Votre partenaire pour une intégration réussie de l'IA

1. Analyse des besoins métiers

Comprendre les objectifs stratégiques de l’entreprise et identifier les opportunités d’intégration de l’IA pour résoudre des problèmes spécifiques.

2. Audit technologique

Évaluer les systèmes existants et leur capacité à intégrer des solutions d’IA.

3. Définition de la stratégie IA

Élaborer une feuille de route personnalisée alignée avec les objectifs commerciaux, fonctionnels ou opérationnels.

4. Étude de faisabilité 

Déterminer si les projets IA envisagés sont techniquement et économiquement viables.

5. Conception de solutions IA

Proposer des architectures et des modèles adaptés à chaque cas d’usage.

6. Collecte de données 

Identifier, extraire et nettoyer les données nécessaires à l’entraînement des modèles IA.

7. Traitement et préparation des données

Effectuer des opérations de normalisation, transformation et enrichissement des données.

8. Développement de modèles IA 

Concevoir, entraîner et optimiser des modèles de machine learning ou deep learning.

9. Validation des modèles

Tester les modèles sur des ensembles de données de test pour évaluer leur performance.

10. Optimisation des algorithmes 

Ajuster les modèles pour améliorer leur précision, rapidité et efficacité.

11. Implémentation 

Intégrer les modèles IA dans les systèmes d’information de l’entreprise, mais aussi intégrer les changements de processus de travail pour éviter les pertes d'efficacité potentielles.

12. Développement d’applications

Créer des interfaces ou solutions logicielles pour exploiter les résultats des modèles IA. ( Réalisé par NormexpertConcept.com)

13. Formation des équipes 

Former les employés à utiliser les outils et solutions IA déployés.

14. Développement de tableaux de bord

Fournir des outils pour visualiser les données et les résultats des modèles en temps réel. ( Réalisé par NormexpertConcept.com)

15. Gestion de projets IA

Superviser l’exécution de projets en respectant les délais et budgets.

16. Automatisation des processus 

Identifier les processus répétitifs et les automatiser grâce à l’IA.

17. Création de chatbots et assistants virtuels

Développer des solutions pour améliorer le service client.

18. Analyse prédictive 

Proposer des solutions pour anticiper les tendances et comportements futurs.

19. Reconnaissance d’images et de texte

Implémenter des systèmes de vision par ordinateur ou traitement du langage naturel.

20. Veille technologique 

Suivre les innovations et tendances dans le domaine de l’IA.

21. Respect des normes éthiques

Garantir une utilisation responsable et éthique des technologies IA.

22. Sécurité des données

Mettre en œuvre des protocoles de protection pour garantir la confidentialité des données utilisées.

23. Gestion des risques 

Identifier et atténuer les risques liés à l’implémentation des technologies IA.

24. Pilotage de projets R&D 

Collaborer avec des universités ou instituts pour innover.

25 . Conseil en réglementation

Accompagner les clients dans le respect des lois (ex. : Loi 25, Loi 27, RGPD.)

26 . Maintenance des systèmes IA

Assurer le suivi, la mise à jour et la performance continue des modèles, et optimisation des coûts techniques.

27. Analyse du retour sur investissement (ROI)

Évaluer l’impact des projets IA sur les résultats de l’entreprise.

28. Communication et documentation 

Produire des rapports et supports pour présenter les résultats aux parties prenantes.

29. Support technique  

 Assister les équipes en cas de problèmes liés aux solutions déployées.

30. Expansion stratégique 

Identifier d’autres domaines où l’IA peut être appliquée pour un impact accru.