Après avoir géré un incubateur, en qualité de project manager, mes différents échanges professionnels constituent autant d’invitations à ce partage d’expérience.
C’est à travers ce papier donc que j’aborde des questions telles que l’acculturation à l’innovation ou les différences culturelles entre des startups et l’entreprise qui les incube. J’y reviens également sur les synergies à développer au sein de l’incubateur ainsi qu’une approche efficace pour passer à l’échelle sereinement.
Afin de vous donner un aperçu du texte, voici un extrait sur une problématique récurrente : l’implication des métiers interne.
« L’erreur la plus commune des start-ups est de croire que si sa solution est user-centric (qu’elle comble le besoin d’un utilisateur final) et donc à forte désirabilité client, le métier suivra. Or, la logique doit être inverse : le premier chainon qui doit être séduit par la solution doit être le métier interne à l’Entreprise, afin de se rapprocher des autres parties prenantes. C’est donc à la start-up de le séduire et de le convaincre , afin de s’en faire un allié pour pouvoir impliquer les fonctions transverses (DSI, Communication, Juridique) et in fine, vendre la solution à l’utilisateur final.
Quel est donc le meilleur moyen pour que le métier ne soit pas réfractaire à travailler avec une start-up ? La réponse peut sembler simple, mais est rarement appliquée : c’est lui qui doit être (directement ou indirectement) à la genèse des projets.
Avant de se lancer dans le recrutement de start-ups, il faut donc recueillir le besoin des utilisateurs finaux et métiers, trouver des synergies et des sponsors. »
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Parler de qualité des données, c’est toucher au cœur même des projets liés à la data. La donnée, pivot central des stratégies numériques, alimente les intelligences artificielles, facilite le reporting, prédit les comportements et révèle souvent des insights inattendus. Toutefois, garantir la qualité des données représente un défi majeur, souvent sous-estimé
Dans l’univers complexe du management data, le dilemme entre MDM et PIM persiste. Cette quête de la solution idéale révèle une réponse beaucoup plus nuancée qu’un simple choix binaire « ou ».
De nombreux utilisateurs se heurtent au défi de garantir la cohérence et la continuité dans les réponses fournies par l’Intelligence Artificielle Générative. Il arrive souvent que, dans un même fil de conversation, les réponses omettent de reprendre certains éléments pertinents de la réponse précédente. Comment assurer que les réponses générées par l’IA demeurent cohérentes et fluides? Cette préoccupation est essentielle pour une vaste gamme d’utilisateurs.
Si ChatGPT promet d’automatiser et d’améliorer de nombreuses tâches, boostant ainsi la productivité des PME et des ETI, il est crucial de reconnaître les risques liés à son utilisation sans cadre. L’établissement d’une charte d’utilisation de ChatGPT pour les PME et les ETI n’est pas une entrave, mais un cadre nécessaire pour exploiter cette technologie avec responsabilité et discernement.
Réduire les risques du shadow IT : une approche stratégique dans l’ère de ChatGPT
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