Enosi Consulting
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Pilotage financier & ROI des projets Data/IA

Vos investissements Data & IA méritent un vrai pilotage financier.

J'aide les directions à évaluer, challenger et suivre le ROI de leurs projets Data & IA — et à déployer les cas d'usage qui créent de la valeur, pas à les lister.

Cette offre s'adresse à

Directions transformation

Vous avez des cas d'usage IA identifiés mais aucun en production. Le manque de priorisation et de lien avec le métier bloque tout.

Directions data

Vos équipes data produisent des modèles. Mais ils ne sont pas adoptés par le métier, parce qu'ils ne s'intègrent dans aucun processus de décision réel.

Directions financières et performance

Vous cherchez à automatiser votre reporting, améliorer vos prévisions, ou détecter les anomalies plus tôt, sans savoir par où commencer.

Mes interventions

Ce que je fais concrètement

01

ROI et suivi budgétaire des projets Data/IA

Évaluation et challenge des business cases, dispositif de tracking coûts / valeur / ROI de votre portefeuille de projets — le rôle que j'occupe chez Moët Hennessy (LVMH), où j'ai conçu l'outil de suivi Synapse.

02

Cartographie et scoring des cas d'usage

Identification et évaluation des opportunités selon 4 critères : valeur business, faisabilité technique, disponibilité des données, rapidité de déploiement.

03

Automatisation du reporting

Connexion aux sources, transformation des données, production automatique. Le reporting n'est plus un travail manuel, c'est un flux.

04

Modèles de prévision et projection

Construction de modèles simples, interprétables, intégrés dans les outils existants. Horizon 3 à 12 mois selon les besoins.

05

Détection d'anomalies

Identification automatique des écarts significatifs sur les flux financiers, opérationnels ou commerciaux. Alertes en temps réel sur les seuils critiques.

06

Intégration et transfert

Le modèle déployé s'intègre dans le workflow existant. Les équipes comprennent comment il fonctionne et peuvent l'interpréter. Je ne livre pas des boîtes noires.

Ma méthode sur ce sujet

L'IA utile, c'est celle qu'on utilise.

1

Commencer par la valeur business

Je ne pars jamais d'un algorithme. Je pars d'un problème de décision réel, et je choisis l'approche technique la plus simple qui le résout.

2

Privilégier l'interprétabilité

Un modèle que les équipes ne comprennent pas ne sera pas utilisé. Je sacrifie parfois quelques points de performance pour gagner en clarté et en adoption.

3

Déployer, pas démontrer

L'objectif n'est pas un POC impressionnant. C'est un modèle en production, utilisé quotidiennement, avec un impact mesurable.

Les résultats typiques

Ce que je vise pour vous

6 à 10 sem.
De zéro à un modèle en production
−80%
Temps de production d'un reporting automatisé
12 mois
Horizon de projection fiable obtenu
1 source
De données consolidée pour les décisions

Ce que cette offre n'est pas

De l'IA pour l'IA, sans cas d'usage métier défini

Des POC non déployables ou non maintenables

Des modèles opaques que personne ne comprend ni n'utilise

Cas d'usage type

Suivi de la valeur et du ROI d'un portefeuille de projets Data/IA

Inspiré de mon rôle chez LVMH (Moët Hennessy) — outil de tracking coûts/ROI "Synapse"

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