Programme IA à l'échelle groupe énergéticien

Contexte

Grand énergéticien (20 000 employés, 15 Mds€ CA, 5 BU). Ambition IA stratégique portée par le DG : « devenir le leader de l'IA dans l'énergie en 3 ans ». Budget de 15M€/an. Premiers pilotes IA réussis mais non industrialisés. Besoin de passer du pilote à l'échelle sur 50 cas d'usage. Le client a déjà eu des expériences décevantes avec des cabinets classiques.

Problème & Défi

– Ambition IA stratégique mais exécution en mode pilote - 8 pilotes réussis, 2 en production seulement – Budget de 15M€/an consommé à 70% en pilote et infra vs industrialisation – 50 cas d'usage IA identifiés mais aucune méthodologie d'industrialisation – 5 BU avec des initiatives IA isolées - aucune mutualisation, duplication des efforts estimée à 40% – MLOps inexistant → modèles ML déployés artisanalement, aucun monitoring post-production – Concurrents énergéticiens annoncent des gains IA de centaines de M€ : pression compétitive maximale

Solution & Livrables

- Programme IA à l'échelle structuré : AI Factory opérationnelle avec méthodologie d'industrialisation Bomzai - 25 cas d'usage IA industrialisés en 12 mois → de 2 à 27 modèles en production - Plateforme MLOps commune déployée (MLflow + Databricks + monitoring) – shared services pour les 5 BU - Mutualisation des efforts IA : composants réutilisables, feature store partagé : coûts ramenés de 35% - ROI IA démontré : 40M€ de valeur créée en année 1 (optimisation production, maintenance prédictive, trading énergie) - Centre d'excellence IA de 30 personnes constitué → autonomie du groupe sur l'IA en 18 mois

Technologies