1
 

Cadrer

L'étape courte qui évite
les longs détours

Clarifiez votre besoin, testez les bonnes pistes et décidez de la suite,
à partir de 3 jours, avec des experts qui pratiquent l'IA au quotidien.

Vos livrables Cadrer mon projet

Pour vous
ou avec vous

Déléguez pour aller vite, ou construisez avec nous pour monter en compétence. La frontière est souple : vous passez de l'un à l'autre selon la phase du projet.

À partir de 3 jours

Vous voulez une analyse rapide, une recommandation claire et des premiers tests pris en charge par GDN.

Analyse experte Compte rendu synthétique Recommandation de trajectoire Preuve de concept ou test ciblé si pertinent Restitution

Mode

Un cadrage expert et, si utile, une preuve de concept

  • Analyse GDN et périmètre recommandé.
  • Tests ou preuves de concept réalisés par GDN.
  • Recommandation : continuer, passer au pilote ou revoir le projet.
  • Documentation métier et technique.
  • Staging, tests et sauvegardes si nécessaire.
Cadrer mon projet

Cadrer,
à partir de 3 jours

Une étape courte et bornée pour transformer une intuition, une idée ou un besoin métier en trajectoire réaliste.

Vous avez déjà vibe codé un prototype, ou vous voulez en monter un ? On part de là : on le challenge, on garde ce qui est utile et on le remet dans un cadre professionnel.

Vos équipes ont déjà créé des outils avec l'IA, parfois utilisés tous les jours ? On en fait le tri : on garde ce qui est utile, on écarte ce qui ne l'est pas, et on décide ce qui mérite de passer en production.

On analyse, on challenge, on teste : vous décidez de la suite en connaissance de cause, sans engager des mois de développement à l'aveugle.

Le périmètre est volontairement limité : il ne s'agit pas de tout couvrir, mais de tester d'abord ce qui compte.

Cadrer mon projet
  1. 01

    Onboarding et analyse du besoin

    On plonge dans votre contexte métier :

    • Compréhension du problème, des enjeux et des contraintes
    • Identification des opportunités IA pertinentes
    • Cartographie de l'existant : outils, données, processus, prototypes et outils internes déjà en service

    Livrable : périmètre clair et hypothèses formulées

  2. 02

    Challenge des pistes

    On confronte les idées au réel :

    • Confrontation des pistes aux contraintes réelles
    • Arbitrages coût, valeur, risque
    • Choix du premier cas d'usage utile

    Livrable : pistes priorisées et critères de décision

  3. 03

    Tests utiles ou preuve de concept

    On vérifie les hypothèses sur du concret :

    • Plan de tests ciblés sur les hypothèses importantes
    • Premiers tests outillés par l'IA
    • Preuve de concept si le projet le justifie

    Livrable : hypothèses vérifiées, visibles et démontrables

  4. 04

    Restitution et décision

    Vous décidez en connaissance de cause :

    • Compte rendu structuré et replay des sessions
    • Trajectoire réaliste et prochaines étapes
    • Recommandation claire de GDN

    Livrable : décision : preuve de concept, pilote ou recadrage

Vous repartez avec une décision claire
et, si nécessaire pour optimiser votre projet, un prototype IA

La demande revient souvent : voir l'IA fonctionner sur son propre contexte avant d'investir. Quand un test grandeur nature éclaire la décision, c'est exactement ce que vous obtenez.

★ Si votre projet le nécessite

Un prototype IA, testé sur vos cas réels

Quand un test grandeur nature aide à décider : pas une démo jetable, mais un prototype construit par des pros, sur votre contexte et vos données, pensé d'emblée pour la suite et mené de façon très économique. Démontrable en interne, replay des sessions à l'appui : code et documentation livrés.

à partir de 3 jours

Toujours, dans votre restitution

  • Les cas d'usage IA à fort impact, listés et priorisés
  • Des hypothèses IA vérifiées sur du concret, visibles et démontrables
  • Une recommandation claire : continuer, passer au pilote ou recadrer
  • Un périmètre et une trajectoire réalistes, avec une roadmap claire et précise
  • Un compte rendu structuré + documentation métier et technique

De quoi décider en connaissance de cause. Et, le cas échéant, un prototype IA pour convaincre en interne.

Une décision claire, vite

Démarrage

À partir de 3 jours

Pratique d'ingénierie

+ de 25 000 h par an

Expérience

+ de 20 ans

Choisir la bonne trajectoire

Sans cadrage

Fausses pistes Budget à l'aveugle

Ce qui se passe souvent

  • Des mois de cahier des charges théorique
  • Mauvais cas d'usage choisi en premier
  • Budget engagé sans preuve de valeur
  • Parties prenantes désalignées
Recommandé

Avec le cadrage GDN

Décision claire Risque maîtrisé

Ce que vous obtenez

  • Trajectoire réaliste en quelques jours
  • Hypothèses testées sur du concret
  • Premier cas d'usage utile identifié
  • Décision prise en connaissance de cause