De l’Idée à la Stratégie : Comment J'aborde les Projets de Brainstorming et de Planification IA Introduction : Le Problème des Idées IA En tant que Data Scientist, je constate fréquemment que presque chaque personne avec qui je discute a une idée de cas d'utilisation potentielle de l'IA. Les questions reviennent souvent : l’IA peut-elle résoudre ça ? Peut-on automatiser cette tâche ? Peut-on créer un agent pour mes tâches quotidiennes ? L’IA va-t-elle prendre mon emploi ? Je comprends parfaitement la curiosité — l’enthousiasme pour intégrer l’IA dans tous les aspects de la vie est réel. Cependant, avant de se plonger tête baissée, il est important de se poser quelques questions essentielles : cette idée a-t-elle un impact réel sur le monde réel ? Va-t-elle vraiment économiser du temps ou des efforts ? Va-t-elle véritablement améliorer la qualité de vie ? Le manque de rigueur à ce niveau explique pourquoi Gartner estime que jusqu'à 30 % des projets d'IA génératifs seront abandonnés après la phase de preuve de concept (POC) d'ici 2025. Les raisons courantes incluent une qualité de données médiocre, une valeur commerciale obscure et des coûts exponentiels. Informatica souligne également que la plupart des échecs de projets IA peuvent être attribués à une planification faible dès la phase initiale. Dans cet article, je souhaite mettre l'accent sur ce que je considère comme la phase la plus importante et souvent négligée d’un projet IA : le début. Que ce soit pour le brainstorming, la collecte des besoins ou le scopage initial, ces étapes vous aident à déterminer la valeur réelle de votre idée et à préparer les bases pour une proposition claire et réaliste. C'est ce qui donnera réellement à votre projet IA une chance de devenir quelque chose d’utile et, plus important encore, de réussir. 1. Brainstorming des Idées IA qui Comptent vraiment À l’ère actuelle, il semble que presque tout puisse être automatisé grâce à l’IA — que ce soit la génération de formules Excel, la gestion de l'énergie, le scan de codes-barres ou la réservation de billets via des agents IA. Les possibilités sont séduisantes, mais voici la réalité : toutes les tâches qui peuvent être automatisées n’ont pas besoin d’être abordées par l’IA. Dans de nombreux cas, ce dont les gens ont vraiment besoin est une solution simple basée sur des règles, ou un programme personnalisé, et non un système d’IA complexe. Par exemple, l’automatisation d’un flux de travail Excel pourrait ne nécessiter qu’un ensemble de formules efficaces ou un script bien structuré avec des cas de tests appropriés. Utiliser l’IA pourrait ajouter une complexité inutile sans apporter de réels avantages. Choisir le bon type de problème à résoudre avec l’IA est donc la première étape. Vous devez séparer les idées brillantes de celles qui offrent une valeur réelle et mesurable. Voici les questions que je pose lors du brainstorming pour filtrer l’information : Quel est le retour sur investissement ? La valeur créée (temps épargné, insights gagnés, erreurs réduites) est-elle supérieure au temps, aux efforts et aux coûts de développement de la solution IA ? Quels coûts économisons-nous avec cette solution ? Est-ce que cela réduit des heures de travail manuel ? Diminue-t-il les coûts de licence ? Évite-t-il les erreurs ? Cela va-t-il nous aider à vendre plus ou à augmenter notre profitabilité ? Qui est le principal utilisateur ou consommateur de cette solution ? Comprend-il leur flux de travail, leurs besoins et acceptera-t-il d’utiliser ce que nous construisons ? Existe-t-il une solution existante qui peut être réutilisée ou adaptée ? Une bonne idée d’IA commence avec un vrai problème — un problème suffisamment douloureux pour être résolu et assez valuable pour justifier l’effort. Le brainstorming avec cette perspective maintient le projet ancré dans la réalité et augmente ses chances d’avoir un impact significatif. 2. Collecte de Données et Définition des Exigences Une fois que vous avez précisé votre idée, l’étape suivante — et souvent la plus cruciale — est de collecter les bonnes données et de définir des exigences claires. Cette phase donne vraiment forme à votre projet IA. Malheureusement, accéder à des données pertinentes et de haute qualité est très difficile. Environ 70 % des fabricants rapportent des problèmes de données — des enregistrements obsolètes et incomplets aux mauvais formats. Bien que des données propres soient idéales, ce qui compte le plus est la pertinence, la diversité et la couverture. Un ensemble de données diversifié réduit les biais et améliore la généralisation. Par exemple, DeepSeek, un modèle linguistique libre chinois, a été critiqué pour des réponses limitées en raison d'une formation sur des données trop régionales et limitées. Il faut aussi considérer les réglementations sur la protection des données, comme le RGPD. Les contraintes légales peuvent limiter l'utilisation des données, même si elles sont précieuses — comprendre ces limites tôt est crucial. Lors de la collecte de données et de la définition des exigences, je m'efforce de répondre aux questions suivantes : ** disposons-nous de données pertinentes pour aborder ce problème ?