Le stratège Data & IA

Piloter la transformation, fédérer les équipes
et industrialiser la valeur dans les grands groupes.

· Introduction Générale
· Chapitre 1 : Vision et Architecture Stratégique
· Chapitre 2 : Gouvernance et Pilotage Opérationnel
· Chapitre 3 : Marketing de l'Offre et de la Marque
· Chapitre 4 : Synergies et Management Transverse
· Chapitre 5 : Leadership, Animation et Culture
· Conclusion et Perspectives
· La Boîte à Outils Type du Consultant

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Introduction Générale

Le Grand Désenchantement : Fin de la "Foire aux POCs"

Nous vivons un moment de bascule historique. La décennie 2015-2025 restera sans doute dans les annales comme l'ère de la "ruée vers l'or numérique" pour les grands groupes. Poussés par la peur de l'ubérisation, les entreprises du CAC 40 et du SBF 120 ont ouvert les vannes budgétaires. Il fallait "faire de la Data", puis "faire de l'IA", et plus récemment "faire de la GenAI".

Des millions d'euros ont été investis dans des Data Labs aux murs colorés, des Digital Factories en rupture de ban, et des centaines de Preuves de Concept (POCs). On a recruté des Data Scientists à prix d'or, souvent sans savoir quoi leur faire faire.

Le bilan, à l'aube de 2026, est en demi-teinte. Certes, la maturité technologique a fait un bond spectaculaire.
Mais l'industrialisation reste le talon d'Achille.

Le constat est cruel :

• Le cimetière des POCs : Selon Gartner, près de 85% des projets Data & IA n'atteignent jamais la production. Ils meurent au stade du prototype, brillants techniquement mais inadaptés aux contraintes du réel (sécurité, maintenance, adoption utilisateur).

• L'archipel des outils : Les filiales ont souvent développé des outils redondants, créant une dette technique invisible et massive.

• La fatigue des métiers : Les directions marketing ou opérationnelles, à qui on a promis la lune, commencent à douter du retour sur investissement (ROI).

Aujourd'hui, l'enjeu n'est plus de prouver que la technologie fonctionne (ChatGPT l'a prouvé au monde entier).
L'enjeu est de la faire fonctionner à l'échelle, de manière rentable, gouvernée et cohérente.
C'est la fin de l'ère des pionniers solitaires et le début de l'ère des bâtisseurs d'empire.

C'est ici qu'intervient une nouvelle figure clé, pivot de cette transformation : le Responsable Stratégie Data & IA.

Le profil du "Stratège" : Un Chef d'Orchestre Hybride

Cet article s'adresse à vous qui devez endosser ce rôle complexe, souvent mal défini dans les organigrammes.

Vous n'êtes pas (seulement) un Data Scientist capable de débattre des hyperparamètres d'un réseau de neurones convolutifs.
Si vous restez trop technique, vous perdrez le Comex.
Vous n'êtes pas (seulement) un Consultant interne produisant de belles présentations PowerPoint.
Si vous restez trop théorique, vous perdrez les équipes techniques.

Vous êtes le trait d'union. Le diplomate. L'architecte.

Votre mission est de faire dialoguer des mondes qui, naturellement, s'ignorent ou se méprisent :

1. La DSI (IT) : Gardienne du temple, obsédée par la sécurité, la stabilité et la maîtrise des coûts. Elle voit souvent la Data et l'IA comme un risque.

2. La Factory (Data & IA) : Peuplée d'experts avides de liberté, d'Open Source et de rapidité. Ils voient la DSI comme un frein.

3. Les Métiers (Business) : Marketing, RH, Logistique, Finance. Ils se moquent de la technologie ; ils veulent des résultats, du chiffre d'affaires, et vite.

Votre rôle est de transformer cette cacophonie en symphonie.
De transformer une somme d'expertises techniques en une force de frappe business unifiée.

Le Fil Rouge : Bienvenue au Groupe Alpha

Pour ancrer les concepts théoriques dans la réalité rugueuse du terrain, nous suivrons tout au long de cet article la transformation du Groupe Alpha.

Le Groupe Alpha est une caricature réaliste de beaucoup de grands groupes européens. C'est un assemblage hétéroclite né d'une histoire longue et d'acquisitions récentes. Il réalise 5 milliards d'euros de chiffre d'affaires et compte 15 000 collaborateurs.

Mais derrière ces chiffres, il y a trois réalités, trois tribus :

1. La Maison Mère (MM) : "Le Paquebot"

• Activité : Assurances et Services Financiers.

• Culture : Processée, hiérarchique, politique. On y aime les réunions préparatoires aux réunions. La prudence est la valeur cardinale.

• Data & Tech : Une richesse inouïe de données historiques (30 ans d'archives clients), mais enfermées dans des mainframes (Legacy) difficiles d'accès. La DSI y est toute-puissante.

2. La Filiale A (TechNova) : "Le Speedboat"

• Activité : Une startup Tech rachetée il y a 18 mois pour rajeunir l'image du groupe et apporter des solutions digitales.

• Culture : Agile, arrogante, rapide ("Move fast and break things"). Moyenne d'âge : 28 ans. Ils considèrent la Maison Mère comme un dinosaure.

• Data & Tech : À la pointe de l'IA, du Cloud (AWS/GCP), et du Python. Mais zéro documentation, peu de tests de sécurité, et un dédain total pour les règles de conformité du groupe.

3. La Filiale B (LogiTrans) : "Le Cargo"

• Activité : Une société de transport et logistique acquise pour son maillage territorial physique.

• Culture : Pragmatique, opérationnelle, terrain. Ici, on parle "palette" et "tournée", pas "algorithme".

• Data & Tech : Maturité numérique très faible. L'entreprise tourne littéralement grâce à des "macros Excel" géantes maintenues par deux personnes proches de la retraite. Le risque opérationnel est maximal.

Votre Mission :
Vous venez d'être nommé "Responsable de la Stratégie Data & IA Groupe".
Vous n'avez aucun lien hiérarchique direct sur ces entités.
Votre objectif : transformer cet archipel disparate en une flotte coordonnée à l'horizon 2027.

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Chapitre 1 :
Vision et Architecture Stratégique

"Il n'y a pas de vent favorable pour celui qui ne sait pas où il va." — Sénèque

L'erreur classique du nouveau responsable Data & IA est de vouloir "lancer des projets" tout de suite pour montrer qu'il agit.
C'est un piège. Avant d'acheter des pelles et des pioches, vous devez dessiner la carte. Beaucoup d'entreprises échouent car elles commencent par le "Comment" (quelle techno ? quel cloud ?) avant le "Pourquoi" (quelle stratégie ? pour quel business ?).

Section 1.1 : Cartographier l'existant dans un environnement complexe

Vous ne pouvez pas transformer ce que vous ne connaissez pas.
Votre premier mois ne doit pas se passer dans votre bureau, mais sur le terrain. C'est l'heure de l'Audit Stratégique.
Mais attention, le mot "audit" fait peur. Appelez-le "Tour de France des initiatives" ou "Phase d'écoute".

1. La Théorie : L'Audit à 360° (Le Framework PPT)

Un audit Data & IA ne se limite pas à lister des technos et des bases de données techniques.
Il doit couvrir trois dimensions indissociables, souvent résumées par l'acronyme PPT (People, Process, Technology) :

1. La couche Organisation (People) :

   • Fait référence aux individus d'une organisation, y compris leurs compétences, leurs attitudes, leurs motivations et leurs comportements. Cette composante couvre les dirigeants et les managers qui prennent des décisions pour guider le changement (Gouvernance), mais également les employés de première ligne qui accomplissent les tâches, ainsi que les parties prenantes ayant un impact sur le succès du changement.

2. La couche Processus Métiers & IT (Process) :

   • Couvre les flux de travail, les procédures et les routines qui guident les individus lorsqu'ils exécutent des tâches Métiers et IT. Des processus clairs et efficaces, documentés dans les procédures opérationnelles standard, conduisent à la cohérence de l'efficacité opérationnelle et de la qualité.

3. Le couche Technologique (Technology) :

   • Se compose des outils, des systèmes et des logiciels que les individus utilisent. Cela comprend tout, de l'infrastructure informatique aux applications de communication, d'analyse de données et d'automatisation. Une gestion efficace de la technologie garantit que ces outils s'alignent correctement sur les besoins de l'organisation.

2. La Pratique : La Méthodologie "Flash Audit"

Ne lancez pas un audit de six mois avec un cabinet de conseil.
En six mois, la technologie aura changé deux fois.
Privilégiez un Audit Flash de 4-5 semaines.
Prérequis : Documentation accessible et Acteurs clés disponibles.

