La plupart des projets IA partent d'un outil et cherchent ensuite à quoi il sert. Nous partons de ceux qui vont s'en servir, vos équipes ou vos clients. Nous testons leurs cas d'usage sur un prototype, nous arrêtons ceux que personne ne demande, et Forward construit ceux auxquels ils reviennent.
Pour le dirigeant à qui l'on demande des résultats IA cette année, et qui a déjà vu un pilote mourir en silence.
La démo était impressionnante. Les licences ont été achetées, un pilote a tourné, l'email de lancement est parti. Trois mois plus tard, la courbe d'usage est plate, et personne ne sait dire quelle tâche l'outil devait régler. Ou bien une fonction IA sort, les commerciaux la citent à chaque rendez-vous, et les clients ne cliquent jamais dessus. Les deux histoires commencent par la technologie. Nous commençons par la personne dont la journée de travail ou la décision d'achat doit changer.
Nous nous asseyons avec ceux qui font le travail : le planificateur qui refait le même tableau chaque lundi, l'agent du support qui répond pour la quarantième fois à la même question. Ils nous disent où passent leurs heures, et ils testent le prototype les premiers.
La preuve, c'est l'usage : ils l'ouvrent encore une fois le pilote terminé.
Nous mettons l'idée devant vos clients avant que quiconque écrive une ligne de code : ce qu'ils paieraient, ce qu'ils ignoreraient. Ce qu'ils demandent devient le produit.
La preuve est commerciale : bons de commande signés et pilotes engagés.
Avant de choisir un outil ou un modèle, nous interrogeons ceux qui vont se servir de l'IA. Franck participe lui-même aux entretiens.
Un prototype rapide, sur leur vraie tâche. Est-ce que ça règle un vrai problème, est-ce qu'ils s'en serviront, est-ce que ça tourne sur vos données. Ce que personne ne demande s'arrête là, avant que le budget parte.
Ceux qui ont mené les entretiens construisent la solution : rien ne se perd entre ce que les utilisateurs ont dit et ce qui est construit. Chaque itération retourne voir les mêmes utilisateurs.
L'usage pour vos équipes. Les bons de commande et les pilotes pour vos clients. Si les chiffres restent plats, nous le disons.
Ces missions étaient des lancements de produits, pas des projets IA. Elles montrent la méthode de la demande client sur laquelle repose notre travail IA.
Renault 3 ans, et ça continue
Avant: Des fonctionnalités choisies d'après les données.
Après: Des fonctionnalités construites avec de vrais conducteurs.
Thomas Andre, Responsable de l'Innovation Lab, Car Data
Nissan Europe 12 semaines
Avant: 4 options stratégiques sans produit.
Après: 6 MVP avec des utilisateurs.
Ivan Ollivier, Directeur général, Innovation Lab
Butagaz 12 semaines, 2018
Avant: L'innovation réservée à quelques-uns.
Après: 11 collaborateurs ont mené leur projet comme des fondateurs.
Olivier Eudeline, Directeur de l'innovation
Vous lancez un produit plutôt qu'un cas d'usage IA ? Voir notre façon de travailler.
Il nous faut un dirigeant qui porte le résultat, un vrai usage ou une vraie offre en jeu, des utilisateurs prêts à nous parler dès la première semaine, et l'engagement d'arrêter ce que personne ne demande. Sinon, nous vous le dirons.
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