Phase 1
Découverte et diagnostic
Nous comprenons comment vous travaillez aujourd’hui et où il a du sens qu’une architecture de type « Cerebro IA » entre en jeu, en parlant avec direction, opérations, support et IT.
- Conversations avec direction, opérations, support et IT pour aligner vision et contraintes.
- Carte claire des processus, points de douleur, systèmes et dépendances critiques.
- Définition des objectifs, métriques de succès et cas d’usage prioritaires.
Phase 2
Architecture et conception de solution
Nous concevons la solution complète : architecture centrale, agents IA, intégrations et flux, connectés à vos données et systèmes réels.
- Nous définissons ce que fait le Cerebro IA et quelles tâches il délègue à des agents spécialisés.
- Nous concevons intégrations, orchestration de processus et points de contrôle.
- Plan de données, sécurité, permissions et niveaux d’autonomie expliqué sans jargon inutile.
Phase 3
Pilote contrôlé
Nous testons en petit, sur un périmètre ciblé, pour apprendre vite avec un risque limité et des métriques dès le premier jour.
- Nous choisissons un service, pays, site ou équipe où il est pertinent de commencer.
- Nous définissons métriques, critères de succès et conditions de sortie du pilote.
- Nous recueillons le feedback des équipes et ajustons avant d’étendre à d’autres domaines.
Phase 4
Déploiement et montée en puissance
Nous étendons ce qui fonctionne à d’autres processus, équipes ou pays, en affinant expérience, support et gouvernance du système.
- Plan de déploiement par vagues, aligné avec priorités et capacité interne.
- Formation et gestion du changement pour opérations, support, direction et IT.
- Documentation pratique centrée sur l’usage, l’opération et la résolution d’incidents.
Phase 5
Amélioration continue et gouvernance de l’IA
Nous maintenons le système vivant, adapté aux changements de votre business, de vos processus et de la technologie d’IA.
- Métriques périodiques d’usage, d’impact et de qualité de service.
- Ajustements des agents, règles et flux selon le feedback réel des utilisateurs et de la direction.
- Gouvernance de l’IA : rôles, risques, garde‑fous et communication continue avec les parties prenantes clés.