Un cimetière de pilotes avec un logo copilot sur la pierre tombale.
Six pilotes IA, deux déploiements en production, zéro impact sur le P&L. Le comité veut des résultats, pas des démos.
Six pilotes IA, deux déploiements en production, zéro impact sur le P&L. Réglez cela avec une présélection valeur/risque sur Azure AI Foundry + MLOps + garde-fous d'IA responsable. Premier cas d'usage en production en huit semaines.
Si la moitié de ceci vous parle, c'est votre combat.
Pas besoin d'évaluation formelle, juste un regard honnête sur les frictions du quotidien.
La plupart des cas d'usage IA ne dépassent jamais le stade du pilote.
Vous ne pouvez pas nommer trois initiatives IA qui ont produit des économies mesurables.
Les modèles dérivent en production et personne n'est responsable du réentraînement.
Les outils GenAI vivent dans des pilotes IT que le métier n'a jamais adoptés.
Vous n'avez pas de tableau de bord partagé unique pour la valeur de l'IA.
Chaque nouvelle initiative IA commence par une nouvelle intégration de données.
Pourquoi cela arrive
Pas de fondation de données
L'IA tourne sur des données. Sans colonne vertébrale Fabric, chaque pilote reconstruit la même tuyauterie.
Pas de MLOps, pas de réentraînement
Les modèles qui fonctionnent en semaine un dérivent au bout du troisième mois. Sans monitoring, les performances se dégradent en silence.
Des cas d'usage choisis par enthousiasme
Sans présélection valeur/risque, c'est l'équipe la plus bruyante qui gagne, pas le cas d'usage au ROI le plus élevé.
Ce que cela vous coûte
Pilotes engloutis
Des centaines de milliers brûlés en licences, consultants et POC qui n'ont jamais atteint la production.
Fatigue de l'IA
Les dirigeants métier cessent de croire que l'IA peut livrer, précisément au moment où les concurrents prennent de l'avance.
Exposition à l'AI Act
Des modèles à haut risque en production sans documentation, évaluation ni supervision humaine : un cauchemar pour le régulateur.
Le chemin le plus court du problème aux résultats.
Stack Microsoft-first. Ingénierie belge et estonienne. Équipe senior du lancement à la livraison jusqu'au support.
Présélection des cas d'usage IA & classification des risques
Deux semaines pour un backlog priorisé et cartographié selon l'AI Act, avec un plan de pilote qui livre en huit.
Voir la solutionFondation Fabric prête pour l'IA
Un modèle sémantique gouverné, un feature store et une colonne vertébrale OneLake, pour que le prochain pilote démarre en semaine trois, pas en semaine un.
Voir la solutionGarde-fous d'IA responsable
Harnais d'évaluation, filtres de contenu, monitoring, pour que les pilotes passent en production sans mauvaises surprises.
Voir la solutionQuand cinq pilotes en sommeil sont devenus trois cas d'usage en production.
Du pilote à la production en huit semaines · MLOps dès le premier jour
Une organisation du secteur public belge avec cinq pilotes GenAI bloqués au stade de la preuve de concept. Nous avons mené une présélection valeur/risque, en avons abandonné deux, industrialisé trois sur Azure AI Foundry avec évaluation complète et humain dans la boucle. Première économie mesurable : le troisième mois.
Une IA qui livre vraiment. Choisissez un cas d'usage.
Présélection de cas d'usage gratuite de 60 minutes : nous évaluons, hiérarchisons et priorisons trois candidats.
Questions courantes, réponses directes.
Pourquoi la plupart des pilotes IA n'atteignent-ils pas la production ?
Trois raisons : pas de fondation de données (chaque pilote reconstruit la tuyauterie), pas de MLOps (les modèles dérivent sans surveillance), et des cas d'usage choisis par enthousiasme plutôt que par la valeur. Nous corrigeons les trois en parallèle.
Comment choisir quels cas d'usage IA construire ?
Une présélection de deux semaines qui évalue chaque candidat sur trois axes : valeur métier, faisabilité technique et niveau de risque EU AI Act. Nous éliminons généralement 30 % de la wishlist dès le premier jour, et le client nous en remercie plus tard.
Avons-nous besoin d'une plateforme IA séparée ou utilisons-nous ce que nous avons ?
Azure AI Foundry au-dessus de votre stack Microsoft Fabric existante couvre 90 % de ce dont la plupart des équipes ont besoin. Les outils spécialisés (Hugging Face, OpenAI direct) ne se justifient que sur des paris spécifiques.
How is "Agentic AI" different from regular AI use cases?
Agentic AI plans, calls tools, takes actions, with human-in-the-loop on critical decisions. It's where the puck is going for 2026. We pilot agents on low-risk workflows first (internal copilots) before customer-facing ones.
What about EU AI Act compliance for AI in production?
Every use case gets risk-tiered (minimal, limited, high, unacceptable) up front. High-tier needs Article 9-17 documentation; we build it in from day one rather than retro-fitting.