Une méthode inspirée du Business Model Canvas : cartographier ce que fait l'entreprise, mesurer ce que l'IA peut y apporter, choisir une cible avec des curseurs explicites, et transformer chaque décision en skill opérationnel.
Voir le canvas d'exemple Les 5 tempsLe canvas tient sur une page et devient le référentiel vivant de la transformation : tout le monde voit la même chose, chaque arbitrage est visible, chaque chantier est traçable jusqu'à l'activité et la donnée qui le justifient.
Toutes les activités de l'entreprise, le potentiel IA de chacune et l'état des données qui le conditionnent, lisibles d'un coup d'œil par la direction comme par les équipes.
La direction règle ses curseurs de valeur et le niveau d'ambition de chaque activité. La feuille de route découle de ces réglages : des arbitrages explicites, pas un catalogue d'idées.
Chaque activité retenue devient un skill activable : instructions, données, outils, exemples, garde-fous. La bibliothèque reste à l'entreprise et grandit à chaque vague.
Chaque temps répond à une question et produit un livrable. Les cinq s'enchaînent en 8 à 12 semaines pour un premier cycle, puis tournent en boucle : le canvas est un document vivant.
L'analyse et les réglages se font à l'activité ; la lecture se fait à toutes les mailles grâce à deux règles d'agrégation : l'ambition remonte en moyenne pondérée par la charge (ETP), l'alignement data retient le maillon le plus faible.
Les grandes fonctions de l'entreprise, cœur de métier et support : vendre, produire, servir le client, gérer les finances...
Les enchaînements ordonnés qui produisent un résultat : prospecter, qualifier, proposer, contractualiser... C'est la maille de récapitulation : la vision macro s'y lit, par agrégation des activités.
L'unité de travail : un livrable, un acteur type, un temps mesurable, une répétition. C'est ici que se règlent les curseurs et que naissent les skills.
Deux règles, aucune maille en plus : l'ambition s'agrège en moyenne pondérée par les ETP ; l'alignement data retient le maillon le plus faible, qui définit le chantier data prioritaire du processus.
Deux jeux de curseurs traduisent la stratégie sans la prescrire, et un verrou garantit qu'aucune ambition n'est déconnectée de la réalité des données.
Chaque activité porte son niveau actuel et son niveau cible. L'écart entre les deux, pondéré par les volumétries, donne la projection de gains.
La direction répartit 100 points entre six dimensions. Même carte d'activités, pondérations différentes : feuilles de route différentes. C'est voulu.
Existence, accessibilité, qualité, structuration, conformité. Le score plafonne l'ambition atteignable : chaque manque devient un chantier data justifié par ce qu'il débloque.
La fiche qui décrit une activité sert trois fois : au diagnostic, à l'arbitrage, puis comme squelette du skill. Les instructions viennent du savoir-faire codifié en atelier, les accès du diagnostic data, les exemples des archives de l'entreprise.
La structure du canvas devient la structure de la bibliothèque : chaque skill reste traçable jusqu'à l'activité, la donnée et l'objectif qui le justifient. C'est aussi ce qui rend la méthode directement outillable.
Sponsors, périmètre, curseurs de valeur v0. Atelier direction pour la carte macro, ateliers par domaine avec les opérationnels pour les activités. Une taxonomie sectorielle accélère le démarrage.
Scores data, potentiel et faisabilité. Puis l'atelier cible avec la direction : réglage final des curseurs et des ambitions, confrontation du classement calculé aux réalités du terrain, projection des gains.
Trajectoire Now / Next / Later, construction des premiers skills pilotes avec baseline mesurée. Revue mensuelle : les gains constatés remettent à jour le canvas, la vague suivante se déclenche.
Le canvas rempli sur un exemple : une ETI industrielle de 850 personnes, trois domaines analysés.
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