Tu as fait un diagnostic IA. Tu as une liste d’idées. Et maintenant, ça bloque. Qui porte quoi ? Par où commencer ? Quelles données sont vraiment exploitables ? Quel budget, quel risque, quel impact ?
C’est exactement la zone grise que cible l’afterwork d’ARIA Auvergne-Rhône-Alpes à Lyon, annoncé pour le jeudi 24 septembre, hébergé dans les locaux d’Araïko. La promesse affichée : passer “du diagnostic IA” à des “premiers cas d’usage réellement utiles” en PME et ETI, avec un format opérationnel, des retours d’expérience et des échanges entre pairs, pas une conférence descendante. Source : publication ARIA Auvergne-Rhône-Alpes sur LinkedIn.
Si tu viens avec les bons éléments, tu peux repartir avec quelque chose qui ressemble enfin à une feuille de route IA utilisable : un backlog de cas d’usage trié, un RACI (qui décide, qui exécute, qui valide), et des critères de réussite mesurables. Voici ce que l’afterwork promet, pour qui c’est fait, comment y aller, et surtout comment t’y préparer.
Afterwork IA Lyon : ce que l’ARIA annonce, factuellement
Qui organise ? ARIA Auvergne-Rhône-Alpes, réseau régional autour de l’intelligence artificielle.
Quand ? Jeudi 24 septembre (date annoncée par ARIA).
Où ? Dans les locaux d’Araïko à Lyon. Point de repère public : l’établissement ARAÏKO est référencé au 3 quai Maréchal Joffre, 69002 Lyon (Lyon 2e) dans l’annuaire des entreprises (data.gouv.fr).
Le thème ? Transformer un diagnostic IA en feuille de route opérationnelle et identifier des cas d’usage IA PME réellement utiles.
Le format ? Opérationnel, retours d’expérience, échanges entre pairs, volonté explicite de ne pas faire du descendant.
Les questions annoncées ?
- Comment passer du diagnostic à une feuille de route concrète.
- Comment sélectionner les cas d’usage à potentiel.
- Comment arbitrer entre formation, quick wins, POC et projets structurants.
- Comment anticiper les freins : données, sécurité, budget, maturité, adoption.
- Comment embarquer les équipes après la phase de diagnostic.
Source unique pour ces points : publication ARIA Auvergne-Rhône-Alpes sur LinkedIn.
Pour qui c’est fait, et pour qui ce n’est pas idéal
ARIA cible explicitement des dirigeants et des responsables métiers en Auvergne-Rhône-Alpes, ainsi que des fonctions innovation, transformation, digital. Autrement dit : des gens qui doivent faire atterrir l’IA dans la vraie vie de l’entreprise.
Si tu es en PME ou ETI
Tu es pile dans la cible si tu as :
- un diagnostic IA déjà fait (interne, prestataire, CCI, programme régional, peu importe),
- des irritants métiers identifiés,
- un SI existant avec ses contraintes,
- et surtout une question simple : on fait quoi lundi matin ?
Si tu es côté métier + IT, c’est encore mieux
Le passage “diagnostic vers cas d’usage” échoue souvent pour une raison bête : le métier veut un résultat, l’IT veut un cadre, et personne n’a le même niveau d’info sur les données et la sécurité. Viens à deux si tu peux, typiquement :
- un sponsor métier (ops, finance, RH, commerce, support, supply),
- un référent SI (DSI, RSSI, data, intégration, applicatif).
Si tu cherches une démo produit, passe ton tour
L’annonce met l’accent sur les échanges et l’opérationnel, pas sur une vitrine techno. Si ton besoin, c’est “choisir un outil” avant d’avoir une priorisation claire, tu vas surtout découvrir pourquoi ça finit en POC qui ne sort jamais.
Pourquoi la phase post-diagnostic est la plus dure
Un diagnostic IA, ça donne souvent :
- 20 idées de cas d’usage,
- une maturité “moyenne” sur les données,
- et un grand flou sur l’exécution.
Le vrai sujet, c’est la conversion en décisions actionnables :
- prioriser (pas juste “classer”),
- attribuer des propriétaires,
- fixer des critères de succès,
- trancher entre quick wins, POC, et chantiers structurants,
- anticiper données, sécurité, budget, adoption.
C’est exactement ce que l’ARIA met dans son descriptif. Et c’est là que beaucoup de PME et ETI se plantent, même avec de la bonne volonté.
