Du système d'information au SI augmenté
Conseil en stratégie IA : construire un système d'information augmenté et créateur de valeur
HOSIUS Conseil accompagne les ETI et PME structurées de 15 à 500 M€ de chiffre d'affaires pour intégrer l'intelligence artificielle dans leur stratégie, leurs processus et leur système d'information. L'objectif n'est pas de multiplier les expérimentations, mais d'identifier les usages qui créent réellement de la valeur, de vérifier que les données et le SI permettent de les mettre en œuvre, puis d'organiser leur déploiement dans un cadre maîtrisé.
L'IA est un sujet de système d'information et d'organisation, pas un gadget
L'intelligence artificielle ouvre de nouvelles possibilités aux ETI : automatiser certaines tâches, assister les collaborateurs dans leurs décisions, exploiter plus efficacement l'information disponible ou faire évoluer progressivement les processus métier.
Mais un projet IA ne commence pas par le choix d'un outil. Il commence par une question beaucoup plus simple : où l'IA peut-elle apporter une valeur mesurable à l'entreprise, avec quelles données, dans quels processus et sous quelles conditions de maîtrise ?
HOSIUS accompagne les directions générales, les directions métiers et les DSI pour répondre à ces questions et construire une trajectoire IA réaliste, intégrée au système d'information existant.
Le SI augmenté
Faire travailler ensemble processus, données, applications, collaborateurs et intelligence artificielle. Indépendant des éditeurs et des intégrateurs, HOSIUS intervient du cadrage stratégique au pilotage opérationnel pour construire progressivement un SI plus intégré, plus exploitable et augmenté par l'IA.
Les cinq questions auxquelles répond notre conseil en IA
Chaque question correspond à un axe d'analyse concret. Ensemble, elles permettent de décider si, où et comment l'IA doit entrer dans votre organisation.
Où est la valeur ?
Ce que l'on analyse
Productivité, qualité, délais, chiffre d'affaires, expérience client, réduction des tâches sans valeur ajoutée.
Les processus sont-ils prêts ?
Ce que l'on analyse
Processus concernés, responsabilités, décisions humaines, exceptions, niveau d'automatisation.
Le SI et les données sont-ils prêts ?
Ce que l'on analyse
ERP, CRM, applications, API, qualité et accessibilité des données, architecture.
Quels risques faut-il maîtriser ?
Ce que l'on analyse
Confidentialité, cybersécurité, fiabilité, dépendance fournisseur, conformité et AI Act.
Comment passer à l'échelle ?
Ce que l'on analyse
POC, ROI, gouvernance, conduite du changement, compétences, supervision et industrialisation.
Notre démarche de conseil en stratégie IA en 4 étapes
- 1
Comprendre et identifier
Partir de la stratégie de l'entreprise, des irritants opérationnels et des processus. Identifier un portefeuille de cas d'usage IA sans préjuger de la solution technologique.
- 2
Qualifier et prioriser
Évaluer chaque cas d'usage selon sa valeur métier, sa faisabilité, la disponibilité des données, son coût, ses risques et son niveau de transformation organisationnelle. Construire une matrice de priorisation et sélectionner les cas réellement pertinents.
- 3
Expérimenter et mesurer
Cadrer un ou plusieurs POC sur un périmètre volontairement limité. Définir préalablement les critères de réussite : temps économisé, amélioration du service, qualité, réduction d'erreurs, performance économique. Puis décider objectivement de poursuivre, modifier ou abandonner.
- 4
Industrialiser et gouverner
Intégrer les solutions retenues dans le SI et les processus, sécuriser les données, définir les responsabilités, organiser le contrôle humain, accompagner les utilisateurs et suivre dans la durée les coûts, les usages et les résultats obtenus.
Le bon niveau d'IA pour chaque processus
Toutes les entreprises n'ont pas besoin du même niveau d'IA. L'enjeu est de déterminer le niveau adapté à chaque processus. Un copilote utilisé par un collaborateur, une IA intégrée au CRM et un ensemble d'agents capables d'interagir avec l'ERP ne présentent ni les mêmes bénéfices, ni les mêmes coûts, ni les mêmes risques. La trajectoire doit donc être progressive.
Niveau 1
Le copilote individuel
Un assistant utilisé par un collaborateur pour rédiger, synthétiser ou rechercher. Bénéfice rapide, coût limité, risque maîtrisé par l'utilisateur.
