phrase écrite noir sur blanc : que doit-on avoir atteint le dernier jour du pilote pour continuer ? Chez nous, un pilote sans cette phrase ne démarre pas. Chez le fabricant d’articles de marque, l’évaluation a réparti les dix cas en trois groupes : prêts à démarrer, sous conditions, reportés. Le comité a conservé son rôle, mais a été doté d’un processus de décision : il prépare, la direction générale décide chaque mois.
Trois règles ont fait leurs preuves dans les deux entreprises. Le budget révèle l’étape atteinte de façon plus fiable que l’auto-évaluation. Chaque cas d’usage est assorti d’un seuil d’utilité et d’un critère d’arrêt avant toute dépense. Et aucun pilote ne démarre sans responsable ni date.
L’un des cas les mieux classés du tableau, le contrôle des factures fournisseurs, est le sujet du prochain cas pratique : chez un commerçant en ligne de trois collaborateurs, il était opérationnel au bout de cinq jours.
Pour les membres : cinq jours de clarté gratuits
Pendant la série, nous accompagnons cinq entreprises membres, à raison de cinq jours chacune, sans honoraires et sans engagement. En lien avec ce cas pratique, l’accompagnement comprend : un inventaire des outils d’IA réellement utilisés, un feu tricolore des données pour votre entreprise et une analyse au regard de la loi sur la protection des données, du Code des obligations et, en cas d’activités dans l’UE, du règlement européen sur l’IA, avec un plan d’action pour la direction. Les résultats vous appartiennent. Avec votre accord, nous présentons votre cas sur le blog de l’association.
Pour poser votre candidature : décrivez-nous en trois phrases où en est votre entreprise. Les places sont attribuées par ordre d’arrivée, dans la limite des disponibilités.
Poser ma candidature → sebastian.dahm@rinascai.com, objet « Cinq jours de clarté »
Quick-Check IA : où en est votre entreprise ?
Votre niveau de maturité IA en neuf minutes, avec un résultat immédiat et les prochaines étapes prioritaires. Gratuit et sans inscription. Le questionnaire est en allemand.
Faire le Quick-Check
À propos de Rinascai
Rinascai est votre partenaire IA pour le commerce et les biens de consommation. Nous connaissons le métier de nos clients, nous chiffrons le bénéfice, puis nous construisons et exploitons les solutions. L’équipe, établie à Steinhausen (ZG), à Zurich et à Karlsruhe, accompagne depuis plus de dix ans des entreprises du commerce et des biens de consommation, de l’entreprise familiale au grand groupe, et travaille sans dépendre d’un modèle particulier, entre autres avec les plateformes d’Anthropic, d’OpenAI, de Google (Gemini) et de Microsoft (Copilot). Notre démarche compte cinq étapes : Clarté, Focus, Fondations, Mise en œuvre et Exploitation, sur demande avec un AI Officer externe. Rinascai est partenaire de prestation de l’ASSOCIATION DE COMMERCE.swiss.
Contact : Sebastian Dahm, Co-CEO, sebastian.dahm@rinascai.com, rinascai.com (site en allemand et en anglais)