Étape 0 : Logistique et découverte (Semaine 1) Configuration de vos outils et de vos accès applicatifs, Analyse de la documentation existante, Identification de l'Organisation, des Processus et des Applications-Datas (Technologies).

Étape 1 : Entretiens qualitatifs (Semaines 2-3) Ciblez 10 à 15 personnes clés.
Mixez les profils : DSI, Data Scientists, mais surtout Chefs de produits et Responsables opérationnels.

• La question magique à poser : Ne demandez pas "Quelles données avez-vous ?".
  Demandez : "Quelle est la décision la plus difficile que vous devez prendre chaque semaine, et quelle information vous manque pour la prendre sereinement ?". C'est là que vous identifierez les vrais besoins.

Étape 2 : La Matrice de Maturité (Semaine 4) Notez chaque entité de 1 à 5 sur les axes PPT.

• Niveau 1 (Initial) : Artisanal, héroïque, non documenté.

• Niveau 3 (Défini) : Processus standards, outils partagés.

• Niveau 5 (Optimisé) : Amélioration continue, IA industrielle.

Étape 3 : Restitution (Semaine 5) Une présentation choc, visuelle, qui montre la réalité crue sans blâmer personne.

3. Cas Fil Rouge : L'Enquête de terrain chez Alpha

Vous commencez votre tournée des popotes et voici ce que vous notez dans votre carnet :

• Chez la Maison Mère (MM) :

  • Le constat : Ils ont acheté une solution "Data Lake" très chère il y a 3 ans.

  • La réalité : C'est un "Data Swamp" (marécage). On y déverse tout sans tri. Pour trouver le chiffre d'affaires 2024, il faut croiser 3 tables dont les noms sont T_SALES_V2, T_SALES_FINAL et T_SALES_OLD.

  • Impact : Les Data Scientists passent 80% de leur temps à faire de la "plomberie" (nettoyage) et 20% à faire de l'IA. Démotivation élevée.

• Chez TechNova (Filiale A) :

  • La découverte : En discutant avec un développeur ("Lead Dev") à la machine à café, il vous montre sur son écran un outil bluffant. Un moteur de recommandation client basé sur de l'IA générative.

  • Le choc : Vous réalisez que la Direction Marketing du Groupe est en train de rédiger un appel d'offre pour acheter exactement cet outil à un prestataire externe pour 500k€. Personne ne savait que TechNova l'avait déjà.

• Chez LogiTrans (Filiale B) :

  • Le frisson : Le Directeur des Opérations vous présente "Le Cerveau". C'est un fichier Excel de 150 Mo, nommé Planning_Master_V12_DO_NOT_TOUCH.xlsm.

  • Le risque : Ce fichier contient toutes les tournées des camions. Il plante deux fois par jour. Seul "Michel", qui part à la retraite dans 6 mois, comprend les macros VBA qui le font tourner. Si Michel part ou si le fichier corrompt, les camions s'arrêtent. C'est une bombe à retardement.

4. Le Livrable : La Cartographie des Actifs et Risques

Vous produisez un document synthétique : "La Cartographie Data Groupe Alpha".

Ce n'est pas un inventaire technique, c'est une carte au trésor :

• Les Joyaux (Assets à valoriser) : L'algorithme de TechNova, les 30 ans d'historique sinistres de la MM.

• Les Dettes (Freins) : Le marécage de données de la MM.

• Les Risques Critiques (Urgence absolue) : Le fichier Excel de LogiTrans.

Section 1.2 : Définir une Ambition Commune
(The North Star)

L'audit vous a donné le "Point A". Il faut maintenant définir le "Point B". C'est l'étape la plus politique de votre mission.
Si vous ratez cette étape, vous serez perçu comme "le technicien de service" et non comme un partenaire stratégique.

1. La Théorie : L'alignement Business/Tech

Une stratégie Data & IA ne doit jamais être déconnectée de la stratégie d'entreprise.

• Si la stratégie du groupe est "L'Excellence Opérationnelle" (réduire les coûts), votre IA doit servir à l'automatisation, la maintenance prédictive, l'optimisation des stocks.

• Si la stratégie est "L'Expérience Client" (fidélisation), votre IA doit servir à la personnalisation, aux chatbots, à la recommandation.

Le piège mortel est le "Solutionnisme technologique". Exemple : "On doit faire de la GenAI parce que nos concurrents en font". C'est le meilleur moyen de brûler du budget sans résultat. La technologie est un moyen, pas une fin.

2. La Pratique : L'Atelier de Vision (Vision Workshop)

N'essayez pas de définir la stratégie seul dans votre bureau.
Organisez un séminaire d'une journée ("off-site") avec les directeurs des entités.
L'objectif est d'obtenir un consensus sur les "Must-Win Battles" (les batailles qu'on doit absolument gagner).

L'Agenda type :

• Matin (Inspiration) : Faites venir un intervenant externe ou montrez des cas d'usage inspirants d'autres industries.
  Ouvrez les chakras.

• Après-midi (Confrontation) : Atelier "Post-it". Question : "Si on ne fait rien, où serons-nous dans 3 ans ?".

• Fin de journée (Convergence) : Votez pour les 3 axes prioritaires. Pas 10, pas 5. Trois.

3. Cas Fil Rouge : Le Séminaire de Suresnes

Vous avez réussi l'exploit de réunir dans la même salle le DSI de la Maison Mère (costume-cravate, inquiet), le CTO de TechNova (sweat à capuche, impatient) et le Directeur Logistique de LogiTrans (pragmatique, sceptique).

L'ambiance est électrique.

• Le DSI (MM) : "Je refuse de connecter le système de TechNova à nos bases clients. Leurs APIs sont des passoires.
  Ma priorité, c'est la sécurité (Cyber)."

• Le CTO (TechNova) : "Si on doit passer par vos processus de validation qui prennent 6 mois, on est morts.
  Nos concurrents livrent chaque semaine. Ma priorité, c'est la vitesse (Time-to-market)."

• Le Directeur LogiTrans : "Moi, je m'en fiche de votre Cloud ou de votre IA. Je veux juste que mes camions partent à l'heure. Ma priorité, c'est la fiabilité."

Votre intervention de Stratège : La Vision Hybride Vous prenez la parole et dessinez au tableau une architecture en "Hub & Spoke" (Centre et Rayons). Vous proposez un compromis politique appelé "Secure Core, Agile Edge".

1. Le Core (Géré par la MM) : Les données vitales (Clients, Finance) restent dans le forteresse de la MM. Sécurité maximale. On ne rigole pas avec ça.

2. Le Edge (Géré par les Filiales) : Les couches d'innovation (Applications frontales, IA expérimentale) sont gérées avec l'agilité de TechNova.

3. L'Interface (API Management) : On construit une "zone tampon" sécurisée pour permettre aux deux mondes de se parler.

4. La Solidarité : TechNova va détacher 2 développeurs pour aider LogiTrans à remplacer son fichier Excel par une vraie App, en échange d'un budget versé par la MM.

Le Directeur LogiTrans sourit : on s'occupe enfin de lui.
Le CTO est content : il garde son autonomie de dev.
Le DSI est rassuré : on ne touche pas à son Core.

L'ambition commune est née : "Faire du Groupe Alpha le leader des services augmentés par la donnée en 2027, en alliant la puissance de l'industriel et l'agilité de la startup."

Section 1.3 : Construire la Roadmap 2026-2027

Avoir une vision, c'est bien. Avoir un plan, c'est mieux. La roadmap est votre outil de pilotage pour les 18 prochains mois.

1. La Théorie : Enablers vs Use Cases

Une roadmap robuste marche sur deux jambes. Il faut constamment équilibrer :

1. Les Enablers (Le Socle Invisible) : Ce sont les fondations. Architecture Cloud, Gouvernance, Nettoyage des données, Recrutement, Formation.

   • Problème : Ça coûte cher et ça ne se voit pas. Le business déteste payer pour ça.

2. Les Use Cases (La Valeur Visible) : Ce sont les applications métiers. Nouveaux services, Dashboards décisionnels, Optimisation de processus.

   • Problème : Si on ne fait que ça sans fondations, on crée de la dette technique.

La règle d'or : Pour chaque Euro investi dans un Use Case, investissez un Euro dans le Socle. Vendez le socle comme une condition sine qua non du Use Case. "Vous voulez l'IA prédictive (Use Case) ? Alors il me faut le Data Lake propre (Enabler)."

2. La Pratique : La Planification par Horizon

Ne faites pas un planning détaillé jour par jour sur 2 ans. C'est impossible. Utilisez la logique des Horizons (priorisation WSJF).

• Horizon 1 (0-6 mois) : Quick Wins & Urgences. Ce qu'on peut faire avec les moyens actuels. Objectif : Crédibilité.

