Une table ronde sans slides, ça sert à ça : repartir avec des décisions
Le format annoncé de la rencontre « Data & IA à Lyon : projets, blocages et retours terrain » est clair : pas de slides, pas de présentation imposée, des échanges qui partent des galères concrètes des participants. C’est affiché sur la page Meetup de la communauté Lyon Data Science, avec un déroulé typique en tour de table, puis 10 à 15 minutes par sujet proposé. Le tout au TUBÀ, 15 Bd Marius Vivier Merle, 69003 Lyon, à Part-Dieu.
Donc on ne va pas “refaire la séance”. On va faire mieux : une synthèse opérationnelle. Les blocages que tu vois revenir dans les équipes data et IA à Lyon. Et surtout : un plan 30 jours pour chacun, avec des indicateurs pilotables. Objectif : débloquer projet IA, pas nourrir un backlog de bonnes intentions.
SEO, au passage : si tu cherches Data IA Lyon TUBÀ, Lyon Data Science, retour terrain data, ou “comment débloquer un projet IA”, tu es au bon endroit.
1) Données : qualité, accès, ownership. Le classique “où est la vérité ?”
Ce que ça ressemble sur le terrain : données dispersées, KPI qui changent selon l’équipe, tickets d’accès qui durent des semaines, pas de traçabilité, et au final un modèle qui passe plus de temps à survivre qu’à produire de la valeur.
Mini-plan 30 jours
- Semaine 1 : choisir un seul cas d’usage. Écrire une fiche donnée minimale : sources, tables, champs critiques, fréquence, “golden source”, responsable.
- Semaine 2 : faire un profiling sur un échantillon : manquants, doublons, distributions, valeurs aberrantes, dérives temporelles.
- Semaine 3 : ajouter 5 à 10 tests de qualité automatisés. Simples, mais exécutés à chaque run. Ajouter une règle : si échec sur champ critique, on stoppe.
- Semaine 4 : formaliser un contrat de données : définitions, SLA de mise à jour, canal d’escalade, et qui tranche quand ça casse.
Indicateurs à suivre
- % de champs critiques manquants
- % de doublons sur identifiants attendus uniques
- Fraîcheur des données (latence de mise à jour)
- % de jeux de données avec owner nommé
- Temps médian pour obtenir un accès aux données
2) ROI : POC éternel, valeur non mesurée, sponsor fantôme
Ce que ça ressemble : on fait un POC “pour voir”, on le montre, tout le monde applaudit, et personne ne sait dire si ça a économisé 1 euro ou 1 minute. Six mois après, c’est toujours “en pilote”.
Mini-plan 30 jours
- Semaine 1 : poser 3 métriques dès le début : usage (adoption), métier (impact), coût (run).
- Semaine 2 : mesurer une baseline “avant” pendant 2 semaines. Même imparfaite, mais stable.
- Semaine 3 : cadrer un test avant/après propre, ou un A/B si possible. Définir qui est “dans” et qui est “hors test”.
- Semaine 4 : faire une revue sponsor avec décision explicite : scale, stop ou pivot. Et une date.
Indicateurs à suivre
- Taux d’adoption : utilisateurs actifs, fréquence, rétention
- Time-to-value : délai entre mise à dispo et gain mesuré
- Temps gagné par dossier, ou par ticket
- Taux d’erreur (qualité, retours, corrections)
- Coût mensuel : infra, licences, API, support
Pour une méthode simple et rigoureuse, tu peux t’appuyer sur : https://lyon-ia.com/blog/mesurer-gain-reel-usage-ia.
3) Gouvernance : “qui décide ?” et “qui porte le risque ?”
Ce que ça ressemble : Data, IT, métier, RSSI, DPO, juridique. Tout le monde a un avis. Personne n’a le stylo. Résultat : arbitrages tardifs, backlog illisible, escalades politiques (au sens interne), et fatigue.
Mini-plan 30 jours
- Semaine 1 : écrire un RACI sur le cas d’usage. Qui est responsable, qui valide, qui est consulté, qui est informé. Court. Lisible.
- Semaine 2 : mettre une revue hebdo 30 min. Un ordre du jour : décisions à prendre, risques, blocages.
- Semaine 3 : définir une definition of done incluant exploitation, sécurité, support, et monitoring. Pas juste “ça marche sur mon poste”.
- Semaine 4 : créer un process de dérogation : quand on ne peut pas faire parfait, comment on documente, qui signe, et combien de temps c’est valable.
