Depuis Casablanca, Consultor accompagne les entreprises et institutions dans le diagnostic de maturité DATA/IA, le choix des cas d’usage, la formation des équipes et la mise en œuvre de pilotes évaluables.
Directions générales, DSI et responsables métier qui veulent savoir par où commencer.
Entretiens, inventaire des données, outils, compétences et contraintes.
État des lieux, cartographie des risques et priorités d’action.
Organisations qui doivent arbitrer entre plusieurs opportunités.
Ateliers métier et priorisation selon la valeur, la faisabilité et la qualité des données.
Portefeuille de cas d’usage, périmètre d’un pilote et indicateurs de succès.
Dirigeants, équipes communication et fonctions support.
Ateliers pratiques sur des exemples adaptés, avec règles de vérification et de confidentialité.
Exercices, repères d’utilisation et plan de montée en compétences.
Équipes disposant d’un cas d’usage cadré et de données exploitables.
Prototypage, intégration dans un périmètre limité et évaluation avec les utilisateurs.
Pilote documenté, protocole de recette et recommandations de déploiement ou d’ajustement.
Pour démarrer : un problème métier précis, un référent disponible et des exemples utilisables avec les autorisations nécessaires. Planning, durée et prix sont établis après ce cadrage.
Pas pour commencer un diagnostic. Celui-ci précise les données disponibles, leur qualité, les droits d’utilisation et le travail nécessaire avant un projet qui en dépend.
La durée et les honoraires sont définis après cadrage des objectifs et du périmètre. Les licences et coûts d’intégration éventuels sont distingués dans la proposition. Aucun abonnement à un outil n’est inclus par défaut.
Avant un pilote, il faut définir les informations autorisées, les outils retenus, les accès et les règles de conservation. Aucune donnée sensible ne doit être envoyée à un outil non approuvé ; les garanties dépendent de la solution et de sa configuration.
Nous cadrons les responsabilités de validation et les limites d’usage. Les résultats doivent être vérifiés, en particulier lorsqu’une erreur peut avoir des conséquences importantes.
Comparer une situation de départ à un test sur des critères convenus : qualité des livrables, temps de traitement, taux d’erreur et adoption par les utilisateurs. Une démonstration convaincante ne suffit pas à prouver un gain durable.
Retrouvez les interventions de Marouane Harmach dans les médias marocains et nos ressources sur les usages de l’IA.