• Horizon 2 (6-12 mois) : Structuration. Mise en place des plateformes communes. Objectif : Scalabilité.

• Horizon 3 (12-18 mois+) : Transformation. IA à l'échelle, nouveaux Business Models. Objectif : Domination.

3. Cas Fil Rouge : Le Plan de Bataille d'Alpha

Vous construisez la roadmap suivante :

Horizon S1 2026 : "Prouver la valeur" (Crédibilité)

• Enabler : Mettre en place un VPN sécurisé entre TechNova et la MM (le fameux tuyau).

• Use Case (Quick Win) : Le "Sauvetage Logistique". Une petite équipe commando (TechNova) développe en 3 mois une Web App sécurisée pour remplacer le fichier Excel de LogiTrans.

  • Résultat attendu : Risque opérationnel annulé. LogiTrans devient votre premier fan.

Horizon S2 2026 : "Connecter les forces" (Synergies)

• Enabler : Déploiement d'une plateforme de données commune (Data Mesh) où chaque entité expose ses données proprement.

• Use Case : "Cross-Sell IA". Adapter le moteur de recommandation de TechNova pour qu'il tourne sur la base client massive de la Maison Mère.

  • Résultat attendu : +5% de ventes croisées. Le ROI paie la plateforme.

Horizon 2027 : "Passer à l'échelle" (Industrialisation)

• Enabler : "Data Academy". Former 500 collaborateurs aux bases de la Data pour acculturer le groupe.

• Use Case : "Alpha Brain". Un assistant IA génératif interne, souverain et sécurisé, pour aider tous les collaborateurs dans leurs tâches quotidiennes (RH, Juridique, IT).

Section 1.4 : Intégrer l'IA Responsable et l'Éthique

À l'ère de l'AI Act européen (entré en vigueur pleinement en 2026), l'éthique n'est plus une option philosophique, c'est une condition de survie juridique et commerciale.

1. La Théorie : Confiance, Conformité et Frugalité

L'IA Responsable repose sur un trépied :

1. Légalité & Conformité (AI Act / RGPD) : Classer les systèmes d'IA par niveau de risque.

   • Risque inacceptable : Notation sociale, manipulation (Interdit).

   • Haut risque : Recrutement, Santé, Crédit (Strictement audité).

   • Risque limité : Chatbots, Recommandation (Transparence requise).

2. Éthique & Biais : S'assurer que les modèles ne discriminent pas (sexe, origine, âge).

3. Frugalité (Green AI) : L'impact carbone. Entraîner un LLM (Large Language Model) consomme autant qu'une ville.
   A-t-on besoin d'un char d'assaut pour écraser une mouche ?

2. La Pratique : La "Checklist éthique" (Go/No-Go)

Intégrez un "Checkpoint Éthique" au tout début de chaque projet, dès la phase de cadrage.
Si le projet ne passe pas la checklist, il ne part pas en développement.

Exemples de questions de la checklist :

Les données utilisées contiennent-elles des informations personnelles (PII) ?
Si oui, avons-nous le consentement explicite pour cet usage précis ?

L'utilisateur final sera-t-il informé qu'il interagit avec une IA ?

Avons-nous évalué l'impact carbone de l'entraînement et de l'inférence ?

En cas d'erreur de l'IA, un humain peut-il reprendre la main ("Human in the loop") ?

3. Cas Fil Rouge : L'incident évité de justesse

L'équipe Marketing de TechNova, très enthousiaste, propose une idée "géniale" lors d'un brainstorming : utiliser les enregistrements audio du service client de la Maison Mère (des milliers d'heures d'appels) pour entraîner une IA qui détecterait l'émotion des clients (colère, tristesse) et adapterait le script de vente en temps réel.

Le projet est techniquement faisable et prometteur financièrement.
Mais vous, en tant que Gardien du Temple, vous activez la Checklist de Conformité.

• Question RGPD : Les clients ont-ils donné leur accord pour que leur voix soit analysée biométriquement (émotion) ?
  Réponse : Non. Ils ont accepté l'enregistrement pour "formation et qualité", pas pour analyse biométrique.

• Question AI Act : L'analyse des émotions est classée comme "Haut Risque" voire interdite dans certains contextes.

Votre arbitrage : Vous bloquez le projet ("No-Go"). L'équipe TechNova râle ("On nous empêche d'innover !"). Mais deux mois plus tard, un concurrent lance un outil similaire et se prend une amende record de la CNIL ainsi qu'un "Bad Buzz" médiatique désastreux. Le Comex du Groupe Alpha vous félicitera pour votre clairvoyance. Vous avez transformé une contrainte éthique en protection de la valeur de la marque.

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Chapitre 2 :
Gouvernance et Pilotage Opérationnel

"La gouvernance, c'est l'art de prendre des décisions avant d'avoir des problèmes,
plutôt que de prendre des décisions parce qu'on a des problèmes."

Vous avez la vision (Chapitre 1). Maintenant, il faut construire la machine pour l'exécuter. Le mot "Gouvernance" a mauvaise presse. Il évoque des réunions interminables et des processus kafkaïens. Pourtant, sans gouvernance, votre stratégie restera un Powerpoint. Votre défi est de créer une gouvernance "Juste-à-temps" : suffisamment légère pour ne pas tuer l'agilité de TechNova, suffisamment robuste pour rassurer la Maison Mère.

Section 2.1 : Design de la Gouvernance
(Le modèle Hub & Spoke)

1. La Théorie : Centralisé vs Fédéré vs Hybride

Il existe trois modèles classiques d'organisation Data :

1. Centralisé : Une immense "Direction Data" qui fait tout pour tout le monde.

   • Avantage : Cohérence technique parfaite.

   • Inconvénient : Goulot d'étranglement. Les métiers attendent 6 mois pour un changement de colonne.

2. Fédéré (Décentralisé) : Chaque entité a ses propres Data Scientists.

   • Avantage : Proximité métier et rapidité.

   • Inconvénient : Anarchie. 12 outils différents pour faire la même chose, aucune synergie.

3. Hybride (Hub & Spoke) : Le standard moderne des grands groupes.

   • Le Hub (Centre d'Excellence) : Gère le socle commun (Plateforme, Outils, Standards, Gouvernance).

   • Les Spokes (Rayons) : Les équipes Data intégrées dans les métiers ou filiales gèrent les projets spécifiques.

2. La Pratique : La Comitologie Efficace

Ne créez pas 10 comités. Créez-en 2 qui fonctionnent.

• Le Comex Data & IA (Stratégique) :

  • Qui ? Sponsors Métiers (CMO, CFO), DSI Groupe, Vous.

  • Fréquence : Trimestrielle.

  • Sujet : Validation de la roadmap, arbitrage budgétaire, déblocage des "gros cailloux".

• Le Data & IA Ops Sync (Opérationnel) :

  • Qui ? Les "Tech Leads" de chaque entité.

  • Fréquence : Bimensuelle (1h max).

  • Sujet : "On a un problème d'API", "Qui a déjà utilisé cette librairie ?", "Attention la mise à jour de lundi va casser le flux".

3. Cas Fil Rouge : Le bras de fer du "Board Data"

Vous proposez la création du "Board Data Alpha". Immédiatement, c'est la levée de boucliers. La Filiale A (TechNova) refuse d'y envoyer ses meilleurs ingénieurs : "On ne va pas perdre 2h à écouter la Maison Mère nous expliquer comment coder en COBOL."
La Maison Mère exige que chaque ligne de code soit validée par son architecte en chef.

Votre arbitrage de Stratège : Vous transformez le comité en "Guichet d'opportunités" plutôt qu'en "Bureau de contrôle".

• Règle 1 : On ne valide pas le code, on valide l'architecture macro.

• Règle 2 : Le Board dispose d'un budget d'investissement ("La Cagnotte").
  Si un projet transverse est validé au Board, il est financé à 50% par le Groupe.

Soudain, TechNova est très intéressée pour venir présenter ses projets et récupérer du budget.
La gouvernance par l'incitation fonctionne mieux que la gouvernance par la coercition.

4. Le Livrable : La Charte de Gouvernance

Un document de 5 pages (pas 50) qui définit :

• RACI : Qui est Responsable, qui est Approbateur, qui est Consulté, qui est Informé.

• Le Workflow de Décision : À partir de quel montant un projet doit-il passer devant le Board ? (ex: > 50k€).

Section 2.2 : Le rôle de PMO
(Project Management Office)

Le PMO est souvent vu comme une "police des délais". C'est une erreur.
Votre PMO est votre Tour de Contrôle. C'est lui qui voit les collisions arriver avant tout le monde.

