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HOCUS / GOLDEN CASE

Avant l’IA,
regarder
le terrain.

Comment un diagnostic Data & IA transforme une ambition floue en trajectoire exécutable.

READINESS
EVIDENCE BEFORE PROMISE
Deck commercial · diagnostic orienté décision · expériences anonymisées
01
LE PROBLÈME

Beaucoup d’idées IA.
Peu de trajectoires.

Une organisation veut automatiser, prédire ou mieux connaître ses clients. Mais ses données, ses processus, ses responsabilités et ses contraintes ne sont pas encore alignés.

IDÉE→POC→BLOCAGE→ABANDON
Le diagnostic rend les prérequis visibles avant de choisir une technologie.
02
LE CHANGEMENT

Une ambition devient
une chaîne de décision.

Nous relions enjeux métier, preuves data, cas d’usage, architecture, gouvernance et roadmap dans un même parcours.

ENJEU → DONNÉE → DIAGNOSTIC → USE CASE → ARCHITECTURE → ROADMAP → DÉCISION
Le modèle est méthodologique ; le contenu est adapté à chaque organisation.
03
LE DIAGNOSTIC

Sept axes pour
ne rien supposer.

Stratégie, patrimoine data, infrastructure, compétences, usages IA, gouvernance et capacité d’exécution.

01 / STRATÉGIEQuelle décision doit progresser ?
02 / DATAQuelle preuve est exploitable ?
03 / INFRAQuel socle peut tenir ?
04 / ÉQUIPESQui porte le changement ?
05 / USAGES IAQu’est-ce qui existe déjà ?
06–07 / GOUVERNANCE · RUNComment contrôler et opérer ?
La maturité est un outil d’arbitrage, pas une note décorative.
04
LA MATIÈRE

Une donnée disponible
n’est pas forcément exploitable.

Sources, propriétaires, flux, historique, entités, qualité, droits, provenance et contrôles sont examinés avant toute recommandation.

01SOURCES
02ENTITÉS
03QUALITÉ
04PROVENANCE
Une cartographie ciblée peut suffire à débloquer — ou arrêter — un premier cas.
05
LES IDENTITÉS

Relier les sources
change la décision.

Customer 360, produits, contrats ou dossiers : un modèle d’entités partagé rend les historiques comparables et l’activation possible.

SOURCES×N
IDENTITÉS1 VUE
360réconcilier avant de scorer
Pattern observé dans des missions omnicanal et Data/Customer Analytics anonymisées.
06
LES CAS D’USAGE

Prioriser
ce qui peut vivre.

Chaque cas est décrit par sa valeur, ses utilisateurs, ses données, ses dépendances, ses risques et son chemin d’adoption.

VALEURQuelle décision améliore-t-on ?
FAISABILITÉLes données et le SI suivent-ils ?
RISQUEQue faut-il contrôler ?
ADOPTIONQui l’utilise demain matin ?
GO / NO-GOQuel est le prochain test ?
Quick win, chantier structurant ou no-go : les trois sont des résultats.
07
L’IA CONTRÔLÉE

Le modèle est une brique.
La preuve reste structurée.

Génération bornée, calculs déterministes, validation, cache versionné, rafraîchissement et traces : l’IA s’insère dans la chaîne.

DATA→RÈGLES→LLM→VALIDATION→TRACE
Pattern documenté sur une chaîne de fiches IA en production.
08
QUALITÉ & GOUVERNANCE

Un finding utile
laisse une trace.

Source, périmètre, période, calcul, niveau de confiance, caveat et validation humaine : les contrôles font partie du livrable.

FACT✓source identifiable
HYPOTHÈSE!interprétation signalée
Le diagnostic n’est pas une certification RGPD, AI Act ou cybersécurité.
09
LA ROADMAP

Le diagnostic se termine
par un ordre des choses.

Un périmètre fiable à court terme, puis un socle data, une gouvernance et des usages récurrents à structurer.

90 JOURS PRÉPARER12–18 MOIS STRUCTURER
CADRERTESTERRUN
La roadmap relie actions, responsables, prérequis et critères de succès.
10
LA MACHINE

Changer le contexte.
Garder l’architecture.

Le même socle peut servir à un audit data, un Customer 360, une trajectoire analytics, une gouvernance IA ou une étude de portefeuille.

AUDIT
DATACUSTOMER
360SCORINGPRODUCT
INTELLIGENCEGOUVERNANCE
IAROADMAP
SI
Nouvelles sources, entités, métriques et règles métier — même discipline de preuve.
11
HOCUS / DIAGNOSTIC DATA & IA

Avant de construire le modèle,
construisons le chemin.

Une question data ou IA mérite d’abord un terrain lisible, une preuve vérifiable et une décision possible.

Parler d’un problème ↗HOCUS · Applied Data, Analytics & Strategy