Notre
accompagnement

  • Décisions prises à plusieurs niveaux sans logique commune de contraintes
  • Arbitrages tardifs, capacités déjà engagées
  • Coordination lourde, priorités mouvantes
  • Absence de lieux et de processus d’arbitrage explicites

KEPLER aide les organisations à reprendre le contrôle des arbitrages sous contrainte.

  • Diagnostic des processus de décision et des contraintes réelles
  • Cadre partagé de pilotage sous contrainte
  • Processus structurés de préparation et d’arbitrage
  • Outils de simulation et d’aide à la décision

Résultats : décisions plus rapides, moins de re‑priorisations, meilleure allocation des ressources

Enjeu 1 – Processus : accélérer les arbitrages là où la performance se joue

  • IA limitée à des POC ou à de l’automatisation ponctuelle
  • Faible impact sur les décisions clés
  • Difficulté à passer à l’échelle

KEPLER déploie une IA orientée raisonnement, arbitrage et décision, intégrée aux processus métiers.

  • Identification des décisions critiques à augmenter
  • Priorisation des usages selon impact et vitesse d’activation
  • Intégration d’agents IA capables d’analyser, structurer, challenger et proposer des options

Exemples différenciants :

  • Achats : stratégies de négociation, scénarios de concessions, arbitrages make/buy
  • Innovation : génération de concepts produit, renforcement ou rationalisation de gammes, arbitrages valeur / contraintes
  • Supply chain : anticipation via événements externes (climat, géopolitique, réglementations), scénarios service / cash / risque
  • Opérations : arbitrage capacitaire, ordonnancement sous contrainte réelle

Résultats : gains de productivité, décisions mieux étayées, anticipation accrue

Enjeu 2 – IA : de l’automation à la décision augmentée

  • Donnée gérée de façon transverse et éloignée des décisions
  • Responsabilités floues sur la donnée
  • Consolidation prioritaire sur l’usage
  • Attente d’une donnée parfaite qui ralentit l’action

KEPLER accompagne un retour à une gestion de la donnée par les métiers, là où elle crée effectivement de la valeur.

Une donnée utile n’est pas une donnée parfaite,
c’est une donnée portée par ceux qui décident.

  • Diagnostic ciblé : identification des décisions clés par domaine (formulation, packaging, consumer, supply, achats…) et des données nécessaires pour les éclairer.
  • Data ownership par domaine :
    • donnée formulation pilotée par la R&D,
    • donnée packaging par les équipes pack,
    • donnée consumer par le marketing,
    • donnée supply par la supply chain.
      Chaque domaine est responsable de l’usage, de la qualité suffisante et de l’évolution de ses données.
  • Stratégie priorisée : distinction claire entre données critiques à fiabiliser et données exploitables immédiatement.
  • Déploiement opérationnel : règles simples d’usage et routines de pilotage par métier, sans attendre une refonte globale SI.
  • Technologie & IA : extraction, structuration et enrichissement automatisés, agents IA au service des besoins métier.

Résultats : décisions plus rapides, responsabilités clarifiées, appropriation renforcée de la donnée par les équipes.

Enjeu 3 – Data : de la donnée imparfaite à la décision rapide, portée par les métiers

  • Faible appropriation métier
  • Usages digitaux théoriques
  • Maturité hétérogène

Chez KEPLER, l’adoption est conçue comme un levier de performance managériale.

  • Diagnostic de maturité
  • Trajectoire alignée enjeux métiers
  • Formation, accompagnement terrain, montée en autonomie

Résultats : pratiques homogènes, impact réel à l’échelle

Enjeu 4 – Adoption : ancrer durablement les nouvelles pratiques de décision

  • Valeur créée difficile à piloter
  • Arbitrages flous internalisation / externalisation
  • Coûts récurrents (maintenance, tokens, scalabilité) mal visibles
  • Risques technologiques et réglementaires sous‑anticipés

KEPLER met en place une gouvernance IA orientée décision, valeur et soutenabilité.

  • Analyse des usages, des coûts complets et de la criticité
  • Critères clairs d’internalisation vs externalisation (fréquence, complexité, dépendance, valeur)
  • Cadre de pilotage des agents IA (performance, coût, évolutivité, sécurité)
  • Gestion structurée des partenaires et des roadmaps IA

Résultats : coûts maîtrisés, risques limités, IA durablement alignée avec la performance opérationnelle

Enjeu 5 – Gouvernance IA : maîtriser valeur, coûts et durabilité

Quand la situation devient complexe, il faut les bonnes expertises

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