Niveau 2
L'IA intégrée aux applications
Une IA embarquée dans le CRM ou l'ERP, qui exploite les données de l'entreprise au sein d'un processus existant. Le SI et la qualité des données deviennent déterminants.
Niveau 3
Les agents connectés au SI
Un ensemble d'agents capables d'interagir avec l'ERP et d'enchaîner des actions. Le niveau le plus transformant, qui exige gouvernance, supervision et contrôle humain.
Familles de cas d'usage IA par fonction
Quelques exemples de cas d'usage rencontrés dans les ETI. Ils servent de point de départ à l'identification de votre propre portefeuille, jamais de catalogue à appliquer tel quel.
Commerce / CRM
Préparation d'un rendez-vous client, synthèse de l'historique, identification des opportunités, assistance à la réponse.
Administration des ventes
Analyse des commandes, contrôle de cohérence, traitement des demandes clients.
Achats
Analyse fournisseurs, détection de risques, propositions de réapprovisionnement.
Supply chain
Anticipation des ruptures, analyse des retards, aide à la planification.
Maintenance / SAV
Compte rendu automatique d'intervention, recherche dans une base de connaissances, assistance au diagnostic.
Finance
Contrôle de factures, analyse d'écarts, assistance à l'imputation et au reporting.
Qualité
Analyse d'incidents, recherche de causes similaires, préparation d'actions correctives.
Direction / management
Synthèse d'indicateurs, interrogation en langage naturel, préparation des revues de performance.
L'IA irrigue nos offres de conseil SI
Nous ne venons pas vendre une technologie IA. Nous aidons l'entreprise à déterminer où elle est utile, à quelles conditions elle peut fonctionner avec son SI et ses données, et comment passer de l'expérimentation à un usage métier maîtrisé. C'est pourquoi l'IA n'est pas une offre isolée : elle fait évoluer chacune de nos missions historiques.
Schéma directeur SI
Quelle place donner à l'IA dans la trajectoire du SI à 3 à 5 ans ?
AMOA ERP
Choisir un ERP à l'heure de l'IA : capacités natives, ouverture API, exploitation des données et capacité d'intégration deviennent des critères de choix.
AMOA CRM
Intégrer les cas d'usage commerciaux de l'IA dès le cahier des charges.
Cadrage ERP
Identifier les processus susceptibles d'être augmentés par l'IA avant de reproduire l'existant dans le futur ERP.
Pilotage SI
Ajouter la gouvernance du portefeuille de projets IA au pilotage des projets.
Construire le SI de demain : plus intégré, plus exploitable et progressivement augmenté par l'IA.
Voir toutes nos offresQuestions fréquentes sur le conseil en IA
Par où commencer un projet d'intelligence artificielle dans une ETI ?
Pas par le choix d'un outil. La démarche part de la stratégie de l'entreprise, des irritants opérationnels et des processus pour identifier un portefeuille de cas d'usage IA, puis les qualifier selon leur valeur métier, leur faisabilité, la disponibilité des données, leur coût et leurs risques. Seuls les cas réellement pertinents passent en expérimentation.
Faut-il choisir une solution d'IA avant de lancer la démarche ?
Non. Hosius identifie d'abord où l'IA apporte une valeur mesurable, avec quelles données, dans quels processus et sous quelles conditions de maîtrise. Le choix de la solution vient ensuite, en fonction du niveau d'IA adapté à chaque processus : copilote utilisé par un collaborateur, IA intégrée au CRM ou à l'ERP, ou agents capables d'interagir avec le système d'information.
Notre système d'information et nos données sont-ils prêts pour l'IA ?
C'est l'une des cinq questions analysées en cadrage : ERP, CRM, applications, API, qualité et accessibilité des données, architecture. L'objectif est de vérifier que le SI et les données permettent effectivement de mettre en œuvre les cas d'usage retenus avant d'investir.
Quels risques faut-il maîtriser dans un projet IA ?
Confidentialité, cybersécurité, fiabilité des résultats, dépendance vis-à-vis d'un fournisseur, conformité réglementaire dont l'AI Act. La phase d'industrialisation définit les responsabilités, organise le contrôle humain et suit dans la durée les coûts, les usages et les résultats obtenus.
Un cabinet indépendant depuis 2009, qui connaît les ERP et les CRM des ETI avant d'y ajouter l'intelligence artificielle.
Nous connaîtreParlons de votre projet IA
Un premier échange permet de situer votre maturité, vos processus et vos données avant toute recommandation.