Les agents IA vont devenir une brique critique de la stack technologique des entreprises. Seuls ceux qui adoptent vite, testent intelligemment et apprennent en marchant prendront une avance durable.
Le défi n’est pas uniquement technologique. Il est stratégique, organisationnel, culturel.
L’IA Générative révolutionne notre manière de recruter. Chez SFEIR, nous avons adopté une approche pragmatique pour intégrer efficacement cette technologie à chaque étape de notre processus.
Prendre conscience de la nécessité de traiter l'IA comme une composante d'un produit censé délivrer de la valeur est le premier pas vers un ROI positif.
L'intelligence artificielle est au cœur des préoccupations stratégiques des entreprises. Malgré cette volonté, un constat fort se dégage : selon nos confrères de BCG, 90% des entreprises ne vont pas plus loin que de simples expérimentations concernant l'intelligence artificielle. Cette statistique soulève une question : comment transformer les expérimentations coûteuses en produits générant un retour sur investissement significatif ?
Le passage d'une approche projet à l'approche produit est le facteur décisif pour réussir cette transition.
Cette série d'articles vous propose un guide pratique pour y parvenir.
La problématique du ROI dans les projets d'IA
L'adoption de l'IA est vue comme un levier de croissance et d'innovation. Acquérir la technologie et la mettre en œuvre devient une priorité. Pourtant, la transition de la phase d'expérimentation à celle de production s'avère un défi majeur pour la majorité des entreprises. Les phases d'expérimentation, bien que nécessaires à l’intégration de la technologie, sont souvent coûteuses et n'apportent pas de ROI direct.
La raison ? Une approche principalement centrée sur la technologie plutôt que sur la création de valeur pour l'entreprise et ses clients.
Les entreprises ayant réussi cette transition ont en effet toutes un point commun : l'adoption d'une approche produit dès le début de leurs projets d'IA. Cette méthodologie vise à transformer les cas d'usage expérimentaux en actifs tangibles, mesurables et, surtout, générateurs de valeur. En organisant l’exécution avec des équipes produit, les initiatives peuvent passer de l’état d’idée à celui d’innovation profitable. Trois étapes clés vont vous permettre de réussir cette transition de manière durable.
La Discovery pour valider vos projets d'intelligence artificielle
La Discovery est une première phase qui va vous permettre de vous focaliser sur les besoins de vos utilisateurs. Cette première étape assure la pertinence de vos projets et vous permet de construire un business plan robuste pour décliner votre initiative en roadmap actionnable.
Le Build transforme ces projets en produits intégrés durablement
La phase de Build vous permet de faire passer votre preuve de concept d'intelligence artificielle en produit robuste et générateur de valeur. En contrôlant vos coûts (FinOps) et la robustesse de vos modèles (MLOps), vous pouvez mettre en place l'ensemble du système nécessaire au développement de votre produit d'IA.
Le Run assure l'évolution et le succès de vos nouveaux produits d'IA
L'intégration du Run dans le cadre d'un produit d'intelligence artificielle ne se limite pas à une simple maintenance. Cette étape est cruciale pour éviter les dérives de vos modèles, mais surtout pour tirer le plein potentiel de la boucle de retour de vos produits d'IA. Elle permet de mettre en place un cercle vertueux d'amélioration continue pour faire évoluer votre produit en suivant les nouvelles attentes de vos utilisateurs.
Les agents IA vont devenir une brique critique de la stack technologique des entreprises. Seuls ceux qui adoptent vite, testent intelligemment et apprennent en marchant prendront une avance durable.
Le défi n’est pas uniquement technologique. Il est stratégique, organisationnel, culturel.
Dans le recrutement, l’écrit est roi. C’est souvent le premier contact, le fil rouge, et parfois… le dernier échange. Dans un marché pénurique , chaque message compte.
🔎 Saviez-vous que 75% des candidats attendent de la transparence de la part des entreprises, notamment à travers la qualité et la clarté des annonces d’emploi ?