Conseil
Appliquer la méthode aux décisions importantes, à l’architecture cible et aux plans de transformation.
Explorer le conseilCadre propriétaire Experiatech
Pensez à l’échelle 10×. Gardez la maîtrise.
L’IA peut élargir les preuves, les options et les scénarios disponibles. La méthode Experiatech transforme cet avantage en décisions, architecture et exécution maîtrisée.
Méthode d’exécution
La boucle d’amplification stratégique
L’IA crée de la valeur lorsqu’elle améliore un système de décision responsable. Les preuves traversent six étapes ; les résultats améliorent la décision suivante.
- 01Mandat de décision
Cadrer
Nommer la décision, son responsable, les contraintes, l’horizon et le transfert de risque acceptable.
Mandat de décision · contraintes · autorité
- 02Carte des preuves
Modéliser
Structurer les preuves, entités, relations, hypothèses et scénarios crédibles avant de demander une réponse au modèle.
Carte des preuves · modèle sémantique · scénarios
- 03Registre d’hypothèses
Contester
Combiner IA et expertise métier pour révéler contradictions, preuves manquantes, défaillances et effets de second ordre.
Registre d’hypothèses · contrefactuels · lacunes
- 04Registre de décision
Décider
Maintenir l’autorité humaine et consigner les preuves, la confiance, les arbitrages et les désaccords.
Registre de décision · confiance · arbitrages
- 05Cible
Exécuter
Traduire l’intention en architecture cible, contrôles, trajectoire, responsabilités et automatisation maîtrisée.
Cible · contrôles · trajectoire maîtrisée
- 06Signaux
Apprendre
Comparer résultats attendus et observés, actualiser la connaissance gouvernée et alimenter le cycle suivant.
Signaux · écarts · connaissance actualisée
Les résultats observés améliorent le cadrage suivant
Experiatech 5D AI Strategy Framework
Cinq dimensions. Une valeur inégale.
Toutes les capacités IA ne créent pas la même valeur. Le prompting est visible, mais les outils l’absorbent rapidement.
Franck Nganiet Sandreau a développé le cadre Experiatech 5D pour distinguer la maîtrise technique éphémère d’une capacité durable.
- 01
Stratégie
Coefficient très fort
Cadre l’opportunité, le coût total, la représentativité des données et le transfert de risque avant le choix technologique.
L’organisation sait-elle expliquer quand ne pas utiliser l’IA ?
- 02
Spécification / Prompting
Coefficient faible
Exprime l’intention par des instructions, outils et critères d’évaluation, mais se déprécie avec l’évolution des interfaces.
La capacité survivrait-elle à un changement de modèle ou d’interface ?
- 03
Intégration et écosystème
Coefficient fort
Relie données gouvernées, identité, contexte sémantique, flux de production et exploitation observable.
Le système retrace-t-il ses sources, contrôles et effets aval ?
- 04
Jugement critique
Coefficient très fort
Éprouve la vérité par la validation, la confiance, les défaillances connues, l’escalade et les preuves reproductibles.
Un expert métier peut-il contester et reproduire le résultat ?
- 05
Vision systémique
Coefficient systémique
Redessine la chaîne de valeur par une rétroaction gouvernée, une meilleure connaissance et des limites claires au management algorithmique.
Le modèle opératoire apprend-il sans dissoudre l’autorité humaine ?
Le plafond de verre technique
Progresser, c’est passer de réponses plausibles à un système qui cite ses preuves, conteste, agit et apprend.
- 01
Touriste
Utilise l’IA comme moteur de recherche conversationnel.
Accès
- 02
Copiste
Greffe une production générée sur un processus inchangé.
Commodité
- 03
Prompteur / Vibe Coder
Optimise l’interface et confond fluidité et fiabilité.
Maîtrise technique
Plafond technique : la fluidité s’arrête ; la capacité responsable commence
- 04
Praticien
Structure sources, évaluations et revue humaine autour d’un flux réel.
Pratique contrôlée
- 05
Cartographe
Modélise entités, relations, provenance et contexte temporel.
Architecture de connaissance
- 06
Concepteur d’usines d’agents
Gouverne permissions, comportements, preuves et escalade entre agents sous contrôle.
Système opérationnel
- 07
Stratège
Utilise l’IA pour transformer décisions, capacités et risques dans la chaîne de valeur.
Capacité systémique
Méthode de terrain
Commencez par un Minimum Viable Model.
Choisissez une décision importante et identifiez les cinq à sept entités nécessaires pour l’expliquer. Ajoutez provenance, validité, responsabilité et actions interdites avant d’élargir.
Le résultat n’est pas une ontologie parfaite. C’est une structure gouvernée suffisante pour inspecter, contester et améliorer le raisonnement assisté par l’IA.
- 01
Produit
- 02
Système
- 03
Incident
- 04
Rôle
- 05
Région
- 06
Décision
- 07
Contrôle
10×
Mesurez le résultat.
Le diagnostic établit une référence et choisit des mesures liées à la décision. La vitesse ne compte que si responsabilité et contrôle restent intacts.
- 01Temps entre la question stratégique et une décision étayée
- 02Nombre et diversité des scénarios crédibles évalués
- 03Proportion d’affirmations matérielles reliées à une source autorisée
- 04Nombre d’hypothèses critiques activement contestées
- 05Temps entre la décision, les livrables cibles et les actions attribuées
- 06Résultats stratégiques associés à des signaux observables
- 07Reprises causées par des dépendances ou effets aval ignorés
Une méthode. Trois façons de l’appliquer.
Formations
Donner aux dirigeants et aux équipes techniques le jugement et les outils pour appliquer la méthode.
Explorer les formationsAgents opérationnels
Ajouter de la capacité et des preuves traçables aux étapes Contester et Apprendre.
Explorer les agentsOù de meilleures décisions pourraient-elles produire un effet 10× ?
Commencez par une décision importante. Nous identifierons les preuves, les écarts de capacité et les mesures pour un diagnostic ciblé.