** Quelle est la qualité de ces données ? Des données périmées ou incohérentes conduisent à des performances de modèles médiocres et à des efforts gaspillés. Les données sont-elles internes ou externes ? Où sont-elles stockées ? Cette information aide-t-elle à évaluer l'accessibilité, la propriété et les défis d'intégration ? Les exigences du projet sont-elles claires et alignées avec les objectifs de l'entreprise ? Y a-t-il des règles de protection des données ou des restrictions légales à prendre en compte ? Bien que cette phase puisse sembler lente, elle est essentielle pour assurer le succès de votre projet. Sans données, pas de place pour l'IA. Sans clarté, aucune direction. 3. Définir la Portée du Projet : Traçer la Ligne Maintenant que vous savez pourquoi vous construisez cette solution IA et quelles sont vos données et exigences, la prochaine étape est de définir clairement ce que le projet livrera — et ce qu’il ne livrera pas. La portée du projet est primordiale. Une portée bien définie évite la confusion, prévient les extensions de portée et maintient le projet réaliste. Je la divise généralement en deux parties : A l’intérieur de la Portée Ce sont les livrables auxquels vous pouvez vous engager en fonction des données, du temps et des ressources actuellement disponibles — par exemple, une API fonctionnelle, un prototype d’application web, des scripts de prétraitement de données, de la documentation ou une base de code. Ne les incluez que s'ils sont réalisables et convenus pour cette phase. Hors de la Portée Il est également crucial de préciser ce qui n'est pas inclus. Par exemple, le développement complet d'une application web peut être hors de portée, même si un prototype l’est. Définir ceci dès le début — souvent en termes de Produit Minimum Viable (MVP) — aide à fixer les attentes et à éviter les conflits ultérieurs. Lorsque je défini la portée, je me pose les questions suivantes : Quels sont les livrables confirmés pour cette phase ? Nous engageons-nous sur le déploiement ou uniquement sur une POC/MVP ? Quelles caractéristiques ou tâches sont explicitement hors de portée ? Les rôles et responsabilités sont-ils clairement définis ? La portée est-elle alignée sur les ressources et le temps disponibles ? 4. Rédiger une Proposition de Projet Qui Se Lit Réellement Une fois la portée définie, la prochaine étape consiste à rédiger la proposition de projet — votre pitch d’ascenseur. Ce document présente le projet aux parties prenantes clés en énonçant les objectifs, la portée, les livrables, les délais et l’effort ou le coût estimé. Contrairement à la charte de projet, qui est généralement créée pendant la phase de planification, la proposition survient plus tôt — lors de la phase d'initiation — et sert de socle pour l'alignement. Elle n’a pas besoin d’être excessivement technique ou longue. L’objectif est simple : expliquer clairement ce que vous construisez, pourquoi c’est important et ce dont vous avez besoin pour y arriver. Pour rédiger une proposition, je me concentre sur les questions suivantes : Quel est le problème que nous essayons de résoudre ? Quel est l'objectif de cette solution IA ? Qui sont les parties prenantes clés ? Quelle est la portée et quels sont les livrables convenus ? Quelles sont les étapes suivantes ou l’esquisse de la solution proposée ? Une proposition bien écrite ne se contente pas de renseigner — elle renforce la confiance. Elle aide tout le monde à comprendre la valeur du travail et à s’assurer que vous ne construisez pas isolément. Conclusion Bien que cette phase de planification de projet ne soit pas forcément la plus glamour, elle est sans aucun doute la plus essentielle. Lorsque vous prenez le temps de poser les bonnes questions, de fixer des objectifs réalistes et de supprimer les jargons et les hypothèses, vous posez les fondations d’un projet réellement conçu pour réussir. Une proposition claire, appuyée par une portée bien définie et des critères d’acceptation dûment convenus, ne se contente pas d'obtenir un accord — elle vous donne les moyens de mesurer l’impact et de maintenir l’avancement du projet dans la bonne direction. En fin de compte, une forte planification n’est pas simplement une question de ralentir les choses — elle s’assure que ce que vous construisez en vaut la peine. Évaluation et Profil de l’Entreprise Des experts de l'industrie soulignent que le succès des projets IA repose essentiellement sur une préparation méticuleuse. Selon une étude de McKinsey, les entreprises qui investissent dans un processus rigoureux de planification et de validation des idées de projet IA voient des taux de réussite significativement plus élevés. Cette approche proactive permet à l'entreprise de minimiser les risques et d'optimiser les ressources allouées à l'IA. Mon entreprise, spécialisée dans les solutions de data science, adopte cette méthodologie pour garantir l'alignement entre les besoins métier et les capacités techniques, favorisant ainsi des projets IA durablement réussis. Engagement Continu J'aimerais connaître vos avis sur cette approche de planification des projets IA. Comment abordez-vous le brainstorming, la collecte des exigences ou la rédaction des propositions ? Avez-vous rencontré des défis pour transformer une grande idée de l'IA en quelque chose de concret ? N'hésitez pas à partager vos expériences dans les commentaires, à partager l'article ou à me contacter sur LinkedIn. Suivez-moi sur Medium pour d'autres réflexions sur l’IA et l'exécution des projets. Continuons la conversation ! #ArtificialIntelligence #ProjectManagement #AIProjectPlanning #TechLeadership #MachineLearning