Indicateurs à suivre
- Nombre de décisions en attente depuis plus de 7 jours
- Temps moyen de validation (sécu, DPO, archi)
- % de sujets sans owner
- % de livrables “done” avec exploitation et sécurité validées
Pour cadrer “qui décide quoi” sans surprocess, tu as une base : https://lyon-ia.com/blog/gouvernance-ia-entreprise.
4) Sécurité : peur de la fuite, peur du shadow AI, peur de “brancher” trop vite
Ce que ça ressemble : des équipes bloquées parce que “on ne peut pas”, ou l’inverse, des équipes qui contournent parce que “il faut avancer”. Les deux mènent au même mur : incident, ou gel du projet.
Pour garder les pieds sur terre, il existe une référence utile et neutre : ANSSI publie des recommandations sur les systèmes d’IA générative (29 avril 2024) et sur l’IA agentique (30 octobre 2026). Tu n’as pas besoin de réinventer ta doctrine : tu traduis en contrôles projet.
Mini-plan 30 jours
- Semaine 1 : faire l’inventaire des flux : quelles données entrent, sortent, où ça transite, qui y accède. Écrire noir sur blanc ce qui est interdit (ex : données RH nominatives dans un outil non approuvé).
- Semaine 2 : poser 5 garde-fous : auth forte, gestion des secrets, journalisation, droits minimum, filtrage des données sensibles.
- Semaine 3 : définir un mode dégradé : que se passe-t-il si le modèle est indisponible, trop lent, ou renvoie n’importe quoi.
- Semaine 4 : exécuter un test d’abus simple : injection de prompt, exfiltration, données pièges, et vérifier que les logs permettent d’enquêter.
Indicateurs à suivre
- % de cas d’usage avec cartographie des données à jour
- Nombre d’incidents ou quasi-incidents (shadow AI, partage non conforme)
- Couverture des logs : qui a fait quoi, quand, sur quelles données
- Nombre de secrets exposés ou mal gérés détectés
- Délai pour désactiver un accès ou révoquer un jeton
Pour cadrer le risque “usages non autorisés” dans les équipes : https://lyon-ia.com/blog/shadow-ai-en-entreprise-detecter-et-cadrer-les-usages-ia-non-autorises-checklist-rssi-lyon.
Et si tu es déjà sur des agents ou des assistants branchés sur des outils : https://lyon-ia.com/blog/agents-ia-en-production-garde-fous et https://lyon-ia.com/blog/securiser-un-agent-ia.
5) MLOps et passage en prod : ça marche, mais ça ne tient pas
Ce que ça ressemble : modèle ou workflow validé en démo, puis en prod ça dérive, ça casse, personne ne sait quand re-entraîner, ni comment rollback, ni même qui reçoit l’alerte. Et au bout de deux incidents, “on met en pause”.
Mini-plan 30 jours
- Semaine 1 : définir le SLO du service : latence, disponibilité, qualité, et un budget d’erreur accepté.
- Semaine 2 : instrumenter : logs, métriques, traces. Ajouter un identifiant de requête de bout en bout. Sans ça, tu enquêtes à l’aveugle.
- Semaine 3 : construire un jeu de tests représentatif (cas normaux, cas tordus, cas interdits) et l’exécuter à chaque changement.
- Semaine 4 : prévoir un plan de rollback et un runbook : qui fait quoi quand ça dérape.
Indicateurs à suivre
- Stabilité : taux d’échec, timeouts, erreurs applicatives
- Qualité : score sur jeu de tests, taux de non-réponses, taux de corrections humaines
- Dérive : évolution des distributions d’entrée, drift de performance
- MTTR : temps moyen de rétablissement
- Fréquence de déploiement et % de rollbacks
Sur l’industrialisation côté DSI (POC vers run), tu peux t’appuyer sur : https://lyon-ia.com/blog/industrialiser-lia-en-dsi-a-lyon-1310-la-checklist-poc-vers-run-mlops-couts-risques.
Et pour construire un jeu de tests utile, sans se raconter d’histoires : https://lyon-ia.com/blog/evaluer-reponses-ia-jeu-de-tests.
6) Acculturation : “les métiers ne suivent pas” et “les data ne parlent pas métier”
Ce que ça ressemble : des outils IA utilisés en douce, ou au contraire rejetés parce que “ça fait peur”. Et souvent, un problème plus simple : les gens ne savent pas quoi demander, ni comment juger si c’est bon.
Mini-plan 30 jours
- Semaine 1 : identifier 10 à 20 “power users” métiers. Les mettre dans un canal commun (Teams, Slack). Leur donner un cadre : ce qui est autorisé, interdit, et comment remonter un cas.
- Semaine 2 : faire 2 ateliers d’1 heure : cas d’usage (ce qui vaut le coup) + risques (données, hallucinations, confidentialité).
