Comment cadrer un projet IA ?

Bien poser les fondations pour maximiser l’impact de l’intelligence artificielle en entreprise

L’intelligence artificielle s’impose dans tous les secteurs comme un levier de transformation majeur. Pourtant, derrière l’enthousiasme, de nombreuses entreprises font le constat suivant : leurs projets IA n’atteignent pas leurs objectifs, ou ne dépassent jamais le stade du prototype.

La raison ? Un cadrage insuffisant ou mal orienté. Un projet IA bien cadré, c’est un projet qui part d’un vrai besoin, qui s’appuie sur des données solides et qui implique les bonnes parties prenantes dès le départ.

Dans cet article, nous partageons les bonnes pratiques pour cadrer efficacement un projet IA, sur la base de notre expérience terrain dans différents secteurs.

1. Partir du besoin métier, pas de la technologie

Le premier piège classique est de partir de la technologie. "Et si on utilisait ChatGPT pour faire un assistant RH ?". Cette approche techno-centrée mène souvent à des projets déconnectés du terrain et des vrais irritants quotidiens.

À l’inverse, un bon cadrage commence toujours par une analyse du processus métier existant. L’objectif est d’identifier les zones où l’IA peut apporter de la valeur. Pour cela, on peut s’appuyer sur des outils issus du lean management ou du design de services, notamment les approches comme SIPOC ou la cartographie des gaspillages (muda).

Voici les éléments à observer dans un processus :

Les tâches répétitives à faible valeur ajoutée
Les points de friction qui génèrent des erreurs ou du rework
Les zones d’attente ou de blocage, où le traitement est lent ou interrompu
Les actions réalisées manuellement, souvent sujettes à variation ou oubli
Les surcharges cognitives, là où les utilisateurs doivent traiter un trop grand volume d’informations

Une fois ces points identifiés, on peut poser la question centrale :

Quel est le problème métier que nous cherchons à résoudre, et pourquoi est-ce prioritaire maintenant ?

2. Évaluer les données disponibles

Un projet IA est à 70 % un projet data. C’est souvent ce que les entreprises découvrent à leurs dépens une fois le projet lancé. Sans données pertinentes, de qualité et accessibles, aucun modèle d’IA ne peut produire des résultats fiables.

Voici les questions clés à se poser à ce stade :

Quelles sont les sources de données pertinentes ? Sont-elles structurées (bases, fichiers) ou non (PDF, emails, comptes rendus) ?
Quel est le volume de données disponible ? Quelle est leur fraîcheur ?
Quelle est la qualité des données : sont-elles complètes, cohérentes, annotées ?
Quelles sont les contraintes d’usage ? RGPD, sécurité, propriété, dépendance à des tiers ?
Qui peut y accéder, avec quel niveau de granularité ?

Et si les données sont insuffisantes ?

Il existe plusieurs stratégies pour y remédier :

Collecter de nouvelles données sur une période courte (via formulaire, instrumentation d’un processus, transcription de documents)
Augmenter ou enrichir les données existantes avec des sources tierces ou des outils d’analyse
Travailler avec des données synthétiques ou simulées pour amorcer une approche de type proof of concept
Segmenter le projet pour se concentrer sur un cas d’usage où les données sont disponibles

Ne pas ignorer ce sujet, c’est gagner du temps, éviter les impasses, et construire une base solide.

3. Définir les objectifs du projet IA

Tout projet IA doit être relié à un objectif métier clair et mesurable. Il ne s’agit pas uniquement de démontrer une capacité technique, mais d’obtenir un bénéfice tangible pour les utilisateurs ou l’organisation.

Les objectifs typiques peuvent être :

Réduction du temps de traitement d’une tâche
Amélioration de la précision ou de la qualité d’une décision
Automatisation partielle d’un processus
Génération de recommandations ou d’insights utiles à l’action
Accès facilité à l’information ou à la documentation interne

Il est essentiel de définir des indicateurs de succès dès le départ, même simples :

Temps moyen gagné par utilisateur
Nombre de requêtes traitées automatiquement
Taux d’adhésion ou d’adoption
Comparaison entre résultats IA et traitement manuel

4. Impliquer les bonnes parties prenantes

L’IA touche à la fois les métiers, la technique, les données et parfois la gouvernance. Le cadrage doit permettre d’aligner ces parties prenantes et de créer les conditions d’une coopération efficace.

Voici les rôles à identifier :

Le sponsor métier, porteur du besoin et garant de l’impact
Le référent données, capable de documenter et d’ouvrir les sources utiles
Le responsable technique, garant de l’intégration et du maintien en condition opérationnelle
Les utilisateurs finaux, qui devront utiliser, valider ou faire confiance à la solution IA

Une approche trop technique ou trop “hors sol” mène souvent à des résistances internes. Un cadrage réussi implique les bons interlocuteurs dès la phase d’analyse.

5. Définir l’approche technologique adaptée

Une fois le problème bien posé, les données évaluées et les objectifs définis, vient le moment de choisir une solution technique. Cette décision ne doit pas être guidée par la mode, mais par l’adéquation entre le besoin, les données et les contraintes du client.

Par exemple :

Extraction d’informations structurées → modèles NLP + pipeline d’ETL
Résumé ou interrogation documentaire → modèle LLM + moteur de recherche vectorielle (RAG)
Classification de documents ou d’e-mails → modèle supervisé avec entraînement spécifique
Génération de texte marketing ou RH → LLM généraliste avec règles métier

Ce choix technique dépend aussi des contraintes de :

Latence (temps de réponse acceptable)
Confidentialité (hébergement local ou cloud)
Coût d’inférence
Maintenance et explicabilité

6. Planifier les étapes du projet

Voici une structure classique, à adapter selon les moyens et les ambitions :

Cadrage (1 à 2 semaines) : identification du besoin, données, objectifs
Préparation des données (2 à 3 semaines) : extraction, nettoyage, structuration
Prototype ou POC (2 à 4 semaines) : démonstrateur fonctionnel sur cas réduit
Évaluation : validation par les utilisateurs, mesure des KPI
Déploiement progressif : intégration dans les outils, accompagnement au changement

Ce type de découpage permet de montrer de la valeur rapidement, tout en limitant les risques et en impliquant les parties prenantes de bout en bout.

7. Les erreurs à éviter

Voici quelques pièges fréquemment rencontrés lors du cadrage :

Partir d’une technologie sans problème métier clairement défini
Lancer un POC “pour tester l’IA” sans perspective de déploiement réel
Sous-estimer l’effort lié à la préparation des données
Ne pas intégrer les utilisateurs finaux dans la conception
Ne pas penser l’intégration dans les outils existants

Un bon cadrage permet d’éviter ces dérives en posant un cadre clair et réaliste.

Conclusion : bien cadrer, c’est déjà réussir à 50 %

Un projet d’intelligence artificielle n’est pas une expérimentation technologique : c’est un projet de transformation des usages. Le succès ne dépend pas uniquement de la performance des modèles, mais de la capacité à comprendre le besoin, à mobiliser les données, à impliquer les utilisateurs et à construire une solution déployable.

Chez AI-Partner, nous accompagnons les entreprises dans ce travail de cadrage stratégique et opérationnel, premier pas indispensable pour que l’IA devienne un levier réel de performance.

Vous avez un cas d’usage en tête ? Vous souhaitez structurer vos projets IA ? Parlons-en.