L'AI Ops est un rôle émergent qui s'inscrit dans la lignée des métiers "Ops" (DevOps, Product Ops, Sales Ops, MLOps), avec pour mission de catalyser et structurer l'adoption de l'Intelligence Artificielle à l'échelle de l'organisation. Tout comme le Product Ops qui optimise la chaîne de valeur Produit, l'AI Ops maximise l'efficience de l'utilisation de l'IA dans l'entreprise.

Ses responsabilités principales font écho à celles du Product Ops :

1.Créer un environnement favorable à l'adoption de l'IA :

• Diffuser une culture centrée sur l'IA dans l'organisation
• Standardiser les pratiques et méthodologies d'utilisation de l'IA
• Optimiser l'onboarding des équipes sur les outils IA
• Fournir les ressources et formations nécessaires à la montée en compétence

2.Mettre en place des process et des outillages :

• Sélectionner et recommander les outils IA adaptés
• Automatiser les processus d'intégration de l'IA
• Coacher les équipes sur les bonnes pratiques
• Faciliter l'expérimentation et l'innovation

3.Favoriser l'alignement et la communication :

• Assurer la cohérence des initiatives IA avec la stratégie d'entreprise
• Piloter les objectifs et indicateurs de performance
• Orchestrer la communication à trois niveaux :
  • Équipes techniques et opérationnelles
  • Management et parties prenantes
  • Communication externe sur la stratégie IA

4.Fournir des insights et des KPIs exploitables :

• Mettre en place le monitoring des usages
• Mesurer l'impact des initiatives IA
• Collecter et analyser les retours utilisateurs
• Identifier les opportunités d'optimisation

5.Aider à identifier les bons cas d'usage pour l'exploitation optimale de l'IA :

• Évaluer la pertinence des différents types d'IA selon les besoins :
  • LLMs pour le traitement du langage naturel
  • Computer Vision pour l'analyse d'images
  • ML classique pour l'analyse prédictive
  • IA générative pour la création de contenu
  • Une simple règle métier sans IA
• Animer des ateliers d'idéation avec les équipes métier
• Évaluer la faisabilité technique et l'impact business potentiel
• Guider les équipes vers la solution IA la plus adaptée à leur contexte
• Créer et animer une communauté d'AI Champions dans l'organisation
• Faciliter le partage des bonnes pratiques et des success stories entre les équipes
• Accompagner la montée en maturité progressive des usages de l'IA
• Identifier les synergies possibles entre les différentes initiatives

Tout comme le Product Ops qui agit en complémentarité des Product Managers, l'AI Ops n'a pas vocation à remplacer les experts IA ou les équipes métier, mais à créer un cadre propice à l'innovation et à l'adoption de l'IA. Il joue un rôle de facilitateur et de catalyseur, en résolvant les problèmes transverses qu'une équipe seule ne pourrait adresser.

Les qualités clés pour ce rôle incluent :

• Une compréhension approfondie des enjeux techniques et business de l'IA
• Des capacités pédagogiques et de change management
• Une approche pragmatique orientée impact
• Une vision transverse de l'organisation

L'objectif final est de créer une véritable culture IA dans l'organisation, où la technologie est utilisée de manière pertinente et responsable pour améliorer l'efficacité opérationnelle et créer de la valeur.

Ne sous-estimez pas l'importance de la préparation des ateliers

Un élément clé du succès d'un AI Ops réside dans sa capacité à animer des ateliers d'idéation efficaces. L'erreur serait de croire qu'il suffit de réunir les équipes et de leur parler d'IA. La préparation fait toute la différence.

La recette gagnante ?

• Demander aux participants de réfléchir à leurs cas d'usage en amont
• Préparer des démonstrations concrètes adaptées à leur contexte
• Commencer par le concret plutôt que la théorie

Ce qui change tout ? La démonstration initiale transforme instantanément le "l'IA ne peut pas faire ça" en "wow, explorons les possibilités !". C'est le moment où les barrières mentales tombent et où la créativité peut vraiment s'exprimer.

Le secret final : ne jamais laisser un atelier sans fixer un prochain point de suivi rapproché. Une semaine plus tard, on vérifie les avancées. Sans cette rigueur dans le suivi, même les meilleures idées risquent de rester au stade de l'intention.

Ces petits détails de préparation et de suivi font souvent la différence entre un atelier qui inspire et un qui transforme vraiment les pratiques.