Flint collabore avec des Experts Produit
pour vous proposer une démarche pragmatique
permettant d'aller efficacement de l'idée à la production.

Phase 1 : L'exploration

Cette première phase permet d’évaluer les impacts et les bénéfices attendus d’un projet Data Science / IA, et de prendre une décision éclairée.
Elle se déploie en 2 étapes : l’idéation puis les AI/ Data design sprint(s) et leurs restitutions.
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Pour vous accompagner, un(e) Product Strategist & un(e) Data Scientist forment une équipe pluridisciplinaire à même d’adresser l’ensemble de la chaîne de décision. Ils vous guident et vous accompagnent dans l’exploration des opportunités que la Data Science et l’Intelligence Artificielle ouvrent à votre métier.

ÉTAPE 1 : IDEATION
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‍Un bon Use Case Data Science / IA doit permettre, à partir d'une solution technique réaliste, de répondre à un besoin stratégique traduit en réalité opérationnelle.
Cette phase d’idéation permet de sélectionner et définir les idées les plus pertinentes à prototyper.

ÉTAPE 2 : AI / DATA DESIGN SPRINT(S)

L’AI / Data Design Sprint répond à l’objectif d’accélérer et de faciliter le prototypage d’un Use Case afin de s’assurer au plus vite que le besoin final soit respecté et que tout soit à disposition pour le mener à bien.
Une restitution finale permettra aux directions métier d’avoir une vision claire sur la valeur potentielle du Use Case ainsi que sur le travail à réaliser pour en faire un produit fini.

ITÉRATION SUIVANTE

À l’issue d’un AI / Data Design Sprint, les directions métiers seront en mesure de prendre plusieurs directions, en fonction des résultats obtenus :

• Continuer à creuser un Use Case si celui-ci apparaît comme prometteur ;
• Continuer sur le même Use Case, en pivotant sur la façon de l’aborder : imaginer un nouveau modèle, aborder l’exploration des données sous un angle totalement différent ;
• Passer à un autre Use Case, en gardant en tête les leçons apprises du premier Use Case.

Phase 2 : Industrialisation

La phase d'exploration permet de prendre une décision éclairée, et ainsi de décider d'un Go / No Go pour démarrer la phase d'industrialisation de ce(s) use case(s). 
Cette seconde phase se déploie en 3 étapes clés :

• Architecture : ateliers collaboratifs pour déterminer la meilleure plateforme pour l’hébergement de la solution cible, ainsi que les choix technologiques adaptés ;
• Design Sprint(s) : ateliers itératifs de maquettage, destinée à trouver la meilleure UX / UI pour rendre vos données activables et utilisables en production ;
• Sprint(s) Projet : Implémentation et industrialisation des Use Cases validés, avec un focus sur la qualité des développements et le meilleur Time-To-Market.

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