Comment y aller et s’inscrire (pratique)
L’annonce ARIA renvoie vers un lien d’inscription via LinkedIn (URL raccourcie) et propose de contacter l’organisation. Le lieu annoncé : locaux d’Araïko à Lyon, avec le repère public au 3 quai Maréchal Joffre, Lyon 2e.
Si tu veux optimiser ta soirée, viens avec un objectif simple : sortir avec 3 à 6 cas d’usage priorisés et un plan d’exécution minimal, pas “comprendre l’IA”.
La préparation qui change tout : arrive avec 3 listes
Le risque numéro 1 en afterwork “diagnostic vers roadmap”, c’est de passer la soirée à rester au niveau des concepts. Pour éviter ça, prépare-toi en amont. 45 minutes suffisent.
1) Ta liste d’irritants (10 à 15 max)
Formule-les en langage métier. Pas en techno. Pas “on veut un agent”. Plutôt :
- “On met 3 jours à répondre aux demandes clients simples.”
- “On ressaisit des infos entre ERP et CRM.”
- “On perd du temps à chercher des documents et des versions.”
- “La prévision de charge est instable, on surbooke.”
- “Trop de litiges, on manque de traçabilité.”
- “La non-qualité remonte trop tard.”
Ajoute un chiffre même approximatif : volume par semaine, coût, délai, taux d’erreur. Sans ça, tu ne prioriseras jamais correctement.
2) Tes données réellement disponibles (pas celles dont tu rêves)
- Où sont les données : ERP, CRM, GED, tickets support, emails, Excel, SharePoint, outil métier.
- Volumétrie approximative : nombre de tickets, devis, factures, emails, documents.
- Qualité perçue : doublons, champs vides, libellés incohérents.
- Droits d’accès : qui peut y accéder, comment, et sous quel contrôle.
- Contraintes RGPD et données sensibles : client, patient, salarié, secret industriel.
3) Tes contraintes SI et sécurité
- Cloud autorisé ou non, et lequel.
- Exigences internes DSI/RSSI (auth, journalisation, chiffrement, rétention).
- Outils déjà en place : suites bureautiques, CRM, outil ITSM, GED.
- Intégrations possibles (API, exports) et zones “interdites”.
- Capacité MCO : qui maintient, qui supervise, qui supporte.
Sur ce point, tu peux t’appuyer sur des checklists concrètes déjà publiées sur Lyon IA, selon ton contexte :
- Fuite via IA et mesures de base : CNIL et vols de données : 8 mesures anti « fuite via IA ».
- Shadow AI, si tu suspectes des usages non déclarés : Shadow AI : quand vos équipes utilisent des IA sans vous le dire.
- Injection de prompt, si tu envisages un assistant connecté à des docs ou outils : Injection de prompt : la faille que les entreprises sous-estiment.
La méthode en 5 étapes pour transformer un diagnostic en feuille de route IA
Objectif : repartir avec trois livrables simples, compréhensibles par une PME ou une ETI.
- Un backlog de cas d’usage priorisé.
- Un RACI par cas d’usage prioritaire.
- Des critères de réussite mesurables (et une fenêtre de temps).
Étape 1 : reformule le diagnostic en problèmes à résoudre
Tu prends ton diagnostic et tu traduis en 5 à 10 “problèmes métiers” propres.
- Un problème = une phrase + un impact business.
- Impact = coût, délai, risque, qualité, conformité, satisfaction.
Erreur classique : partir d’une solution (“on veut un chatbot”) plutôt que d’un problème (“on a 40 % de tickets répétitifs”).
Sortie attendue : une short-list priorisée de problèmes, pas une liste d’outils.
Étape 2 : cartographie données, contraintes et dépendances (le test de réalité)
Pour chaque problème, réponds à ces questions :
- Quelles données minimales existent déjà ?
- Sont-elles accessibles sans 6 mois de chantier SI ?
- Y a-t-il des données sensibles, et quel niveau de contrôle est exigé ?
- Quelles dépendances : ERP, CRM, fournisseur, équipe data, équipe infra ?
Sortie attendue : un tableau “problème vs données vs contraintes” qui élimine 30 % des idées irréalistes.
Étape 3 : transforme chaque problème en cas d’usage IA, puis découpe en quick wins vs structurant
Un cas d’usage, ce n’est pas “mettre de l’IA”. C’est une chaîne : entrée, traitement, sortie, responsable, intégration.
Pour chaque problème, écris 1 à 3 cas d’usage max, puis classe :
- Quick win : faible intégration, données déjà là, gain rapide (4 à 8 semaines).
- POC : incertitude forte (qualité data, adoption), objectif = lever un risque en 2 à 6 semaines.