1. La Théorie : Portefeuille vs Projet

Vous ne gérez pas un projet, vous gérez un Portefeuille de projets.
L'enjeu n'est pas que tous les projets réussissent (c'est impossible en innovation).
L'enjeu est que le portefeuille global crée de la valeur.
Il faut savoir "tuer" un projet malade pour réallouer les ressources sur un projet sain.

2. La Pratique : Le Suivi Hybride (Agile/Waterfall)

Le drame des grands groupes :

• Les équipes Data travaillent en Agile (Sprints de 2 semaines).

• La Direction Financière travaille en Waterfall (Budget annuel figé).

Le PMO doit faire la traduction. Il ne demande pas aux équipes : "Avez-vous fini la tâche 432 dans JIRA ?".
Il demande : "Quel incrément de valeur livrez-vous à la fin du mois ?".

3. Cas Fil Rouge : La crise du projet Logistique

Le projet "Sauvetage Logistique" (remplacement du fichier Excel de la Filiale B) est en cours.

• L'alerte : Votre PMO remarque que l'équipe TechNova n'a rien livré depuis 3 semaines.
  Dans le reporting, tout est vert ("On avance, on avance").

• L'investigation : Vous creusez. En réalité, TechNova attend que la DSI de la Maison Mère ouvre un port réseau (Firewall).
  La demande est perdue dans un ticket ServiceNow depuis 20 jours.

• L'action : En tant que Responsable Stratégie, vous ne faites pas le ticket. Vous appelez directement le DSI Groupe : "Si le port n'est pas ouvert demain, le projet phare du trimestre plante, et je devrai expliquer au Comex que c'est à cause d'un ticket IT."

• Résultat : Le port est ouvert dans l'heure. C'est ça, le pilotage stratégique : débloquer les voies.

4. Le Livrable : La Flash Report (Météo des Projets)

Une slide unique envoyée chaque mois au management.

• Projets Verts : RAS.

• Projets Oranges : Risque identifié, plan d'action en cours.

• Projets Rouges : Blocage critique, arbitrage demandé immédiatement.

Section 2.3 : Pilotage de la Performance (KPIs)

Si vous ne mesurez pas la valeur, vous êtes un centre de coûts. Et en période de crise, on coupe les centres de coûts.

1. La Théorie : Vanity Metrics vs Value Metrics

• Vanity Metrics (À éviter) : Nombre de POCs lancés, volume de données stockées (Pétaoctets), nombre de modèles entraînés. Le Business s'en fiche.

• Value Metrics (À viser) :

  • Top Line (Revenus) : CA généré par les ventes croisées.

  • Bottom Line (Coûts) : Économies réalisées, ETP (Équivalents Temps Plein) redéployés.

  • Risk Avoidance : Amendes évitées, pannes évitées.

2. La Pratique : Le ROI et le "ROX"

Calculer le ROI d'une infrastructure (Data Lake) est difficile.
Introduisez le concept de ROX (Return on Experience) ou ROI Indirect. "Cette plateforme nous a coûté 100k€, mais elle a permis de lancer 5 projets qui rapportent chacun 50k€. Le ROI est systémique."

3. Cas Fil Rouge : Le Dashboard du CFO

Le Directeur Financier du Groupe Alpha vous convoque. Il est sceptique. "Vous avez dépensé 1M€ cette année. Où est l'argent ?"

Vous sortez votre Dashboard de Pilotage, construit méthodiquement :

1. Gains directs : +200k€ de ventes grâce au moteur de recommandation (Filiale A sur MM).

2. Productivité : 400 heures/mois économisées chez LogiTrans grâce à la fin du fichier Excel.
   Valorisation à 50€/h = 240k€/an.

3. Risque évité : L'arrêt potentiel des camions (estimé à 500k€/jour de perte) est désormais sécurisé.

Le CFO ne voit plus une dépense, il voit un investissement sécurisé. Vous avez parlé son langage.

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Chapitre 3 :
Marketing de l'Offre et de la Marque

"Savoir faire, c'est bien. Faire savoir, c'est mieux.
Car si la Tech est invisible, la Valeur doit être évidente."

Vous êtes à la tête d'une PME interne qui vend des services. Si votre offre est illisible ("On fait de la Data"), personne n'achètera. Vous devez marketer votre département comme une startup SaaS.

Section 3.1 : Structurer le Catalogue de Services

1. La Théorie : Passer du "Guichet" au "Produit"

Dans une DSI classique (Guichet), le métier arrive avec un besoin flou, et on lui répond "On va voir".
Dans une organisation mature (Produit), le métier choisit dans un menu clair.

2. La Pratique : Les 4 Lignes de Services

Structurez votre offre en 4 piliers lisibles :

1. Advisory (Conseil) : "Cadrage de cas d'usage", "Audit de qualité de données". (Livrable : PPT).

2. Factory (Build) : "Développement de MVP", "Intégration d'API". (Livrable : Code).

3. Academy (Humain) : "Formation Data pour Managers", "Coaching Python". (Livrable : Compétence).

4. Platform (Outils) : "Accès au Data Lake", "Licence PowerBI". (Livrable : Accès).

3. Cas Fil Rouge : Le Menu du Restaurant Alpha

Avant votre arrivée, quand un marketing voulait de la data, il envoyait un mail au hasard à un contact DSI.
Vous formalisez le "Service Catalog".

Chaque service a :

• Un nom clair (ex: "Data Quality Check Express").

• Un prix interne ou une charge estimée (ex: 5 jours/homme).

• Un délai standard (ex: 2 semaines).

La Filiale B (LogiTrans), qui n'osait jamais rien demander, commande un "Audit de Données Logistiques" car elle sait enfin combien ça coûte et ce qu'elle aura.

Section 3.2 : Branding et Architecture de Marque

1. La Théorie : Marque Ombrelle

Comment fédérer des entités fières (TechNova) et des entités historiques (MM) ? Si vous imposez le nom "DSI Groupe", TechNova fuira. Si vous gardez les noms séparés, il n'y a pas d'esprit de corps.

Créez une Marque Ombrelle (Umbrella Brand) pour la communauté Data & IA.

2. La Pratique : Le Naming

Trouvez un nom qui ne fait pas "IT". Évitez les acronymes barbares.
Pistes : "GenData Hub", "The Foundry", "Alpha Analytics", "Synapse".

3. Cas Fil Rouge : La naissance de "AlphaGen"

Vous lancez la marque "AlphaGen".

• Le Deal : Les Data Scientists de TechNova restent employés par TechNova (contrat, salaire), mais ils font partie de la communauté "AlphaGen".

• Le Symbole : Vous distribuez des stickers pour ordinateurs et des hoodies (sweats) "AlphaGen" de haute qualité.

• L'Effet psychologique : Lors des réunions, les gens de la MM et de TechNova portent le même sweat.
  Visuellement, l'équipe est unifiée avant même de l'être organisationnellement. C'est du "Soft Power".

Section 3.3 : Le Kit Commercial et le Pitch

Vous devez aller chercher le budget là où il est : dans les poches des Directeurs Métiers. Il faut donc aller "pitcher".

1. La Théorie : Vendre le "Pourquoi", pas le "Comment"

Un Directeur Marketing se fiche de savoir que vous utilisez Snowflake ou Databricks.
Il veut savoir si vous allez l'aider à vendre plus. Votre discours doit bannir le jargon technique.

2. La Pratique : Le Pitch Deck Standard

Préparez une présentation de 10 slides que tous vos chefs de projet doivent utiliser.

• Slide 1 (Pain) : Votre problème actuel (Cécité sur les données, lenteur).

• Slide 2 (Gain) : Ce que ça changerait si vous aviez l'info en temps réel.

• Slide 3 (Preuve) : Un exemple de réussite ailleurs (Social Proof).

• Slide 4 (Offre) : Ce qu'on vous propose (MVP en 3 mois).

• Slide 5 (Ask) : Ce qu'on attend de vous (Disponibilité métier + Budget).

3. Cas Fil Rouge : Convaincre le Directeur Marketing

Le Directeur Marketing du Groupe est une "forteresse". Il travaille avec des agences externes très chères et méprise l'interne. Vous allez le voir avec le CTO de TechNova. Au lieu de lui parler d'architecture, vous lui montrez une Maquette (Mockup) de l'application de recommandation.

• Le Pitch : "Aujourd'hui, vos agences mettent 2 semaines à vous sortir un ciblage. Avec notre outil Alpha Brain, vous le faites vous-même en 2 minutes. Voici la démo."

• Le Résultat : Il est bluffé par la réactivité. Il accepte de financer un pilote de 50k€. Vous avez mis un pied dans la porte.

