Formuler et prioriser des cas d’usage IA

Le Niveau 1 s’est terminé sur un goulot prouvé, un besoin réel et un verdict sur les données. Tu quittes la casquette d’auditeur pour celle de concepteur. Premier geste : transformer ce goulot en cas d’usage IA concrets, bien formulés, puis les prioriser pour décider lequel construire en premier. On évite ici le piège mortel : se disperser sur trente idées, ou foncer sur la plus spectaculaire. Une bonne idée mal formulée et mal priorisée ne vaut pas mieux qu’aucune idée.

Formuler un cas d’usage, c’est écrire une fiche de poste précise pour l’IA, au gabarit en cinq fentes : « Pour [qui / quel poste], dans [quelle étape], l’IA [fait quoi, précisément], à partir de [quelles données], pour [quel résultat mesurable]. » Le « quelles données » renvoie au verdict de viabilité (1.5), le « quelle étape » doit toucher le goulot prouvé (1.4). On nomme la tâche (résumer, extraire, classer, répondre à partir de documents, rédiger un brouillon, traduire, prédire), pas la technologie. On en génère 2 à 4, pas trente.

Prioriser, c’est trier comme aux urgences : par valeur × faisabilité. La valeur = impact sur le goulot × fréquence × gain ; un cas qui ne touche pas le goulot prouvé a une valeur faible, même s’il est sympa. La faisabilité inclut le verdict données : un NO-GO données la fait chuter, point. On place sur une matrice 2×2 et on commence par le quick win (forte valeur + réalisable), pas par le projet le plus impressionnant. Et on garde l’honnêteté du Niveau 1 : si aucun candidat n’est à la fois utile et faisable, on le dit — le bon premier pas peut être une solution non-IA, ou un projet de préparation des données.