Nos CTOs ont bossé pour eux
Contexte
Pourquoi ce rôle devient critique
01
Vos projets IA démarrent et n'avancent pas
Aucun pilote IA dans la durée : les POC s'accumulent, rien ne passe en production et le ROI reste à prouver.
02
Vos concurrents accélèrent sur l'IA, vous regardez
Intégration de LLMs, automatisation des flux, copilotes métiers, les concurrents avancent vite. Vous manquez d'un expert pour passer à la vitesse supérieure.
03
Vous ne savez pas quel profil recruter ni combien ça coûte
Quel périmètre la personne va couvrir, quelle séniorité, comment évaluer les candidats, quels salaires leur proposer... Difficile de s'y retrouver.
04
Vos équipes tech manquent de cap stratégique sur l'IA
Les devs et data scientists ont les outils, pas la vision business. Il manque quelqu'un qui fasse le lien entre stratégie et exécution IA.
Nos offres
Nos 3 façons de vous aider
Chaque entreprise est à un stade différent. On s'adapte.
Mission courte · 2 à 4 semaines
Audit IA
On plonge dans votre organisation et vos systèmes pour cartographier votre maturité IA, identifier vos quick wins à fort ROI et prioriser les chantiers. Vous repartez avec une feuille de route actionnables.
Pour qui : Pour les CEOs qui veulent cadrer leur stratégie IA avant d'investir.
Fractional · 1 à 3 jours/semaine
Lead AI / CAIO fractional
Un expert senior intégré en part-time dans votre équipe. Il pilote votre stratégie IA, encadre vos équipes data/ML, arbitre les choix techniques et fait le lien avec le board.
Pour qui : Pour les startups et scale-ups qui ont besoin d'un Chief AI Officer senior, maintenant.
Recrutement permanent
Recrutement CAIO / Head of AI
Vous êtes au stade où le rôle doit être internalisé. On vous aide à cadrer le profil, sourcer dans notre réseau de 600+ experts, qualifier les candidats et vous accompagner jusqu'à l'intégration.
Pour qui : Pour les entreprises prêtes à recruter leur Chief AI Officer ou Head of AI en interne.
Le rôle en détail
Les missions du Chief AI Officer
Définir la stratégie IA de l'entreprise et la roadmap associée
Identifier et prioriser les cas d'usage à fort ROI
Choisir les modèles, outils et partenaires technologiques
Piloter les équipes data, ML et IA
Intégrer l'IA dans les produits et processus existants
Gérer les risques IA : biais, conformité RGPD, sécurité
Créer des synergies entre IA, produit, tech et business
Sourcer et recruter les profils data science / AI engineering
Sensibiliser et former les équipes dirigeantes à l'IA
Suivre les évolutions du marché (LLMs, multimodal, agents…)
Définir les KPIs de succès des initiatives IA
Représenter l'IA au board et auprès des investisseurs
Prenons contact
Discutons de votre besoin
Audit, fractional ou recrutement, dites-nous où vous en êtes, on vous propose la bonne approche sous 24h.
Questions fréquentes