- Semaine 3 : lancer 1 pilote sur un périmètre petit mais réel. Exiger une mesure “avant/après”.
- Semaine 4 : publier une charte d’usage simple + une FAQ interne “quoi faire quand l’IA se trompe”.
Indicateurs à suivre
- Nombre d’utilisateurs formés et actifs (pas juste “inscrits”)
- Nombre de cas d’usage remontés et qualité du cadrage (objectif, données, mesure)
- Taux de shadow AI détecté ou déclaré (et sa tendance)
- Nombre d’incidents liés à une mauvaise utilisation (copier-coller de données sensibles, etc.)
Pour structurer une formation minimum qui tient : https://lyon-ia.com/blog/former-ses-equipes-a-l-ia. Pour la charte : https://lyon-ia.com/blog/charte-usage-ia-entreprise.
7) Achats : cycles trop longs, cadrage flou, dépendance fournisseur mal anticipée
Ce que ça ressemble : le besoin est réel, mais l’achat part dans tous les sens. On compare des outils incomparables, on signe sans clauses clés, ou on reste bloqué six mois sur “on va consulter”.
Mini-plan 30 jours
- Semaine 1 : écrire une fiche besoin : cas d’usage, données, contraintes (hébergement, RGPD), volumétrie, intégrations, exigences sécurité.
- Semaine 2 : faire une short-list de 3 options max. Exiger une démo sur vos données ou un dataset représentatif. Sinon, c’est du théâtre.
- Semaine 3 : cadrer le contrat : réversibilité, logs, localisation, sous-traitants, conservation, droit d’audit, SLA, plafonds de coûts API.
- Semaine 4 : lancer un pilote contractuel : périmètre, durée, critères d’acceptation, décision de sortie (scale/stop).
Indicateurs à suivre
- Délai entre expression de besoin et pilote
- % de contrats avec clauses de réversibilité et de traçabilité
- Coût prévisionnel vs réel sur un mois d’usage (API, licences)
- Nombre d’intégrations critiques réellement couvertes
Pour les clauses à lire deux fois : https://lyon-ia.com/blog/contrat-fournisseur-ia-clauses. Pour cadrer un besoin sans se faire balader : https://lyon-ia.com/blog/cahier-des-charges-projet-ia.
Continuer l’entraide locale à Lyon : venir avec un blocage, repartir avec un plan
Le signal est net à Lyon : il y a une demande forte pour des échanges opérationnels, et ça se voit dans la programmation régulière des rencontres Data/IA. Le TUBÀ est un point de chute logique à Part-Dieu, et la communauté Lyon Data Science pousse un format qui évite le blabla : tour de table, sujets proposés, retours terrain.
3 manières de jouer utile, dès le prochain rendez-vous
- Arriver avec un blocage formulé : “On n’a pas d’owner data”, “on ne sait pas mesurer”, “la sécu bloque”, “achats ne sait pas quoi demander”. Une phrase. Pas un roman.
- Arriver avec un artefact : une fiche cas d’usage, un mini-RACI, une check-list sécurité, ou un tableau métriques. Même brouillon.
- Repartir avec une décision datée : ce qu’on fait sous 7 jours, qui le fait, et quel indicateur dira si ça avance.
Si tu veux préparer ta venue spécifiquement sur ce format au TUBÀ, ces contenus de Lyon IA servent de base :
- https://lyon-ia.com/blog/table-ronde-data-ia-a-lyon-1011-tuba-viens-bloque-repars-avec-un-plan
- https://lyon-ia.com/blog/data-ia-a-lyon-lyon-data-science-au-tuba-10-sujets-pour-venir-bloque-decider
- https://lyon-ia.com/blog/data-ia-a-lyon-1711-tuba-12-questions-pour-debloquer-ton-projet
Le plan simple : choisis 1 blocage, exécute 30 jours, mesure, décide
Si tu repars avec une seule chose, prends celle-là : un projet IA se débloque rarement par “plus d’IA”. Il se débloque par une décision sur un goulot d’étranglement précis. Données. ROI. Gouvernance. Sécurité. Prod. Acculturation. Achats.
Ta check-list ultra courte pour lundi matin :
- Choisis 1 blocage (pas 7).
- Écris le mini-plan 30 jours en 10 lignes.
- Pose 5 indicateurs max, que tu peux mesurer sans outil magique.
- Programme la revue J+30 avec décision scale/stop/pivot.
Et si tu veux rester dans le concret, garde ce réflexe “Lyon” : viens aux échanges, apporte ton cas, repars avec un plan. C’est exactement l’ADN des tables rondes Data & IA à Lyon (TUBÀ).
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