4. Le Livrable : La "One-Pager" (Fiche Offre)

Une fiche recto-verso plastifiée, laissée sur le bureau des directeurs après chaque RDV.
Recto : La vision inspirante. Verso : Le catalogue de services avec les contacts.

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Chapitre 4 :
Synergies et Management Transverse

"Si vous voulez aller vite, allez seul. Si vous voulez aller loin, allez ensemble." — Proverbe africain

Vous avez l'offre et la gouvernance. Mais au quotidien, vous faites face à un mur : la politique interne. Votre rôle n'est pas de commander (vous n'êtes pas le patron des filiales), mais d'influencer. Vous êtes le diplomate de la Tech.

Section 4.1 : Naviguer dans la complexité politique

1. La Théorie : L'Influence sans Autorité

Dans une structure matricielle, le pouvoir hiérarchique est faible. Le pouvoir d'influence est tout.

Il repose sur trois leviers :

1. L'Expertise : On vous écoute parce que vous savez.

2. La Réciprocité : On vous aide parce que vous avez aidé ("Donnant-Donnant").

3. Le Réseau : On vous suit parce que vous connectez les gens.

2. La Pratique : La Matrice des Alliés

Ne foncez pas tête baissée. Cartographiez les acteurs clés sur deux axes :

• Axe X : Niveau d'intérêt pour la Data.

• Axe Y : Niveau de pouvoir/influence.

• Promoteurs (Pouvoir Haut / Intérêt Haut) : Vos champions (ex: un CDO visionnaire).

• Opposants (Pouvoir Haut / Intérêt Bas) : Vos dangers (ex: un DSI conservateur).

• Dormants (Pouvoir Bas / Intérêt Bas) : Ne perdez pas de temps.

La stratégie :
Ne passez pas votre temps à tenter de convaincre seul les Opposants frontaux.
Mobilisez une diversité de Promoteurs pour les rallier progressivement.

3. Cas Fil Rouge : La Guerre de Territoire

Le DSI historique de la Maison Mère (MM) voit votre arrivée d'un mauvais œil. Il lance une rumeur : "L'équipe Data de TechNova code n'importe comment, c'est une faille de sécurité béante." C'est une attaque politique pour reprendre le contrôle.

Votre contre-attaque de Stratège : Au lieu de le contredire publiquement (conflit), vous organisez un "Audit de Sécurité Bienveillant". Vous demandez à TechNova de présenter leur code aux experts sécurité de la MM pour validation.

• Résultat : Les experts trouvent des failles (normal), mais TechNova les corrige en 24h.

• L'effet : Les experts de la MM se sentent respectés (on leur a demandé leur avis).
  Le DSI ne peut plus critiquer sans passer pour un saboteur. Vous avez transformé un opposant en contrôleur qualité.

4. Le Livrable : La Stakeholder Map

Un document confidentiel (à ne jamais laisser traîner sur l'imprimante) où vous listez les 20 personnes clés du groupe et la stratégie relationnelle pour chacune : "À inviter à déjeuner", "À tenir informé", "À éviter".

Section 4.2 : Activer les Synergies Opérationnelles

Comment faire travailler une startup agile avec une usine logistique ?

1. La Théorie : Cross-skilling et Squads Mixtes

La synergie ne se décrète pas par mail. Elle se crée en mélangeant les sangs.

L'objectif est de créer des Squads Hybrides:

• Un Product Owner Métier (qui connait le problème).

• Un Data Scientist Tech (qui connait la solution).

• Un Architecte Groupe (qui connait les règles).

2. La Pratique : Le "Passage de Relais"

Définissez un processus clair pour le cycle de vie d'un projet inter-entités :

1. Incubation (Filiale Tech) : On teste vite, sans contraintes lourdes.

2. Validation (Groupe) : On vérifie la sécurité et la scalabilité.

3. Industrialisation (Maison Mère) : On déploie sur les serveurs robustes.

3. Cas Fil Rouge : Le Projet "Optimisation de Tournées"

La Filiale B (LogiTrans) veut optimiser ses camions. Elle n'a pas de codeurs.
La Filiale A (TechNova) a des codeurs mais ne connait rien aux camions.

Vous montez une Task Force :

• Léa (Data Scientist TechNova) part passer 2 jours en immersion dans un entrepôt LogiTrans. Elle monte dans un camion.

• Michel (L'expert Excel de LogiTrans) vient expliquer ses contraintes aux développeurs.

Le déclic : En voyant la réalité du terrain, Léa comprend pourquoi son algorithme théorique ne marchait pas. Elle l'adapte.
Le projet est un succès car il est né de la fusion des compétences, pas d'une commande prestataire/client.

4. Le Livrable : La Charte de Collaboration Inter-Filiales

Un document simple qui règle les questions d'argent :
"Si TechNova travaille pour LogiTrans, comment on facture ?
TJM (Taux Journalier Moyen) interne ou gratuité contre visibilité ?".
(Conseil : Facturez toujours un montant symbolique pour engager la responsabilité).

Section 4.3 : Travailler d'une seule voix

Pour l'extérieur, vous ne devez pas être "une somme de filiales", mais "Le Groupe Alpha".

1. La Théorie : Le Guichet Unique

Rien n'est pire pour une Business Unit que de recevoir deux propositions concurrentes venant du même groupe.
Cela fait amateur et fait baisser les prix.

2. La Pratique : Le "Bid Management" Unifié

Mettez en place une règle d'or : Tout appel d'offre impliquant de la Data > 100k€ doit être signalé au Responsable Stratégie. Vous décidez ensuite qui répond : La MM ? Une filiale ? Ou un consortium interne ?

3. Cas Fil Rouge : L'Appel d'Offre "Assurance Connectée"

Un grand constructeur automobile lance un appel d'offre pour une assurance basée sur la conduite (Pay how you drive).

• La Maison Mère veut répondre avec son offre classique (trop chère).

• TechNova veut répondre avec son boîtier connecté (trop risqué).

Votre intervention :
Vous forcez la réponse conjointe. "AlphaGen propose l'assise financière de la Maison Mère ET la technologie de TechNova."
Le client choisit Alpha justement pour cette double compétence.
Vous avez gagné là où vous auriez perdu séparément.

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Chapitre 5 :
Leadership, Animation et Culture

"La culture mange la stratégie au petit-déjeuner." — Peter Drucker

Si vous partez demain, est-ce que tout s'effondre ? Si oui, vous avez échoué.
Votre but ultime est d'instaurer une culture Data & IA pérenne.

Section 5.1 : Animer la communauté ("Le Lab")

1. La Théorie : Casser les silos par la connaissance

Les Data Scientists sont une tribu. Ils aiment apprendre, partager, se défier.
Ils s'ennuient vite s'ils restent isolés dans leur filiale.

2. La Pratique : Les Rituels de Communauté

• Brown Bag Lunches : Une fois par mois, un expert présente un sujet technique entre midi et deux.
  (Ex: "Comment j'ai optimisé mon code Python"). Pizza offerte par le groupe.

• Le Hackathon Annuel : 24h pour résoudre un problème fun ou caritatif. Mélange obligatoire des équipes.

3. Cas Fil Rouge : Les "Jeudis de la Data"

Vous lancez ce rituel en visio. Au début, 10 personnes se connectent. Puis, lors de la 3ème séance, le Lead Dev de TechNova fait une démo bluffante de GenAI. Le mois suivant, 150 personnes sont connectées, y compris des gens du Marketing et des RH. C'est devenu "The place to be". La culture se diffuse par viralité.

Section 5.2 : Communication et Rayonnement

1. La Théorie : Employer Advocacy

Pour attirer les meilleurs talents, vous devez briller à l'extérieur.
Les bons profils ne viennent pas pour un salaire, ils viennent pour des projets excitants et des pairs reconnus.

2. La Pratique : Le Plan de Visibilité

• Interne : Newsletter mensuelle "Alpha Data News" (Succès, Portraits d'experts, Chiffre du mois).

• Externe : LinkedIn, Articles de blog technique (Medium), Conférences.

3. Cas Fil Rouge : Le Livre Blanc

Vous coordonnez la rédaction d'un Livre Blanc : "L'IA au service de la logistique durable".
Co-signé par le Directeur de LogiTrans et la Lead Data Scientist de TechNova.

• Impact : Téléchargé 5000 fois.

• Résultat RH : TechNova reçoit 50 CVs de candidats qualifiés qui disent "J'ai lu votre livre blanc, je veux travailler sur ces sujets".

Section 5.3 : Conduite du Changement et Acculturation

1. La Théorie : La Courbe du Changement

Il ne suffit pas d'avoir des outils, il faut des utilisateurs. L'adoption est le vrai ROI.

