Afterwork ARIA à Lyon (24/09) : passer du diagnostic IA à une feuille de route exécutable

Tu as un diagnostic IA. Maintenant, il faut décider.

Le diagnostic IA, c’est souvent la même histoire. Une liste d’idées. Des cas d’usage “intéressants”. Et derrière, rien ne part vraiment. Pas de sponsor clair. Pas de priorisation. Pas de budget. Pas de plan 90 jours. Résultat : on reste au stade “on pourrait”.

L’afterwork ARIA Auvergne-Rhône-Alpes du 24 septembre à Lyon se place exactement là. L’objectif annoncé : aider les PME et ETI à passer de l’intérêt pour l’IA à des cas d’usage réellement utiles, donc à transformer un diagnostic en exécution. L’événement est hébergé chez Araïko à Lyon, 3 quai Maréchal Joffre, 69002.

Si tu viens avec les bons éléments, tu peux repartir avec des décisions concrètes : quoi lancer, qui arbitre, quel budget cadrer, et un planning court qui évite le “POC éternel”.

Afterwork IA Lyon : les faits utiles (et rien d’autre)

• Organisateur : ARIA Auvergne-Rhône-Alpes.
• Date : 24/09.
• Ville : Lyon.
• Hôte : Araïko (siège référencé au 3 quai Maréchal Joffre, 69002 Lyon).
• Promesse : passer de l’intérêt pour l’IA à des cas d’usage utiles pour PME et ETI, et donc transformer un diagnostic en exécution.

Source annonce : publication ARIA Auvergne-Rhône-Alpes sur LinkedIn. Adresse Araïko : Pappers.

Pour qui c’est fait (et pour qui ça sert à rien)

Tu es la bonne cible si tu coches au moins deux cases :

• Tu as déjà fait un diagnostic IA (ou une mission d’opportunités) et tu as trop de pistes, pas assez de décisions.
• Tu dois livrer une feuille de route IA PME crédible à ton CODIR, ton DG, ton DAF, ou ton COMEX.
• Tu sais que la vraie difficulté n’est pas “l’IA”, mais la donnée, l’intégration, la sécurité, l’exploitation.
• Tu veux un plan court qui démarre vite, sans cramer la confiance dès le premier mois.

Tu peux passer ton tour si tu viens chercher une démo d’outil, ou “la tendance GenAI du moment” sans problème métier derrière. Ce format est utile quand tu as une contrainte réelle à arbitrer.

Ce que tu dois viser en repartant : 3 décisions et un plan 90 jours

Si tu veux que l’afterwork te serve, vise un livrable simple, lisible, exécutable.

Décision 1 : 3 à 6 cas d’usage priorisés, pas 20

Pas une liste de vœux. Une short-list. Avec des critères clairs : impact, faisabilité, risque, dépendances SI, et effort de conduite du changement.

Décision 2 : un sponsor qui arbitre et un binôme qui exécute

Sans sponsor, tu n’as pas de feuille de route. Tu as un document. Le sponsor tranche quand :

• il faut libérer des gens du métier,
• il faut toucher à un process,
• il faut signer un budget,
• il faut dire non à une “bonne idée”.

Le binôme opérationnel, c’est le duo métier + IT/data qui tient la route au quotidien.

Décision 3 : un planning 90 jours avec un “go/no-go” explicite

90 jours, c’est assez long pour produire quelque chose de réel, assez court pour garder la pression. L’idée : 1 quick win, 1 POC de levée de risque, 1 chantier socle.

Comment te préparer pour en repartir avec des décisions (la checklist 1 page)

Avant de venir, prépare une page. Une seule. Sinon tu vas discuter “IA” au lieu de décider.

1) Tes 10 irritants métier, chiffrés grossièrement

• Temps perdu (heures/semaine),
• volumes (tickets/mois, devis/jour, emails/jour),
• coûts (prestations, non-qualité, retours),
• taux d’erreur, retards, litiges,
• goulots d’étranglement.

Formule-les sans jargon : “On ressaisit trois fois la même info”, “On ne retrouve pas les docs”, “On répond trop tard”.

2) Tes 5 sources de données réelles, et si tu y as accès

• ERP, CRM, logiciel métier,
• GED, SharePoint, drive,
• tickets support, emails,
• fichiers Excel, exports,
• données production ou qualité (industrie).

Note juste : propriétaire, format, fréquence, et si l’accès est simple ou politique.

3) Tes 5 contraintes non négociables

• confidentialité,
• souveraineté ou localisation,
• intégration au SI existant,
• authentification et droits,
• interdiction d’envoyer certaines données dans des services externes.

4) Le sponsor pressenti + la personne qui va “porter” le cas d’usage

Un nom. Un vrai. Pas “la direction”. Tu peux venir pour valider, mais pas pour improviser.

Pendant l’afterwork : la méthode pour tuer les idées molles

Quand un cas d’usage sort, teste-le avec trois questions. Si tu n’as pas de réponse, ce n’est pas prioritaire ou pas mûr.

