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Essentiel•6–10 heures

Tableau de scoring des cas d’usage IA

Construisez un portefeuille de cas d’usage IA avec un scoring fondé sur des preuves couvrant valeur, fréquence, maturité des données, adéquation des capacités, potentiel d’automatisation, impact des défaillances, contrôles et expérimentabilité.

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Scénario

Tâche

Après les ateliers, l’équipe dispose de 20–40 idées IA : synthèse, extraction de documents, support, recommandations, actions agentiques et prévision. La liste s’est vite transformée en concours de la slide la plus charismatique. Construisez un tableau de scoring qui sépare les preuves des hypothèses, pénalise un impact de défaillance inconnu et empêche une démo fournisseur de remplacer votre propre business case.

Exécution pas à pas

1. Normalisez les cas d’usage avec un contrat commun

Résultat: Les idées sont comparées comme des tâches à accomplir, pas comme des noms de modèles ou de produits.

Tâches

  • →Décrivez l’utilisateur/job et la douleur mesurable
  • →Documentez le workflow actuel et la baseline sans IA
  • →Définissez fréquence/volume et source de vérité
  • →Séparez la tâche du modèle, l’automatisation du workflow et l’action à conséquence

Vérifications

  • ✓Le cas d’usage ne commence pas par le nom d’un fournisseur ou d’un modèle
  • ✓La valeur possède un signal métier plutôt qu’un simple « gain de temps » sans baseline
  • ✓Le périmètre d’action et l’impact de défaillance sont visibles avant le scoring

2. Construisez un scoring qui ne récompense pas l’incertitude

Résultat: Les hypothèses non vérifiées ne reçoivent pas le score maximal simplement parce que les données manquent.

Tâches

  • →Définissez des échelles de 1 à 5 avec des anchors explicites
  • →Ajoutez la confiance des preuves et une pénalité d’incertitude
  • →Évaluez séparément capability fit et charge de contrôle
  • →Définissez les hard blockers : données/actions interdites, ground truth indisponible ou impact de défaillance inacceptable

Vérifications

  • ✓Unknown ne signifie pas score élevé
  • ✓Un hard blocker ne peut pas être compensé arithmétiquement par un score de valeur élevé
  • ✓Les métriques fournisseur sont étiquetées comme contexte externe, pas comme preuve interne

3. Menez une revue contradictoire des meilleurs candidats

Résultat: Les priorités résistent aux contre-arguments et à un contrôle du risque de transfert.

Tâches

  • →Créez un failure pre-mortem pour les cinq meilleurs
  • →Trouvez une alternative déterministe plus simple
  • →Vérifiez les dépendances de données et de permissions
  • →Évaluez la faisabilité d’évaluation et le time-to-evidence

Vérifications

  • ✓Chaque meilleur candidat a une raison expliquant pourquoi l’IA est préférable à une automatisation plus simple
  • ✓Aucune dépendance cachée à des données ou permissions indisponibles
  • ✓Des résultats interdits testables sont définis

4. Transformez le classement en file d’expériences

Résultat: La liste priorisée possède une prochaine action, un owner et une condition d’arrêt.

Tâches

  • →Définissez la plus petite expérience valide
  • →Constituez un échantillon représentatif
  • →Documentez baseline et target
  • →Ajoutez les critères go/iterate/kill et une date de re-score

Vérifications

  • ✓Chaque meilleur candidat a une prochaine demande de preuve
  • ✓Le critère d’arrêt est défini avant le résultat de l’expérience
  • ✓Les triggers de re-score incluent de nouvelles données, un incident ou un changement de fournisseur/modèle

Critères d’acceptation

  • Tous les cas d’usage utilisent le même contrat problème/workflow/action
  • Chaque score possède une source de preuve ou un label d’hypothèse explicite
  • Les hard blockers ne sont pas masqués par une moyenne pondérée
  • Les meilleurs candidats ont une baseline sans IA, un failure pre-mortem et un plan d’évaluation
  • La file d’expériences contient owner, échantillon, target et critères go/iterate/kill