De la stratégie de création de valeur IA à sa mise en œuvre

Définition et pilotage de la stratégie de création de valeur liée à l’IA

Gouvernance de l’IA

AI Org Design

AI Use Case Factory

AI Platform Design

Marketing Engineers

Impact sur le modèle économique, les revenus et les gains d’efficacité. Un plan chiffré, assorti de responsabilités claires et d’un dispositif de suivi dans la durée, pour passer des ambitions aux résultats.

Pour une grande banque internationale, l’AI OrgReview de Sia a analysé la fonction Compliance, qui compte plus de 50 ETP, et identifié jusqu’à 26 % de gains d’efficacité potentiels. L’analyse a mis en évidence l’équivalent de 3 ETP de capacité sur 25 fonctions prioritaires, donnant à la direction une base chiffrée pour réallouer les ressources vers des activités à plus forte valeur ajoutée.

Un fournisseur de données spécialisé dans l’immobilier commercial a appliqué la même approche à sa fonction RH, identifiant un potentiel d’automatisation de 20 à 30 % des tâches administratives. L’équipe peut ainsi consacrer davantage de temps aux enjeux stratégiques liés aux ressources humaines, plutôt qu’aux tâches courantes de gestion.

Une ontologie et une tour de contrôle des agents et de l’IA : une vision consolidée de tous les modèles et agents en production, de leurs responsables, de leurs coûts et des usages qui leur sont autorisés.

La direction juridique d’un grand acteur technologique a créé en quatre semaines une plateforme dédiée au pilotage de l’IA, développée par un seul ingénieur. Résultat : 80 % de temps gagné sur le reporting manuel. Le dispositif repose sur le cadre AI ValueOps de Sia, structuré autour de cinq dimensions : coûts, usages, modèles, agents et valeur. Il précise également les rôles et responsabilités du CEO, CFO, CIO, CDO et CAIO, et a depuis été testé auprès d’une dizaine d’organisations.

La gouvernance des agents en constitue un volet central : elle définit leur niveau d’autonomie, encadre leurs dépenses et prévoit un mécanisme d’arrêt immédiat. L’objectif est simple : savoir quels agents sont en service, qui en est responsable et ce qu’ils sont autorisés à faire.

Montée en compétences, planification des effectifs et organisation. Pour tirer pleinement parti de l’IA, il faut faire évoluer l’organisation au même rythme que les technologies.

Une méthode structurée pour identifier, évaluer, développer et déployer les cas d’usage à grande échelle, à partir du catalogue de l’Agent Store plutôt que de repartir de zéro.

De « Faut-il investir ? » à « Quels métiers transformer en priorité ? » : préparer les activités commerciales d’un acteur biopharmaceutique à l’IA

Pour un grand groupe biopharmaceutique international, Sia a analysé 25 fonctions commerciales et médicales dans la péninsule Ibérique, auprès de plus de 90 collaborateurs et sur environ 450 tâches. L’analyse a montré que 80 % des tâches pouvaient être assistées par l’IA. Elle a permis de retenir 3 des 12 cas d’usage identifiés pour un déploiement à court terme et de définir 3 profils types pour guider la transformation.

Comme l’a résumé le client, cette démarche « a fait évoluer la réflexion : il ne s’agissait plus de savoir s’il fallait investir dans l’IA, mais de déterminer quels métiers transformer en priorité. »

Créer une nouvelle direction autour de métiers adaptés à l’IA

Un acteur majeur des services professionnels a créé une nouvelle direction dédiée aux affaires publiques et institutionnelles et s’est appuyé sur l’analyse de Sia pour cartographier 21 fonctions et plus de 400 activités, faisant émerger 12 cas d’usage de l’IA. Ces enseignements ont directement nourri la conception du modèle opérationnel, afin que la nouvelle direction soit structurée dès le départ autour de métiers et de modes de travail intégrant pleinement l’IA.

De la faisabilité au business case : l’AI OrgReview appliqué à la conformité bancaire

Une grande banque internationale a utilisé l’AI OrgReview de Sia pour analyser ses activités de conformité, qui regroupent plus de 50 ETP. L’analyse a modélisé plusieurs scénarios de gains de temps, du plus prudent au plus favorable, et identifié des gains équivalents à plusieurs ETP sur 25 fonctions de conformité, ainsi que des possibilités de mutualisation et de centralisation.

Cette démarche « a permis à la direction de la conformité de passer du débat sur la faisabilité de l’IA à la définition de changements concrets dans l’organisation, appuyés par un business case chiffré pour chacun d’entre eux. »

Sia a développé Agent Forge sur Amazon Bedrock AgentCore pour déployer des agents IA directement dans les environnements de ses clients, qu’il s’agisse de solutions SaaS ou d’applications développées sur mesure. D’abord éprouvée en interne comme premier cas d’usage de Sia (« client zéro »), la plateforme fait aujourd’hui fonctionner plus de 1 000 agents en production. Elle démontre ainsi une méthode reproductible pour passer du prototype d’agent à un déploiement à grande échelle en entreprise.

Les choix d’architecture et de plateforme qui déterminent durablement les coûts et la vitesse d’exécution : architecture, outils et arbitrages entre développement interne et solutions existantes.

Appliquer les méthodes de l’ingénierie au marketing : pilotage des campagnes avec des agents IA, systèmes de gestion des contenus et dispositifs de mesure conçus pour fonctionner à grande échelle.

Préparation aux modèles de pointe, gestion des vulnérabilités et gouvernance des agents : chaque agent est identifié, encadré et traçable.

L’écosystème de partenariats de Sia avec les hyperscalers.