Stratégie data et IAData and AI strategyDe l’ambition à une feuille de route réaliste.From ambition to a realistic roadmap.

Relier priorités d’affaires, données et IAConnecting business priorities, data and AI

Sous l’effet de l’accélération technologique et de l’arrivée de l’IA générative, les organisations doivent revoir en continu leurs services, leurs processus et leurs modes de décision. Le défi n’est plus d’avoir des idées ou des outils, mais d’assurer la cohérence de l’ensemble : savoir quoi faire, dans quel ordre et avec quelles capacités.

With accelerating technology and the arrival of generative AI, organizations must continually rethink their services, processes and decision-making. The challenge is no longer having ideas or tools, but keeping everything coherent: knowing what to do, in what order and with which capabilities.

Un projet de données n’a de valeur que s’il sert un objectif concret : améliorer un service, réduire un délai, mieux répartir des ressources, éclairer une décision. Notre rôle consiste à rendre ce lien explicite, puis à traduire chaque ambition en initiatives dont on peut suivre l’avancement et les retombées.

A data project only has value if it serves a concrete goal: improving a service, cutting a delay, allocating resources better, informing a decision. Our role is to make that link explicit, then translate each ambition into initiatives whose progress and outcomes can be tracked.

Pourquoi les programmes data et IA déraillentWhy data and AI programs go off track

Les initiatives échouent rarement par manque de technologie. Elles échouent faute d’alignement, de priorisation ou de trajectoire claire. Un conseil purement stratégique produit des recommandations difficiles à mettre en œuvre ; une approche strictement technique accélère certains chantiers sans régler les questions de gouvernance, d’appropriation ou de financement.

Initiatives rarely fail for lack of technology. They fail for lack of alignment, prioritization or a clear path forward. Purely strategic advice produces recommendations that are hard to act on; a strictly technical approach speeds up some workstreams without addressing governance, adoption or funding.

Le cadre réglementaire renforce ce besoin de transversalité. La Loi 25, les directives propres au secteur public québécois et les règles émergentes encadrant l’IA obligent les équipes juridiques, métier, données et TI à travailler ensemble pour que les transformations soient viables, conformes et durables.

The regulatory landscape reinforces the need for a cross-functional view. Law 25, directives specific to Quebec’s public sector and emerging AI rules require legal, business, data and IT teams to work together so that transformations are viable, compliant and sustainable.

Les signaux qui justifient un exercice stratégique :

Signals that call for a strategy exercise:

• Plusieurs preuves de concept en IA, mais aucune déployée à grande échelleSeveral AI proofs of concept, but none deployed at scale
• Des investissements en plateforme de données sans cas d’usage prioritaires clairement définisData platform investments without clearly defined priority use cases
• Des directions qui ne s’entendent pas sur les priorités ni sur le financementDepartments that disagree on priorities and on how to fund them
• Une gouvernance des données inexistante ou limitée à des documents peu appliquésData governance that is missing or limited to documents rarely applied
• Des incertitudes sur les obligations liées à la Loi 25 et à l’usage de l’IAUncertainty about obligations under Law 25 and around the use of AI

Comment cette expertise se traduit chez MiradorHow Mirador puts this expertise to work

Nous ne livrons pas un rapport qui dort sur une tablette. Nous créons les conditions pour que la direction décide plus clairement, que les bonnes parties prenantes s’engagent et que la feuille de route se traduise en résultats. Notre approche repose sur quatre piliers.

We do not deliver a report that sits on a shelf. We create the conditions for leadership to decide more clearly, for the right stakeholders to commit and for the roadmap to turn into results. Our approach rests on four pillars.

De l’état des lieux à la mise en œuvreFrom current state to implementation

Notre démarche est progressive et limitée dans le temps. Nous dressons d’abord un portrait de la situation actuelle, puis définissons la cible avec la direction. Les cas d’usage sont priorisés selon leur valeur et leur faisabilité, avant d’être organisés en une feuille de route réaliste qui tient compte de vos ressources, de vos contraintes et de votre capacité de changement.

Our approach is incremental and time-boxed. We first build a picture of the current situation, then define the target state with leadership. Use cases are prioritized by value and feasibility, then organized into a realistic roadmap that accounts for your resources, your constraints and your capacity for change.

Ce que la direction y gagneWhat leadership gains

Une stratégie data et IA bien construite redonne de la cohérence à un environnement où les projets se multiplient plus vite que leur cadre de pilotage. Elle permet de concentrer les efforts sur ce qui crée de la valeur, d’éviter les investissements dispersés et de sécuriser le passage à l’échelle, en conjuguant innovation et gouvernance.

A well-built data and AI strategy restores coherence to an environment where projects multiply faster than the framework to manage them. It focuses effort on what creates value, avoids scattered investments and secures the path to scale, balancing innovation with governance.

• Des priorités lisibles et partagées par l’ensemble de la directionClear priorities shared across the leadership team
• Des décisions plus rapides, prises sur des bases mieux alignéesFaster decisions made on better-aligned foundations
• Des initiatives data et IA cohérentes, financées et réellement activablesCoherent, funded data and AI initiatives that can actually be executed
• Une gouvernance qui intègre dès le départ la conformité et l’éthiqueGovernance that builds in compliance and ethics from the start
• Un passage à l’échelle plus réaliste et mieux maîtriséA more realistic, better-controlled path to scale