- Projet structurant : intégration SI, gouvernance, changement de process (3 à 9 mois).
- Formation : si le blocage est l’usage quotidien et la culture, pas la techno.
Sortie attendue : un backlog de cas d’usage IA PME triés par type d’effort, pas un “grand projet IA” fourre-tout.
Étape 4 : priorise avec 6 critères simples (et assume les arbitrages)
Tu notes chaque cas d’usage (1 à 5) sur :
- Impact (temps, coût, qualité, revenus, risque).
- Faisabilité data (disponibilité, qualité, accès).
- Faisabilité SI (intégrations, sécurité, MCO).
- Adoption (changement métier, acceptation, charge de formation).
- Risque (réglementaire, confidentialité, erreurs, réputation).
- Délai de valeur (quand tu vois un gain mesurable).
Ensuite tu fais un choix net : 3 à 6 cas d’usage max pour la prochaine vague. Le reste va au parking lot.
Pour cadrer la mesure, tu peux reprendre la logique “avant / après” : Mesurer le gain réel d’un usage IA : la méthode avant / après.
Étape 5 : pose un RACI et des critères de réussite par cas d’usage
Sans gouvernance, ton backlog meurt. Pour chaque cas d’usage prioritaire :
- R Responsible : qui fait au quotidien (chef de projet, product owner, lead dev, data).
- A Accountable : qui tranche et porte le budget (sponsor métier ou direction).
- C Consulted : qui doit être consulté (RSSI, juridique, DPO, qualité, achats).
- I Informed : qui doit être informé (managers, utilisateurs, IRP si besoin).
Puis définis 3 à 5 critères de réussite. Pas des promesses floues. Des métriques :
- temps de traitement moyen,
- taux d’erreur,
- taux de résolution au premier contact,
- temps de cycle (devis, facture, ticket),
- taux d’adoption (utilisateurs actifs, fréquence),
- conformité (traçabilité, conservation, validation humaine).
Si tu dois documenter les usages (AI Act, conformité interne), garde un réflexe “registre” dès le début : AI Act : documenter vos usages d’IA en entreprise.
Ce que tu peux viser comme livrable en sortant de l’afterwork
Si tu appliques la préparation + la méthode, tu peux repartir avec :
- Un backlog de 10 à 20 cas d’usage, dont 3 à 6 priorisés.
- Un premier RACI sur les 1 à 3 cas d’usage à lancer en premier.
- Une mini feuille de route IA sur 90 jours (quick wins + POC), et une vue 12 mois (structurant).
- Une liste de risques et prérequis clairs (données, sécurité, intégrations, change).
C’est exactement ce qui manque après un diagnostic, et c’est ce que le format “échanges entre pairs” peut accélérer, parce que tu confrontes tes idées à des retours concrets, pas à des slides.
Dernier check avant d’y aller : 10 questions à te poser
- Quel irritant me coûte le plus cher chaque mois ?
- Quel irritant est le plus simple à mesurer avant / après ?
- Quelles données sont déjà propres et accessibles ?
- Quelles données sont sensibles, et quel niveau de contrôle est imposé ?
- Qui est sponsor et peut dire oui rapidement ?
- Qui, côté métier, peut consacrer 2 heures par semaine au projet ?
- Qui, côté IT/data, peut faire l’intégration minimale ?
- Quel cas d’usage peut sortir sans toucher à l’ERP ?
- Quel cas d’usage exige une validation humaine obligatoire ?
- Qu’est-ce qui doit être mieux dans 3 mois, et dans 12 mois ?
Action immédiate : viens avec une feuille A4, repars avec une feuille de route
Le bon état d’esprit pour cet afterwork IA Lyon, c’est simple : tu ne viens pas “parler IA”. Tu viens trancher.
- Prépare 10 irritants, 5 sources de données, 5 contraintes SI.
- Choisis 1 sponsor et 1 binôme (métier ou IT) si possible.
- Décide d’avance que tu repars avec 3 priorités, pas 30 idées.
Et si tu sens que ton organisation a besoin d’un cadre de gouvernance minimal pour ne pas partir dans tous les sens, ce guide peut aider à clarifier “qui décide quoi” : Gouvernance de l'IA : qui décide quoi dans une entreprise de cinquante personnes.
ARIA Auvergne-Rhône-Alpes annonce un format fait pour ça : opérationnel, retours terrain, échanges entre pairs. Si tu arrives préparé, tu peux transformer ton diagnostic en feuille de route IA exploitable, dès la semaine suivante.
Laisser un commentaire