2. La Pratique : L'Académie Data

Créez un programme de formation à deux vitesses :

1. Data & IA for Execs : 2h pour le Comex. (Démystifier l'IA, comprendre les risques).

2. Data & IA for All : E-learning ludique pour tous les employés.

3. Cas Fil Rouge : Le programme "Alpha Data Champions"

Vous identifiez 20 personnes dans les métiers (un comptable, un logisticien, un vendeur) qui sont "Geeks" dans l'âme. Vous les formez intensivement (PowerBI, bases de données). Ils deviennent vos ambassadeurs. Quand un collègue a un problème de data, il va voir le "Champion" du bureau d'à côté, pas la DSI. C'est le maillage terrain qui gagne la guerre de l'adoption.

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Conclusion et Perspectives

Bilan : 18 Mois Plus Tard

Nous sommes début 2027. Vous regardez par la fenêtre de votre bureau au siège du Groupe Alpha. Tout n'est pas parfait.
Le Data Lake a encore des fuites, et le DSI de la Maison Mère râle toujours sur les budgets.

Mais le paysage a changé :

1. Le fichier Excel critique de LogiTrans a disparu. Remplacé par une App robuste. Les camions roulent mieux.

2. La communauté "AlphaGen" existe. Les gens se connaissent par leur prénom, pas par leur filiale.

3. La Direction Générale pilote à la donnée. Le Comex ouvre le Dashboard Data en début de réunion, plus en fin.

Vous avez tenu 80% de la roadmap. C'est un succès.

Les 10 Commandements du Stratège Data & IA

Pour clore cet article, voici les principes à graver sur votre mur :

1. Business First : Pas de tech sans valeur.

2. Penser Grand, Commencer Petit : Vision 2027, Livraison demain.

3. Ne jamais livrer seul : Co-construire avec le métier.

4. La Gouvernance est un service, pas une police.

5. Les données sales sont la réalité. Deal with it.

6. L'adoption bat la sophistication.

7. Célébrer les échecs (s'ils sont rapides).

8. Traduire en permanence : Du Tech au Business, et inversement.

9. L'éthique n'est pas négociable.

10. L'humain est le legacy le plus difficile à mettre à jour.

Ouverture : Et après ?

L'histoire ne s'arrête jamais.
Alors que vous stabilisez l'IA traditionnelle, la vague de l'IA Agentique (des agents autonomes qui agissent pour nous) arrive. De nouveaux défis surgissent : la souveraineté des données face aux géants américains, l'impact écologique du numérique. Votre rôle de stratège va encore muter.
Vous deviendrez peut-être le "Chief Trust Officer" ou le "Chief Impact Officer".

Mais vous avez maintenant les bases solides pour affronter n'importe quelle tempête.

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Vous êtes un Stratège Data & IA ?
Pensez à vous faire accompagner par un consultant qui disposera d'un recul externe avec une méta-position.

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La Boîte à Outils Type du Consultant

Ressources à adapter :

• Modèle de Matrice de Maturité (.xls)

• Template de Roadmap Stratégique (.ppt)

• Exemple de Charte Éthique (.doc)

• Grille d'évaluation des Use Cases (.xls)

• Glossaire Data/IA pour Comex (.pdf)

• ...

Ressource 1 :
Modèle de Matrice de Maturité Data & IA

Usage : Ce document est un outil de diagnostic. Il permet de situer une entité (ou un département) sur une échelle de 1 à 5. Conseil : Ne remplissez pas cette grille seul. Utilisez-la comme support de discussion lors de vos entretiens avec les DSI et les Directeurs Métiers.

1. L'Échelle de Notation

• Niveau 1 - Initial (Artisanal) : Rien n'est documenté. Le succès repose sur l'héroïsme individuel. Données en silos.

• Niveau 2 - Reproductible (Projet) : Quelques processus existent pour des projets spécifiques. Début de prise de conscience.

• Niveau 3 - Défini (Standardisé) : Les standards sont définis à l'échelle de l'entité. Outils communs. Documentation existante.

• Niveau 4 - Géré (Mesuré) : La Data est pilotée par la performance (KPIs). Qualité monitorée. Gouvernance active.

• Niveau 5 - Optimisé (Amélioration continue) : Industrialisation complète. IA à l'échelle. L'entreprise est "Data-Driven" par défaut.

2. La Grille d'Évaluation (Les 4 Axes)

AXE A : PATRIMOINE DE DONNÉES (ASSETS)

Qualité, Accessibilité, Volume

Niveau	Critères d'observation
1	Données dispersées dans des fichiers Excel locaux ou papiers. Pas de dictionnaire. Qualité inconnue.
2	Données stockées dans des bases (ERP, CRM) mais difficiles d'accès. Nettoyage manuel à chaque usage.
3	Entrepôt de données (Data Warehouse) centralisé. Dictionnaire de données ébauché. Données référentielles (MDM) identifiées.
4	Data Lake/Lakehouse opérationnel. Catalogues de données accessibles aux métiers. Qualité mesurée automatiquement.
5	Données accessibles en temps réel (Streaming). "Data Mesh" (Données en libre-service). Qualité native ("By design").

AXE B : TECHNOLOGIE & INFRASTRUCTURE

Outils, Architecture, Sécurité

Niveau	Critères d'observation
1	Shadow IT dominant (outils bricolés). Pas de Cloud. Sécurité inexistante ou bloquante.
2	Outils BI installés (ex: PowerBI Desktop) mais non partagés. Début d'expérimentation Cloud (POCs isolés).
3	Plateforme Data commune définie. Architecture Cloud hybride validée. Chaîne CI/CD (DevOps) embryonnaire.
4	Plateforme industrielle et scalable (Kubernetes, etc.). MLOps (Machine Learning Ops) en place pour le déploiement.
5	Architecture "Serverless" et élastique. Finops (pilotage des coûts Cloud) actif. Automatisation totale des déploiements.

AXE C : GOUVERNANCE & PROCESSUS

Règles, Conformité, Organisation

Niveau	Critères d'observation
1	Aucune règle. "C'est celui qui a le fichier qui décide". Risque RGPD maximal. Pas de rôles définis.
2	Propriétaires de données (Data Owners) identifiés informellement. Conformité RGPD réactive (en cas de plainte).
3	Comitologie Data en place. Rôles (Data Steward, Owner) définis. Charte éthique rédigée.
4	Gouvernance active "By design". Qualité et sécurité intégrées dans les projets dès le départ. Cartographie des flux à jour.
5	Gouvernance automatisée (Policy as Code). L'éthique et l'éco-conception sont des critères de décision automatiques.

AXE D : CULTURE & HUMAIN

Compétences, Adoption, Leadership

Niveau	Critères d'observation
1	Décisions prises à l'instinct ("HiPPO"). La Data est vue comme un sujet informatique ("truc de geek").
2	Quelques "Data Champions" isolés. La direction demande des chiffres mais ne sait pas les interpréter.
3	Équipe Data constituée et reconnue. Formation ponctuelle des managers. Collaboration IT/Métier existante.
4	Culture de la mesure répandue. Les métiers sont autonomes pour l'analyse simple (Self-BI). Recrutement attractif.
5	"Data Literacy" (culture donnée) généralisée à 100% des employés. Innovation participative permanente.

3. Exemple de Calcul de Score (Cas Groupe Alpha)

Pour visualiser le résultat, reportez les notes sur un graphique en toile d'araignée (Radar Chart).

Exemple d'évaluation pour la "Filiale B (LogiTrans)" :

• Patrimoine : 1.5/5 (Tout est sur Excel, très fragile).

• Technologie : 1/5 (Aucune infrastructure, PC locaux).

• Gouvernance : 2/5 (Conscience du risque, mais pas de processus).

• Culture : 2/5 (Pragmatique, envie de bien faire, mais pas de compétences techniques).

• Moyenne Filiale B : 1.6/5 (Niveau "Initial/Reproductible").

Action recommandée pour ce profil :
Ne pas lancer d'IA complexe. Prioriser la sécurisation des données (Passage au niveau 2) et la formation (Passage au niveau 3).

Ressource 2 :
Template de Roadmap Stratégique (Storyboard)

Usage : Ce document décrit la structure d'une présentation de stratégie (Deck Stratégique) à destination d'un Comex.
Format recommandé : 5 à 7 diapositives maximum. Le Comex a peu de temps.

Diapositive 1 : La Vision (The North Star)

Titre : Ambition Data & IA [Année N] - [Année N+3]
Sous-titre : Transformer [Nom de l'Entreprise] par la valorisation des données.

Contenu visuel :

• Une phrase choc (Vision Statement).

  • Exemple : "Devenir le leader des services augmentés en 2027 en alliant puissance industrielle et agilité technologique."

