Data & IA à Lyon (17/11, TUBÀ) : 12 questions pour débloquer ton projet

Tu viens avec un blocage. Tu repars avec des options.

Les meetups data, c’est souvent sympa. Mais si tu arrives vague, tu repars vague. Or la table ronde “Data & IA à Lyon : projets, blocages et retours terrain” est justement pensée pour du concret, sans slides, orientée cas réels.

Le bon move : venir prêt. Avec une question nette, un mini pitch cadré, et 12 questions qui forcent les bons arbitrages. Données, ROI, sécurité, gouvernance, production. Pas du blabla.

Infos pratiques: le meetup Data Science à Lyon au TUBÀ

• Quoi : table ronde participative “Data & IA à Lyon : projets, blocages et retours terrain” (discussion orientée cas concrets).
• Quand : mardi 17 novembre 2026, 18h30 à 20h00 (CET).
• Où : TUBÀ, Lyon Part-Dieu, adresse communément indiquée : 15 boulevard Marius Vivier Merle, 69003 Lyon.
• Organisateur : communauté Lyon Data Science (active depuis mars 2016, événements gratuits autour de la data science et de l’IA).
• Accès : gratuit sur inscription (RSVP via Meetup).

Sources : page Meetup de l’événement (Lyon Data Science) et documents TUBÀ (adresse), plus communication LinkedIn de Lyon Data Science sur la série de tables rondes.

Pourquoi ce format vaut le déplacement si tu as un projet IA

Parce que tu peux poser ton cas, entendre des retours de gens qui font la même chose dans d’autres boîtes lyonnaises, et repartir avec une shortlist d’actions. Mais seulement si tu donnes de la matière.

Ce que les participants peuvent vraiment t’apporter en 90 minutes :

• te dire si ton problème est un sujet data, un sujet process, ou un sujet produit, pas un sujet “modèle”.
• t’éviter un POC qui ne verra jamais la prod.
• te pointer les angles morts classiques : logs, ownership, conformité, coûts run.

La mini-trame de pitch (30 à 60 secondes) pour obtenir des retours utiles

Tu veux des réponses nettes. Donc tu proposes un cadre net. Voici une trame simple, faite pour ce type de table ronde :

• Contexte : “On est [secteur, taille], basés à Lyon ou en AURA. Le flux concerné, c’est [support, maintenance, supply, conformité, RH…].”
• Irritant concret : “Aujourd’hui, [douleur] arrive [fréquence]. Ça coûte [temps, euros] ou ça crée [risque].”
• Métrique cible : “On veut faire passer [KPI] de X à Y d’ici [date], sur [périmètre pilote].”
• Contrainte non négociable : “Contraintes : [RGPD, données sensibles], [hébergement], [latence], [budget], [SI legacy], [pas de données labellisées].”
• Question ouverte : “Si tu avais 2 semaines pour débloquer, tu commencerais par quoi : données, gouvernance, MVP, outillage, sécurité, industrialisation ?”

Astuce simple : écris ton pitch dans tes notes avant de venir. Si tu hésites sur une info (volumétrie, taux d’erreur, coûts), note “inconnu”. C’est déjà un signal utile.

Les 12 questions à préparer pour débloquer ton projet (données, ROI, sécurité, gouvernance)

Tu peux les utiliser de deux façons :

• à te poser avant l’événement pour cadrer ton cas,
• à poser sur place pour provoquer des retours actionnables.

Bloc 1: données et qualité (là où 80% des projets se cassent les dents)

• 1) Quelle décision (ou quel processus) veux-tu changer, et quelle donnée prouve que le problème existe ?

  Tu ne veux pas “faire de l’IA”. Tu veux changer une décision, un délai, un taux d’erreur. Arrive avec une preuve, même imparfaite : temps moyen de traitement, backlog, retours clients, incidents, rebuts.

• 2) Quelles sont tes sources de vérité, et quelle part est exploitable tout de suite ?

  SI, CRM, ERP, tickets, emails, documents, capteurs, base SQL, exports Excel, logs applicatifs. Et surtout : quelle part est accessible sans 3 mois de bataille interne.

• 3) Qualité: tu es à quel niveau sur le manquant, la fraîcheur, la cohérence, les doublons ? Et quel effort de nettoyage est acceptable ?

  Tu peux survivre avec des données imparfaites. Tu ne peux pas survivre avec un flou sur “qui nettoie, combien de temps, et jusqu’où”.

Bloc 2: logs, traçabilité, observabilité (le passage prod, pas le slide deck)

• 4) As-tu les logs nécessaires pour apprendre et diagnostiquer en production ?

  Inputs, outputs, latence, erreurs, contexte, version du prompt ou du modèle, action déclenchée, et feedback utilisateur. Sans ça, quand ça part en vrille, tu ne sais même pas pourquoi.

• 5) Comment tu mesures la dérive, et qu’est-ce qui déclenche une alerte ou un rollback ?

  Data drift, concept drift, changement de saisonnalité, nouveaux produits, nouvelles catégories. Question simple à poser : “À quel moment on arrête l’automatisation et on repasse en manuel ?”