• Quel KPI avant/après ? Exemple : délai de traitement, taux de réponse au premier contact, temps de recherche, taux d’erreur, taux de conversion.
• Qu’est-ce qui bloque en 2 semaines si on lance ? Données pas accessibles, droits, sécurité, intégration, pas de owner métier.
• Quelle décision doit être prise et par qui ? Un RACI minimal. Qui est responsable. Qui valide. Qui est consulté. Qui est informé.

Le canevas “feuille de route IA PME/ETI” prêt à copier

Objectif : une feuille de route courte, lisible par un dirigeant, et pilotable par une équipe projet. Tu peux la structurer en 6 blocs.

Bloc 1 : Quick wins (0 à 90 jours)

Ce sont des usages à faible intégration, avec données déjà disponibles, et un contrôle humain si nécessaire.

• 1 à 3 cas maximum pour éviter la dispersion.
• Livrables : prototype en conditions réelles, KPI, procédure d’escalade, et “stop” si la qualité n’est pas au niveau.
• Règle : pas de quick win sans mesure avant/après. Sinon tu ne sauras jamais si ça marche.

Exemples typiques PME : tri et routage d’emails, extraction de données de documents, assistant interne sur documentation (avec garde-fous), pré-qualification de demandes entrantes.

Bloc 2 : POC de levée de risque (0 à 90 jours)

Un POC qui ne sert pas à “prouver que l’IA marche”. Ça, on le sait. Il sert à lever un risque précis :

• qualité des données,
• risque RGPD,
• sécurité et confidentialité,
• intégration au SI,
• coût d’exploitation.

Livrable attendu : un go/no-go documenté. Si c’est non, tu as quand même gagné du temps et évité un projet zombie.

Bloc 3 : Socle data (0 à 6 mois, en parallèle)

La plupart des feuilles de route IA meurent ici. Donc tu le mets noir sur blanc, dès le début.

• Inventaire des données utiles et des propriétaires.
• Qualité : doublons, champs obligatoires, référentiels, historisation.
• Dictionnaire : définitions partagées des champs clés (client, commande, incident, etc.).
• Accès : droits, habilitations, logs d’accès.

Objectif simple : réduire le temps perdu à chercher, extraire, nettoyer. Sans ça, ton budget IA part en préparation de données.

Bloc 4 : Gouvernance (immédiat puis continu)

Pas besoin d’une usine à gaz. Mais il faut que quelqu’un décide, et que les risques soient suivis.

• Rôles : sponsor, product owner métier, référent IT/data, RSSI et/ou DPO selon sensibilité.
• Rituels : comité mensuel d’arbitrage cas d’usage, revue risques, revue KPI.
• Documentation : décisions, données utilisées, versions, limites connues, contrôles humains.

Si tu veux cadrer proprement la partie “qui décide quoi”, tu peux t’appuyer sur ce guide interne Lyon IA : https://lyon-ia.com/blog/gouvernance-ia-entreprise.

Bloc 5 : KPI et pilotage (dès le jour 1)

Un usage IA sans KPI, c’est un coût. Pas un projet.

• KPI métier : délai, qualité, productivité, conversion, satisfaction.
• KPI risque : taux d’erreurs, taux d’escalade humaine, incidents, dérives.
• KPI exploitation : coûts variables (API, tokens), latence, disponibilité.

Pour cadrer la mesure avant/après, garde une méthode simple : https://lyon-ia.com/blog/mesurer-gain-reel-usage-ia.

Bloc 6 : Sécurité, conformité, et risques (pas “plus tard”)

Tu n’as pas besoin d’être juriste. Tu as besoin d’un réflexe : documenter, sécuriser, et analyser les risques.

Côté réglementation, deux repères concrets :

• AI Act : entré en vigueur le 1er août 2024, applicable à partir du 2 août 2026 avec des jalons. Les obligations de transparence deviennent exécutoires à partir du 2 août 2026 (avec une période de mise en conformité jusqu’au 2 décembre 2026 pour certains systèmes déjà sur le marché). Les règles “haut risque” (annexe III) s’appliqueront à partir du 2 décembre 2027. Sources : Commission européenne et AI Act Service Desk.
• RGPD : la CNIL insiste sur la qualification des traitements, la gouvernance, la sécurité, la traçabilité, et l’analyse de risques, avec un point très terre à terre : il faut budgéter les mesures. Sources : CNIL.

Deux lectures utiles côté Lyon IA, orientées action :

• Registre et documentation AI Act : https://lyon-ia.com/blog/ai-act-documenter-vos-usages-dia-en-entreprise-registre-pret-a-copier-exemple-pme-lyon
• Garde-fous agents IA (si tu touches à des agents connectés à des outils) : https://lyon-ia.com/blog/agents-ia-en-production-garde-fous

Budget : ce que tu dois cadrer avant de promettre quoi que ce soit

Un budget IA, ce n’est pas “un abonnement à un outil”. Dans une PME/ETI, la plupart du coût est ailleurs : temps humain, intégration, sécurisation, exploitation.

