Conseil Data & IA

Un diagnostic structuré évalue plusieurs dimensions : qualité et accessibilité des données, architecture existante, gouvernance, compétences internes, pratiques IA et niveau d’adoption. Nous proposons un diagnostic flash en 5 jours ou un audit complet en 2 à 4 semaines selon la profondeur souhaitée. Ce diagnostic identifie les prérequis à traiter en priorité et les cas d’usage accessibles rapidement, sans investissement préalable.

Le point de départ le plus efficace est une session d’acculturation et d’idéation : comprendre ce que l’IA peut faire concrètement dans votre contexte, identifier les cas d’usage à fort potentiel et construire un backlog priorisé. Cette étape prend 2 à 3 semaines et évite d’investir dans la mauvaise direction. Elle produit une feuille de route réaliste, validée avec les équipes métier et la direction.

Un POC (Proof of Concept) valide la faisabilité technique et la valeur potentielle d’un cas d’usage IA sur un périmètre réduit, avec des données limitées et un environnement de test. L’industrialisation consiste à rendre cette solution fiable, sécurisée, scalable et intégrée dans les systèmes existants, avec un monitoring en production (MLOps). Ce passage est la phase la plus difficile et la plus sous-estimée des projets IA. C’est là que la majorité des initiatives s’arrêtent et là que nous intervenons fréquemment.

L’IA générative introduit des risques spécifiques : hallucinations, fuite de données confidentielles, traçabilité des décisions, conformité réglementaire. Nous aidons les organisations à définir un cadre d’usage clair, à choisir les architectures adaptées, RAG sur données privées, modèles open source hébergés en local et à mettre en place la gouvernance IA nécessaire à un déploiement maîtrisé. Notre cellule Innovation conduit des recherches actives sur ces sujets et a développé OpenRAG, un framework open source dédié.

Les prérequis varient selon les cas d’usage, mais trois conditions reviennent systématiquement : des données suffisamment volumineuses et représentatives pour entraîner ou calibrer les modèles, une qualité de données acceptable (pas de doublon massif, pas de valeurs manquantes critiques), et une infrastructure permettant d’accéder aux données de façon fiable et sécurisée. Un audit de maturité Data permet d’évaluer rapidement l’état de ces prérequis et d’identifier les chantiers prioritaires avant de lancer un projet IA.

Le ROI d’un projet Data ou IA se mesure selon deux axes : les gains directs (gain de productivité, réduction d’erreurs, automatisation de tâches, amélioration de la qualité) et les gains indirects (meilleure prise de décision, réduction du risque, avantage compétitif). Nous construisons avec vous une matrice valeur/effort avant le lancement du projet, puis un modèle de calcul du ROI avec des indicateurs de suivi adaptés à votre contexte. Cette démarche permet de justifier les investissements auprès de la direction et de prioriser les initiatives les plus impactantes.

Nous intervenons dans tous les secteurs d’activité : banque, assurance & asset management, finance, énergie, logement social, industrie, cosmétiques, retail, jeux en ligne, secteur public. Via Neofin Advisory, entité spécialisée du groupe, nous couvrons également les métiers financiers avec des solutions IA adaptées aux contraintes réglementaires et de conformité.

Un cabinet de conseil construit la stratégie mais ne délivre pas toujours. Un intégrateur déploie la technologie mais ne cadre pas les enjeux métier. Meritis couvre les deux sans rupture entre le conseil et l’exécution : du diagnostic initial à la mise en production, avec les mêmes équipes du début à la fin.

Les critères déterminants sont la capacité à couvrir l’ensemble de la chaîne (stratégie, données, développement, industrialisation), les références sur des projets réellement passés en production, la maîtrise de la gouvernance et de la conformité, et la capacité à conduire le changement jusqu’à l’adoption réelle par les équipes. Un partenaire qui ne sait que conseiller ou que développer ne peut pas tenir la promesse bout en bout.