Concevoir ce qui
n'existe pas encore.

Vincent Jarosz·Consultant Senior·Transformation IA & SI critiques

Positionnement

La plupart des projets IA échouent au moment du déploiement — pas par manque de technologie, mais par manque de pilotage, de conduite du changement et d'ancrage dans les systèmes existants.

Depuis 25 ans, je pilote des transformations à grande échelle sur des systèmes d'information critiques — GRDF / Engie, 11 millions de clients, environ 3 milliards d'euros de chiffre d'affaires facturé chaque année.

Certifié MIT « IA Agentique Appliquée à la Transformation des Entreprises » (mai 2026), j'applique aujourd'hui les cadres du MIT — orchestration d'agents, architectures LLM, gouvernance — aux réalités du terrain : legacy, conformité, résistance au changement.

Ce que j'apporte

  1. 01

    Une feuille de route IA stratégique

    Court, moyen, long terme — alignée sur vos enjeux business, pas sur l'effet de mode du moment.

  2. 02

    Priorisation par la valeur

    Les cas d'usage classés par valeur et faisabilité réelles, avant tout choix technologique.

  3. 03

    Une gouvernance IA solide

    RGPD, IA Act, gestion des risques agents — la conformité pensée dès le cadrage.

  4. 04

    Un pilotage de bout en bout

    Du cadrage stratégique à l'adoption mesurée par les équipes terrain.

Thématiques

Mission après mission, sur des systèmes d'information critiques, ce sont les mêmes points de blocage qui reviennent — rarement technologiques, presque toujours organisationnels.

  1. 01

    Le dernier tronçon : du pilote à la production

    La majorité des pilotes IA ne passent jamais à l'échelle. Le blocage n'est presque jamais technique : résistance interne, absence de propriétaire métier, adoption non mesurée.

  2. 02

    Gouvernance & conformité des agents

    RGPD, IA Act, sandboxing, tests de comportement — la gouvernance se pense dès le cadrage, pas après le premier incident.

  3. 03

    Intégration dans les systèmes existants

    Connecter l'IA agentique à un SI legacy sans big-bang : architecture événementielle, API, dette technique assumée plutôt qu'ignorée.

  4. 04

    Priorisation par la valeur, pas par l'effet de mode

    Les cas d'usage se hiérarchisent par valeur et faisabilité réelles — pas par ce qui fait la une cette semaine.

  5. 05

    Mesure de la maturité organisationnelle

    Un diagnostic objectif de l'existant avant toute feuille de route — pas une ambition affichée sans état des lieux.

Diagnostic & activation

Le modèle Crawl → Walk → Run

Un diagnostic de maturité en trois paliers — et pour chacun, les leviers concrets à activer pour progresser vers le suivant.

  1. Palier 1

    Crawl

    Premiers cas d'usage encadrés, apprentissage organisationnel, gouvernance minimale mais posée.

    Leviers à activer

    • Cadre de gouvernance initial et sponsor exécutif nommé
    • Sélection de 2-3 cas d'usage à valeur démontrable
    • Formation des équipes métier au vocabulaire IA
  2. Palier 2

    Walk

    Cas d'usage étendus, adoption mesurée, gouvernance structurée et documentée.

    Leviers à activer

    • Portefeuille de cas d'usage priorisé par la valeur
    • KPI d'adoption et de qualité — cadres DORA, SPACE, DX Core 4
    • Cellule d'excellence IA transverse aux métiers

    DORA mesure la performance de delivery, SPACE la productivité des équipes tech, DX Core 4 consolide l'ensemble côté valeur métier.

  3. Palier 3

    Run

    Industrialisation, orchestration multi-agents, gouvernance mature et auditable.

    Leviers à activer

    • Plateforme d'orchestration d'agents en production
    • Boucles de rétroaction continue et audit régulier
    • Intégration IA dans la stratégie d'entreprise

Références

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