Découpe simple d’un budget “propre”

• Build : prototypage, intégration, connecteurs, tests.
• Run : coûts variables (API, tokens), supervision, incidents, mises à jour.
• Data : extraction, nettoyage, qualité, droits d’accès.
• Sécurité et conformité : analyse de risques, contrôles, documentation, audits éventuels.
• Change : formation, adoption, nouvelles routines, support interne.

Si tu veux une base pour éviter les mauvaises surprises sur la facture, tu peux croiser avec : https://lyon-ia.com/blog/combien-coute-vraiment-un-projet-d-ia-generative-en-entreprise et, côté pilotage des dépenses : https://lyon-ia.com/blog/un-quart-des-budgets-ia-gache-comment-piloter-vos-depenses-ia.

Les risques à mettre sur la table (sinon ils te tombent dessus)

Si tu construis une feuille de route IA PME sans registre de risques, tu vas découvrir ces points en production. Au pire moment.

Risques “métier”

• KPI non définis, donc impossible de trancher.
• Process inchangé, donc gain nul.
• Qualité insuffisante, donc retour en arrière.

Risques “données”

• Données indisponibles ou inexploitables.
• Droits d’accès non gérés.
• Données sensibles qui partent dans des outils non cadrés.

Risques “sécurité et conformité”

• Shadow AI : des usages non déclarés qui contournent les règles.
• Fuite via prompts, pièces jointes, connecteurs.
• Traçabilité insuffisante : qui a demandé quoi, sur quelles données, pour quelle décision.

Sur le sujet Shadow AI, pour cadrer vite : https://lyon-ia.com/blog/shadow-ai-en-entreprise.

Ton plan 90 jours type (simple, défendable, finançable)

Voici un format qui passe bien en PME/ETI parce qu’il est concret. Tu peux l’adapter à ton contexte.

Semaine 1 à 2 : cadrage express

• 1 cas d’usage quick win choisi.
• KPI avant/après défini.
• Données et accès validés.
• Risques principaux listés + responsable pour chacun.

Semaine 3 à 6 : prototype en conditions réelles

• Prototype sur un périmètre réduit.
• Mesure des résultats.
• Contrôle humain et procédure d’escalade.

Semaine 7 à 10 : industrialisation légère

• Intégration minimale (auth, logs, supervision).
• Documentation (usage, limites, données).
• Formation des utilisateurs.

Semaine 11 à 12 : go/no-go + feuille de route 6 mois

• Décision sponsor.
• Backlog des prochains cas d’usage.
• Chantiers socle data et gouvernance planifiés.
• Budget build/run cadré.

Pourquoi ARIA Auvergne-Rhône-Alpes pousse ce format maintenant

Parce que l’IA est déjà là dans les boîtes, souvent de manière diffuse. Et parce que les entreprises se font rattraper par trois réalités :

• la diffusion accélère (objectifs publics de généralisation, type plan “Osez l’IA”),
• les coûts existent même quand “les modèles baissent”,
• les obligations de transparence et de conformité se rapprochent (AI Act, RGPD).

Donc la bonne question n’est plus “est-ce qu’on teste l’IA ?” mais “qu’est-ce qu’on met en production, avec quel niveau de contrôle, et quel ROI mesuré ?”.

Ce que tu peux faire dès maintenant (avant le 24/09)

• Écris ta page de préparation : irritants, données, contraintes, sponsor.
• Choisis 2 cas d’usage que tu es prêt à défendre avec un KPI.
• Décide ton horizon : quick win 90 jours ou chantier socle 6 mois, mais pas “tout en même temps”.
• Pose un go/no-go à l’avance : quel seuil de qualité ou de gain déclenche l’arrêt.

Si ton point de départ est “diagnostic IA” et que tu veux éviter une roadmap gadget, tu peux aussi recouper avec cet article Lyon IA (même logique : passer à l’exécution) : https://lyon-ia.com/blog/parcours-ia-minalogic-vs-diagnostic-ia-cci-lyon-choisir-sans-finir-avec-une-roadmap-gadget.

Le bon résultat : une feuille de route courte, et un premier lancement cadré

Un afterwork IA Lyon utile, ce n’est pas celui où tu entends des concepts. C’est celui où tu repars avec une feuille de route IA PME qui tient debout :

• une short-list de cas d’usage,
• un sponsor et un owner par cas,
• un budget cadré build/run,
• un plan 90 jours avec un go/no-go,
• un début de socle data et de gouvernance,
• des garde-fous sécurité et conformité dès le départ.

Si tu viens avec ta page de préparation et que tu refuses les idées non mesurables, tu transformes un diagnostic IA en décisions. C’est exactement le point dur. Et c’est là que ça commence à créer de la valeur.