Pourquoi l'IA échoue souvent en entreprise
Le problème n'est presque jamais l'algorithme. Dans la majorité des projets que nous reprenons après un échec, la cause est identique : un décalage entre ce que le modèle a appris et ce que l'équipe métier attend réellement.
Un directeur logistique veut savoir si un camion sera en retard demain matin. Le data scientist a entraîné un modèle qui prédit un retard moyen sur 30 jours. Les deux parlent de « prédiction », mais pas de la même chose.
Notre méthode commence par une semaine d'immersion dans le quotidien opérationnel. Pas de slides, pas de jargon. On observe, on questionne, on reformule le besoin en termes mesurables. Ensuite seulement, on choisit l'approche technique.
Ce cadrage coûte entre 3 000 et 5 000 euros. Il évite des projets à 80 000 euros qui finissent dans un tiroir.