• Les 3 Piliers Stratégiques (Must-Win Battles) :

  1. Pilier 1 (Business) : Ex: Excellence Opérationnelle (Réduire les coûts de 10%).

  2. Pilier 2 (Client) : Ex: Hyper-personnalisation (NPS +5 points).

  3. Pilier 3 (Fondations) : Ex: Souveraineté & Sécurité (0 incident critique).

Diapositive 2 : La Trajectoire par Horizons (La Roadmap Macro)

Titre : Notre trajectoire de transformation sur 18 mois
Structure visuelle : Un diagramme de Gantt simplifié divisé en 3 colonnes.

Horizon 1 : Crédibilité	Horizon 2 : Synergies	Horizon 3 : Industrialisation
(Mois 1 à 6)	(Mois 6 à 12)	(Mois 12 à 18+)
Objectif : Prouver la valeur rapidement (Quick Wins).	Objectif : Connecter les entités et mutualiser.	Objectif : Passer à l'échelle et transformer le modèle.
Livrables Clés : • [Projet A - Quick Win] • [Audit de Sécurité] • [Recrutement Tech Lead]	Livrables Clés : • [Plateforme de Données Commune] • [Projet B - Cross-Entity] • [Gouvernance unifiée]	Livrables Clés : • [IA Générative pour tous] • [Formation de 500 employés] • [Nouveau Business Model Data]

Diapositive 3 : Le Portefeuille de Projets (Matrice de Priorisation)

Titre : Arbitrage des priorités : Valeur vs Complexité
Structure visuelle : Un graphique à bulles (Scatter Plot).

• Axe X : Complexité de mise en œuvre (Technique + Humaine).

• Axe Y : Valeur Business estimée (Revenus ou Économies).

• Taille de la bulle : Coût du projet.

Zones du graphique :

1. Quick Wins (Haut Gauche) : Valeur Haute / Complexité Basse. -> À faire en priorité (Horizon 1).

2. Projets Stratégiques (Haut Droite) : Valeur Haute / Complexité Haute. -> À planifier (Horizon 2-3).

3. Gains marginaux (Bas Gauche) : Valeur Basse / Complexité Basse. -> À faire si on a le temps.

4. Pièges (Bas Droite) : Valeur Basse / Complexité Haute. -> À abandonner (No Go).

Diapositive 4 : Équilibre Socle vs Usages (L'Iceberg)

Titre : Investir dans le visible (Use Cases) et l'invisible (Enablers)
Concept : Montrer que pour livrer des applications, il faut financer les fondations.
Structure visuelle : Image d'un Iceberg ou de deux briques empilées.

• Partie Visible (30% du budget) - "La Valeur" :

  • App Logistique

  • Moteur de Recommandation

  • Tableaux de bord Comex

• Partie Immergée (70% du budget) - "Le Moteur" :

  • Plateforme Cloud & Sécurité (Cyber)

  • Nettoyage des données (Data Quality)

  • Gouvernance & Conformité (RGPD/AI Act)

  • Formation & Recrutement

Message clé à l'oral : "Pour livrer l'App (visible), nous devons impérativement financer la Plateforme (invisible)."

Diapositive 5 : Organisation & Besoins (The Ask)

Titre : Ce dont nous avons besoin pour réussir

Contenu :

• Gouvernance :

  • Validation de la création du "Data Board" mensuel.

• Ressources Humaines (ETP) :

  • Recrutement de 2 Data Engineers et 1 Architecte.

  • Détachement de 2 experts Métier à 50% du temps.

• Budget (CAPEX/OPEX) :

  • Enveloppe demandée : [Montant] k€.

  • ROI estimé à 3 ans : [Montant] k€ (x1.5).

Call to Action : "Validons-nous le lancement de l'Horizon 1 ?"

Ressource 3 :
Exemple de Charte Éthique Data & IA

Usage : Ce document a vocation à être affiché dans les bureaux et signé par tous les acteurs de la Data (DSI, Data Scientists, Métiers). Il ne s'agit pas de droit mou, mais d'un engagement ferme du Groupe.
Contexte : Adapté aux exigences de l'AI Act européen et du RGPD.

Charte de Responsabilité Data & IA - Groupe Alpha

Préambule

Le Groupe Alpha considère que la technologie n'est pas une fin en soi, mais un moyen au service de l'humain. Nous nous engageons à développer des systèmes d'Intelligence Artificielle qui soient sûrs, transparents et respectueux des droits fondamentaux.

Cette charte s'applique à tous les projets Data menés par la Maison Mère, TechNova, LogiTrans et toute entité future.

Les 5 Piliers de notre Engagement

1. Transparence & Explicabilité

• Le Principe : Nous ne construisons pas de "boîtes noires" dont nous ne comprenons pas le fonctionnement.

• L'Engagement : Tout utilisateur (client ou collaborateur) interagissant avec une IA doit en être informé explicitement.

• La Preuve : Chaque prédiction algorithmique ayant un impact sur une personne doit pouvoir être expliquée en langage naturel (pourquoi ce crédit a-t-il été refusé ?).

2. Équité & Non-Discrimination

• Le Principe : Nos algorithmes ne doivent pas reproduire ou amplifier les biais sociaux (genre, origine, âge, handicap).

• L'Engagement : Nous testons nos jeux de données d'entraînement pour détecter les biais de représentativité avant tout développement.

• La Preuve : Un audit de biais est réalisé systématiquement sur les projets RH et Crédit.

3. Confidentialité & Sécurité (Privacy by Design)

• Le Principe : Les données de nos clients et collaborateurs sont un prêt, pas une propriété.

• L'Engagement : Nous n'utilisons jamais de données personnelles pour des usages non consentis.
  Nous privilégions la minimisation des données (n'utiliser que le strict nécessaire).

• La Preuve : Aucun projet ne part en production sans la validation du DPO (Data Protection Officer) et le respect des durées de rétention.

4. Responsabilité Humaine (Human-in-the-loop)

• Le Principe : L'IA propose, l'Humain dispose. Une machine ne doit jamais prendre seule une décision irréversible ayant un impact juridique ou vital.

• L'Engagement : Un opérateur humain doit toujours être capable de reprendre la main ou de valider la décision finale pour les processus critiques.

• La Preuve : Mise en place de mécanismes de "débrayage" (Kill Switch) sur tous les automates.

5. Frugalité & Impact Environnemental (Green AI)

• Le Principe : La puissance de calcul a un coût écologique. Nous refusons le gaspillage numérique.

• L'Engagement : Nous évaluons l'impact carbone de l'entraînement de nos modèles.
  Nous privilégions les modèles légers et pré-entraînés plutôt que de tout réentraîner inutilement.

• La Preuve : Le score carbone estimé est inclus dans la fiche projet.

Mise en Œuvre : Le "Ethics Check"

Pour garantir le respect de ces principes, tout projet Data au sein du Groupe Alpha doit passer le "Ethics Check" lors de la phase de cadrage.

Si un projet coche "NON" à l'une des questions critiques ci-dessous, il est suspendu jusqu'à mise en conformité :

1. L'objectif du projet est-il compatible avec les valeurs du groupe ?

2. Avons-nous une base légale (consentement ou contrat) pour utiliser ces données ?

3. Avons-nous évalué les risques de biais discriminatoires ?

4. L'utilisateur final sait-il qu'il a affaire à une IA ?

5. L'impact environnemental est-il proportionné à la valeur business ?

Fait à Paris, le [Date]

Signatures :

(Directeur Général) (Directeur Data & IA) (DPO Groupe)

Ressource 4 :
Grille d'Évaluation des Use Cases Data & IA

Usage : À utiliser lors de la phase de cadrage ou d'idéation pour sélectionner les projets les plus pertinents.
Règle d'Or : Un projet doit être "Désirable" (Métier), "Faisable" (Tech) et "Viable" (Business).

PARTIE 1 : Identité du Projet

• Nom du Projet : ___________

• Sponsor Métier (Qui paie ?) : _______

• Responsable Tech (Qui fait ?) : ______

• Horizon de livraison souhaité : [ ] < 3 mois [ ] < 6 mois [ ] > 1 an

PARTIE 2 : Les Critères de Notation (Score sur 5)

Attribuez une note de 1 (Faible) à 5 (Fort) pour chaque critère.

AXE 1 : VALEUR BUSINESS (Impact)

Pourquoi le faisons-nous ?

1. Alignement Stratégique : Le projet contribue-t-il directement aux objectifs annuels du Groupe (ex: Efficacité, CA) ?

   • (1 = Hors sujet / 5 = Critique pour la stratégie) -> Note : ___/5

2. ROI Estimé (Financier) : Quel est le potentiel de gains ou d'économies ?

   • (1 = < 10k€ / 5 = > 500k€) -> Note : ___/5

3. Urgence / Pain Point : Le problème à résoudre est-il douloureux pour les équipes ?

   • (1 = "Nice to have" / 5 = "Caillou dans la chaussure") -> Note : ___/5

> SCORE VALEUR (Moyenne) : _ / 5

AXE 2 : FAISABILITÉ TECHNIQUE (Effort)

Pouvons-nous le faire ?