Bloc 3: ownership et gouvernance des données IA (qui décide, qui assume)

• 6) Qui est owner du produit IA côté métier, qui est owner des données, et qui arbitre quand il y a conflit ?

  Si personne n’arbitre, ton projet devient une discussion sans fin. Si tout le monde arbitre, tu ne ships jamais.

• 7) Quelles règles de gouvernance existent déjà, et lesquelles manquent pour passer en prod ?

  Catalogue, dictionnaire, droits d’accès, workflow de validation, règles de conservation, procédures de correction. Sur place, cherche les retours terrain : “Qu’est-ce que vous avez gardé simple, et qu’est-ce que vous avez dû formaliser ?”

Bloc 4: ROI et métriques (sinon tu te fais tuer au prochain arbitrage budget)

• 8) Quelle métrique business t’engage, et quel niveau de preuve est “suffisant” ?

  Temps gagné, conversion, coûts évités, erreurs réduites, incidents évités, DSO, churn. Et surtout : c’est quoi la barre minimale pour dire “on continue” ?

• 9) Quel est le coût total attendu, pas juste le coût du modèle ?

  Temps équipes, cadrage, collecte, nettoyage, labellisation, infra, MCO, sécurité, juridique, conduite du changement. Si tu n’annonces pas ce coût, quelqu’un d’autre le découvrira au pire moment.

Bloc 5: achat vs build (make or buy, sans fantasme d’usine IA)

• 10) C’est différenciant ou c’est une commodité ? Et quelle dépendance fournisseur est acceptable ?

  Si c’est commodité, l’outil du marché peut gagner. Si c’est différenciant, tu dois maîtriser plus de briques. Pose aussi la question qui pique : “Si le fournisseur double ses prix ou change ses conditions, on fait quoi ?”

Bloc 6: sécurité, conformité, risques (le point qui te rattrape toujours)

• 11) Quelles données sont sensibles, et quelles contraintes d’hébergement, de rétention, de chiffrement, de contrôle d’accès s’imposent ?

  Données personnelles, santé, secrets d’affaires, stratégie commerciale, code, contrats. Mets le sujet sur la table tôt. Sinon tu construis un truc impossible à valider.

• 12) Tes “no-go” sont quoi, et c’est quoi ton plan de contrôle humain ?

  Décisions interdites, exigences d’explicabilité, seuil max de faux positifs, cas qui doivent toujours passer en revue humaine, garde-fous sur les actions automatiques. Une IA utile, c’est une IA avec des limites écrites.

Check rapide: ce que tu peux préparer en 20 minutes avant de venir

• 1 métrique actuelle (même approximative) : temps moyen, volume, coût, taux d’erreur.
• 1 exemple réel : un ticket anonymisé, un email type, un extrait de log, un document (sans données sensibles).
• 1 contrainte dure : RGPD, hébergement, latence, budget, outil imposé, SI legacy.
• 1 question binaire : “Est-ce qu’on doit d’abord instrumenter et logger, ou on peut prototyper direct ?” Ce genre de question déclenche des réponses nettes.

Si ton projet est GenAI: deux pièges à signaler tout de suite

Même si la table ronde couvre tout “Data & IA”, beaucoup de blocages actuels tournent autour de la GenAI (assistants internes, RAG, agents). Deux points à clarifier dès le départ :

• Le besoin de traçabilité : qui a demandé quoi, quelle réponse a été donnée, et sur quelles sources. Sinon, tu ne corriges pas, tu subis.
• Le budget qui dérape : tokens, tests, environnements, et surtout montée en charge. Si tu ne sais pas comment ça scale, tu ne sais pas si c’est viable.

Si tu veux creuser ces sujets côté gouvernance, tu peux relire : Table ronde Data & IA au TUBÀ (Lyon, 06/10) : 5 options pour débloquer ton projet.

Ce que tu dois viser en sortant: une décision, pas une to-do list infinie

Ton objectif à 20h00, ce n’est pas “avoir des idées”. C’est repartir avec une décision de type :

• “On arrête ce cas, pas assez de données ou pas assez de valeur.”
• “On instrumente et on logge 2 semaines, puis on réévalue.”
• “On fait un MVP sur un périmètre réduit, avec contrôle humain.”
• “On achète une brique du marché et on garde l’intégration en interne.”
• “On formalise ownership + règles d’accès avant de coder.”

Si tu n’as pas ça, tu auras juste passé une bonne soirée. Ce n’est pas le but.

Action: prends 10 minutes, choisis ta question, et verrouille ton pitch

Avant le meetup au TUBÀ, fais un truc simple :

• choisis 1 blocage principal (données, ROI, sécurité, gouvernance, prod),
• réponds à 4 éléments (contexte, irritant, métrique, contrainte),
• garde sous le coude les 12 questions ci-dessus pour guider la discussion.

Tu viens pour débloquer un projet IA. Pas pour collectionner des opinions. Avec ce cadre, tu donnes aux autres de quoi t’aider. Et tu repars avec des prochaines étapes nettes.