Concevoir un flux d’IA pour une petite équipe : d’abord remettre de l’ordre dans la passation et les données. À elle seule, c’est déjà un travail livrable.
Restitution de l’équipe de la chaîne d’approvisionnement dans le cloud de Microsoft, publiée le 17 septembre : d’abord clarifier et simplifier l’ensemble du processus, unifier les sources de données, puis déployer l’Agent. La note de bas de page précise très clairement le périmètre des résultats : le cycle de planification mensuelle sur 5 mois, d’avril à août 2026 ; le temps moyen est passé d’environ 10 jours ouvrés à moins de 2,5 jours.
C’est une statistique interne à Microsoft : en coulisses, plus de 150 personnes issues d’équipes pluridisciplinaires y participent. On ne peut donc pas promettre à des clients individuels qu’ils économiseront le même pourcentage de temps.
Mon conseil : commencez par choisir une tâche que vous répétez souvent, puis tracez clairement les personnes de passation, les points d’entrée des données et les étapes d’attente. Au moment de livrer, montrez au client le temps initial, le temps après amélioration et le nombre de retours/corrections. Ensuite seulement, discutez l’extension du périmètre. Ne traitez pas le “généré en quelques secondes par l’IA” comme si l’ensemble du travail était terminé.
Source : Microsoft, « What we’ve learned from Microsoft’s own AI transformation », 17 septembre 2026 ; période de mesure : d’avril à août. Pas un test personnel.
Restitution de l’équipe de la chaîne d’approvisionnement dans le cloud de Microsoft, publiée le 17 septembre : d’abord clarifier et simplifier l’ensemble du processus, unifier les sources de données, puis déployer l’Agent. La note de bas de page précise très clairement le périmètre des résultats : le cycle de planification mensuelle sur 5 mois, d’avril à août 2026 ; le temps moyen est passé d’environ 10 jours ouvrés à moins de 2,5 jours.
C’est une statistique interne à Microsoft : en coulisses, plus de 150 personnes issues d’équipes pluridisciplinaires y participent. On ne peut donc pas promettre à des clients individuels qu’ils économiseront le même pourcentage de temps.
Mon conseil : commencez par choisir une tâche que vous répétez souvent, puis tracez clairement les personnes de passation, les points d’entrée des données et les étapes d’attente. Au moment de livrer, montrez au client le temps initial, le temps après amélioration et le nombre de retours/corrections. Ensuite seulement, discutez l’extension du périmètre. Ne traitez pas le “généré en quelques secondes par l’IA” comme si l’ensemble du travail était terminé.
Source : Microsoft, « What we’ve learned from Microsoft’s own AI transformation », 17 septembre 2026 ; période de mesure : d’avril à août. Pas un test personnel.