1. Disponibilité des Données : Les données sont-elles accessibles, propres et historisées ?

   • (1 = Données inexistantes / 5 = Données en or, prêtes à l'emploi) -> Note : ___/5

2. Maturité Technologique : Maîtrisons-nous la technologie nécessaire ?

   • (1 = R&D pure, jamais fait / 5 = Solution sur étagère maîtrisée) -> Note : ___/5

3. Complexité d'Intégration : Sera-t-il difficile de brancher l'IA dans le système existant ?

   • (1 = Refonte du SI nécessaire / 5 = API existante ou outil Standalone) -> Note : ___/5

> SCORE FAISABILITÉ (Moyenne) : _ / 5

AXE 3 : ADOPTION & RISQUES (Viabilité)

Vont-ils l'utiliser ?

1. Appétence Utilisateur : Les utilisateurs finaux demandent-ils cet outil ?

   • (1 = Résistance forte prévue / 5 = Demande forte du terrain) -> Note : ___/5

2. Risque Éthique / Légal : Le projet est-il sensible (RGPD, Biais) ?

   • (1 = Risque élevé bloquant / 5 = Aucun risque identifié) -> Note : ___/5

> SCORE VIABILITÉ (Moyenne) : _ / 5

PARTIE 3 : La Matrice de Décision

Reportez les scores sur la matrice pour décider.

Score Valeur	Score Faisabilité	VERDICT	ACTION RECOMMANDÉE
Fort (>4)	Fort (>4)	QUICK WIN	GO IMMÉDIAT. À lancer en priorité pour gagner la confiance.
Fort (>4)	Faible (<3)	PROJET STRATÉGIQUE	GO PLANIFIÉ. Nécessite un investissement lourd (Socle). À découper en étapes.
Faible (<3)	Fort (>4)	GADGET (Nice to have)	STAND-BY. À faire uniquement si les équipes ont du temps libre (rare).
Faible (<3)	Faible (<3)	PIÈGE (Money Pit)	NO GO. À tuer immédiatement. Ne gaspillez pas vos ressources.

Exemple : Évaluation du projet "Alpha Brain" (Assistant GenAI)

• Valeur : 4/5 (Alignement fort, Productivité attendue, mais ROI financier difficile à mesurer).

• Faisabilité : 2/5 (Technologie nouvelle, Risque d'hallucination, Données non sécurisées).

• Verdict : PROJET STRATÉGIQUE.

• Décision : Ne pas lancer à grande échelle tout de suite. Lancer d'abord un POC sur un périmètre restreint (ex: Département Juridique) pour valider la faisabilité technique.

Ressource 5 :
Glossaire Data & IA pour Comex

Usage : Petit guide de survie pour comprendre ce que racontent vos équipes techniques.
Philosophie : Si on ne peut pas l'expliquer simplement, c'est qu'on ne le maîtrise pas.

Architecture & Infrastructure

API (Application Programming Interface)

• C'est quoi ? Une prise électrique universelle qui permet à deux logiciels de se parler.

• Impact Business : Sans API, vos outils sont des îles isolées. Avec des API, vous créez un écosystème connecté.
  C'est la clé de l'agilité.

Cloud (Public / Privé / Hybride)

• C'est quoi ? L'ordinateur de quelqu'un d'autre (Amazon, Microsoft, Google) que vous louez à la minute.

• Impact Business : Transforme les coûts fixes (CAPEX - acheter des serveurs) en coûts variables (OPEX - payer à l'usage). Permet de passer à l'échelle instantanément.

Data Lake (Lac de Données)

• C'est quoi ? Un immense réservoir où l'on stocke toutes les données brutes de l'entreprise "en vrac", pour un usage futur.

• Impact Business : C'est la mémoire totale de l'entreprise.
  Attention : S'il est mal géré, il devient un "Data Swamp" (Marécage) inexploitable.

Data Mesh (Maillage de Données)

• C'est quoi ? Une approche moderne décentralisée. Au lieu d'avoir une seule équipe IT qui gère tout, chaque département (RH, Marketing) gère et "expose" ses propres produits de données.

• Impact Business : Responsabilise les métiers et évite le goulot d'étranglement de la DSI centrale.

Legacy (Dette Technique)

• C'est quoi ? Les vieux systèmes (souvent en COBOL ou sur Mainframe) qui font tourner la boutique depuis 20 ans.

• Impact Business : Ils sont robustes mais lents à évoluer. C'est souvent le frein principal à l'innovation.
  Ne jamais sous-estimer le coût de maintenance du Legacy.

Intelligence Artificielle & Algorithmes

Algorithme

• C'est quoi ? Une recette de cuisine mathématique. Si je mets A et B en entrée, j'obtiens C en sortie.

• Impact Business : Automatise les décisions répétitives (ex: accorder un prêt, trier des CVs).

Machine Learning (Apprentissage Automatique)

• C'est quoi ? Une sous-catégorie d'IA. Au lieu de programmer les règles ("Si X alors Y"), on donne des exemples à la machine et elle trouve les règles toute seule.

• Impact Business : Permet de prédire l'avenir (ventes, pannes) avec une précision surhumaine, à condition d'avoir beaucoup de données historiques.

Generative AI (GenAI / LLM)

• C'est quoi ? Une IA capable de créer du contenu nouveau (texte, image, code) et non plus juste d'analyser.
  Exemples : ChatGPT, Copilot.

• Impact Business : Le plus gros gain de productivité pour les "cols blancs" depuis Excel.
  Révolutionne le marketing, le code et le service client.

Hallucination

• C'est quoi ? Quand une IA Générative invente des faits avec un aplomb total (ex: citer une loi qui n'existe pas).

• Impact Business : Le risque majeur de la GenAI.
  Nécessite une supervision humaine ("Human in the loop") obligatoire pour les sujets critiques.

Token

• C'est quoi ? L'unité de facturation de l'IA Générative (environ 0,7 mot).

• Impact Business : Plus votre "prompt" (question) est long, plus vous consommez de tokens, plus ça coûte cher.

Gouvernance & Réglementation

Data Quality (Qualité des Données)

• C'est quoi ? La propreté de l'information. (Est-ce que l'adresse du client est complète ? Est-ce qu'il y a des doublons ?).

• Impact Business : "Garbage In, Garbage Out" (Ordures en entrée, ordures en sortie).
  On ne peut pas faire de bonne IA avec de mauvaises données.

RGPD (Règlement Général sur la Protection des Données)

• C'est quoi ? La loi européenne qui protège la vie privée.

• Impact Business : En cas de non-respect, l'amende peut atteindre 4% du Chiffre d'Affaires mondial.
  Ce n'est pas une "case à cocher", c'est un risque vital.

AI Act

• C'est quoi ? La nouvelle réglementation européenne (2025/2026) qui classe les IA par niveau de risque.

• Impact Business : Interdit certaines pratiques (manipulation) et impose des audits lourds pour les IA à "Haut Risque" (Recrutement, Santé, Crédit).

Métiers & Rôles

Data Scientist

• C'est quoi ? Le mathématicien-codeur. Il crée les modèles complexes.

• Son mantra : "Optimiser la précision du modèle."

Data Engineer

• C'est quoi ? Le plombier de la donnée.
  Il construit les tuyaux (Pipelines) pour amener la donnée du point A au point B sans fuite.

• Son mantra : "Garantir que la donnée arrive tous les matins à 8h00."

DPO (Data Protection Officer)

• C'est quoi ? Le policier des données personnelles. Il vérifie la conformité RGPD.

• Son mantra : "Avez-vous le consentement du client ?"

Indicateurs de Pilotage

POC (Proof of Concept)

• C'est quoi ? Un brouillon rapide pour vérifier si une idée est techniquement faisable.

• Le piège : Un POC n'est pas un produit fini. Il est souvent jetable.
  Ne confondez pas un POC (10k€) et une Industrialisation (100k€).

MVP (Minimum Viable Product)

• C'est quoi ? La version la plus simple d'un produit qui apporte de la valeur et peut être vendue/utilisée.

• Impact Business : Permet de tester le marché vite sans dépenser tout le budget. "Fait est mieux que parfait".

Time-to-Market

• C'est quoi ? Le temps entre l'idée et la mise en production.

• Impact Business : Dans la Data, la vitesse est cruciale. Un modèle prédictif livré 6 mois trop tard ne vaut rien.