Cartographier vos gisements d’IA

L’importance stratégique de cartographier les gisements d’IA

Après avoir défini une stratégie AI-Native à 3 horizons, le défi est de cartographier vos gisements d’IA dans l’ensemble de votre chaîne de valeur. Trop d’entreprises se concentrent sur des POC isolés sans visibilité globale, perdant ainsi 70% de leur potentiel valeur.

La cartographie des gisements de valeur IA est une méthode systématique pour identifier, quantifier et prioriser les opportunités d’IA dans tous les domaines : revenus, coûts, risques, expérience client et nouveaux modèles économiques. Elle transforme une intuition vague en portefeuille d’initiatives alignées sur votre stratégie AI-Native, comme le recommande Naaia pour une maîtrise centralisée des projets IA.

Ce guide didactique vous fournit une grille actionable pour réaliser cette cartographie en 4 étapes, avec des exemples concrets et des outils pratiques.

Les 4 catégories principales de gisements de valeur IA

Les gisements d’IA se répartissent en 4 familles distinctes, chacune avec ses KPI et ses priorités. Cette classification, inspirée des frameworks de priorisation comme ceux de Toptal et de CIGen, permet d’éviter les angles morts.

1. Gisements “Revenus” : accélérer la croissance

Opportunités IA qui augmentent le chiffre d’affaires : personnalisation client, upsell intelligent, nouveaux services.

Exemples : moteur de recommandation omnicanal (+15–25% panier moyen), détection de leads qualifiés (+30% taux de conversion), nouveaux services prédictifs (maintenance prédictive vendue comme abonnement).

KPI : augmentation CA, taux de conversion, valeur vie client (LTV).

2. Gisements “Coûts” : réduire les dépenses opérationnelles

Automatisation des tâches, optimisation des processus, réduction des erreurs.

Exemples : automatisation comptable (traitement factures + paiements), optimisation logistique (prévision stocks et itinéraires), support client IA (chatbots + routing intelligent).

KPI : réduction des coûts unitaires, gains d’efficacité, ROI en mois.

3. Gisements “Risques” : anticiper et prévenir les pertes

IA pour détecter fraudes, anticiper churn, gérer risques supply chain ou réglementaires.

Exemples : scoring fraude temps réel, prédiction churn client (+10% rétention), monitoring risques fournisseurs (alertes défaillance).

KPI : réduction pertes, amélioration score de risque, fiabilité des alertes.

4. Gisements “Nouveaux modèles” : inventer l’avenir

Horizon 3 pur : agents autonomes, jumeaux numériques, plateformes ouvertes.

Exemples : plateforme agents IA pour orchestrer supply chain, jumeaux numériques pour contrats outcome-based, marketplace de services IA.

KPI : nouveaux revenus récurrents, part de marché dans nouveaux segments, adoption écosystème.

Les 4 étapes de votre cartographie

Étape 1 : cartographier votre chaîne de valeur globale

La première phase consiste à visualiser votre chaîne de valeur sous forme de flux end‑to‑end, en identifiant chaque processus, décision et interaction client. Utilisez le Value Stream Mapping (VSM) enrichi par l’IA, comme préconisé par OpenLynks et nVeris.

• Dessinez votre VSM principal (du lead à la fidélisation, ou du fournisseur au produit fini).
• Identifiez les points de décision (où l’on choisit), points de données (où l’on collecte/traite), points de friction (goulots, erreurs, délais).
• Posez systématiquement la question : “Que ferait l’IA ici pour créer de la valeur ?” pour chaque nœud.

Outil recommandé : Miro, Lucidchart ou nVeris pour un VSM collaboratif et calcul d’impact potentiel.

Étape 2 : brainstormer les opportunités IA par gisement

Organisez un atelier multi‑métier (1 journée) pour lister 50–100 idées brutes, sans filtre initial.

• Divisez en 4 ateliers parallèles (Revenus, Coûts, Risques, Nouveaux modèles).
• Utilisez des prompts structurés : “Quelles décisions automatisables ? Quelles prédictions utiles ? Quelles automatisations à fort ROI ?”
• Collectez les données disponibles (CRM, ERP, capteurs, historiques) et évaluez leur maturité (qualité, volume, fraîcheur).

Astuce : invitez clients et fournisseurs pour les gisements Revenus et Risques.

Étape 3 : évaluer et prioriser avec une matrice IA

Passez de 100 idées à 10–15 projets prioritaires via une matrice de priorisation IA. Utilisez le framework ICE (Impact, Confiance, Effort) adapté à l’IA.

Calculez le score pondéré, segmentez en Quick Wins (H1), Différenciation (H2), Rupture (H3) comme nous l’avons vue dans l’article sur la stratégie à 3 horizons.

Étape 4 : transformer la carto en roadmap AI-Native

Votre cartographie devient une roadmap actionable :

• Phase 1 (0–3 mois) : lancer 3–5 Quick Wins H1 pour prouver et financer.
• Phase 2 (3–12 mois) : industrialiser H2, préparer H3.
• Phase 3 (12+ mois) : scaler et itérer avec retours terrain.

Mettez en place un dashboard de suivi : évolution des gisements identifiés, ROI réalisés, nouveaux gisements découverts. Revue trimestrielle COMEX.

Passez à l’action dès demain

La cartographie des gisements d’IA n’est pas un exercice théorique, mais le point de départ d’une transformation AI-Native rentable et maîtrisée. En 2–3 jours d’atelier, vous identifiez 80% de votre potentiel valeur, priorisez intelligemment et alignez toute l’organisation.

Commencez petit : choisissez un flux critique (ventes, support, logistique), appliquez les 4 étapes, mesurez les résultats. Votre avantage concurrentiel durable commence ici.

Prochain article : « Roadmap AI‑Native : 12 mois réalistes »
Cartographie faite, comment transformer ces gisements en une trajectoire 12 mois crédible et finançable ? Une méthode testée en transformation.