Product Delivery
Suivez exactement combien votre IA génère chaque mois en euros.
Nous pilotons vos initiatives Data et IA comme des produits métier : avec des utilisateurs, des KPI et un ROI traçable. Pas comme des projets tech qui disparaissent une fois livrés.
+150 entreprises accompagnées
— 5/5 sur Google
Bénéfices / Impacts
Ce que cela apporte
Des résultats concrets pour votre organisation, mesurables dès les premières semaines d'intervention.
01
Un ROI visible et défendable en COMEX
Chaque produit Data ou IA est associé à des indicateurs de valeur métier. Vous pouvez démontrer précisément ce que rapportent vos investissements IA, mois après mois.
02
Des produits IA adoptés parce qu'ils servent le métier
Un Data product piloté comme un vrai produit est conçu avec ses utilisateurs, pas pour eux. L'adoption n'est plus un problème, car le besoin métier est au centre dès le premier jour.
03
La fin des projets IA one-shot
L'approche produit transforme un projet ponctuel en actif durable. Le produit évolue, s'améliore et génère de la valeur dans la durée au lieu d'être livré puis oublié.
04
Des arbitrages budgétaires éclairés
Quand chaque produit IA a un coût d'exploitation mesuré et un ROI, les décisions d'investissement deviennent rationnelles. Vous savez où investir davantage et où couper.
05
Un langage commun entre tech et métier
Le Data Product Manager fait le pont entre les équipes techniques et les directions métier. Fini la traduction approximative : les objectifs sont partagés, les priorités alignées.
Chapters
Notre expertise
Les compétences et le savoir-faire que nous déployons pour produire des résultats sur cette expertise.
Outils / Partenariats
Comment nous mettons en œuvre cette expertise
Le Data Product Management n'est pas une question d'outils mais de méthode. Nous utilisons les standards du product management et du Lean, adaptés aux spécificités des produits Data et IA.
Amazon Web Services
Google Cloud
Azure
Apache Airflow
Power BI
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Power BI
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Types de projets
Ce que nous livrons
Des livrables opérationnels, pas des recommandations. Voici les formats de mission que nous déployons sur cette expertise.
01
Cadrage Data Product
Définition du périmètre, des utilisateurs cibles, des KPI de valeur et du backlog produit. Livré en 4 à 6 semaines avec un sponsor business identifié et un MVP cadré.
02
Pilotage de Data Product
Mise en place du rôle Data Product Manager sur un produit existant ou en cours de construction : roadmap, mesure de la valeur, rituels d'équipe et reporting au sponsor.
03
Programme de Data Product Management
Déploiement d'une équipe Data Product Management à l'échelle d'une BU ou d'un groupe : formation, outillage, rituels et gouvernance de portefeuille.
04
Mesure de valeur d'un portefeuille IA
Audit d'un portefeuille existant d'initiatives Data et IA, mise en place d'un cadre de mesure de la valeur et arbitrage des produits à poursuivre, optimiser ou arrêter.
Business Cases
Ils ont piloté leurs produits Data & IA avec nous
Nous ne livrons pas de POC. Nous livrons des systèmes qui fonctionnent, avec un impact mesurable sur le business de nos clients.
Vos questions, nos réponses
Toutes les réponses pour comprendre notre approche, notre façon de travailler et ce que vous pouvez attendre de notre collaboration.
Qu'est-ce qu'un Data Product ?
Un Data Product est une solution data ou IA gérée comme un produit métier, avec des utilisateurs identifiés, des KPI mesurés et un ROI traçable. Diametral pilote vos initiatives data comme des produits durables plutôt que comme des projets one-shot, ce qui garantit leur adoption et leur valeur dans la durée.
Quel est le rôle d'un Data Product Manager ?
Le Data Product Manager fait le pont entre les équipes tech et métier : il définit la vision du produit, priorise la roadmap, mesure la valeur générée et arbitre les évolutions. Diametral intègre des Data Product Managers seniors dans ses squads ou forme les vôtres pour créer ce rôle encore rare dans la plupart des grands groupes.
Comment mesurer le ROI d'un projet IA ?
Mesurer le ROI d'un projet IA repose sur trois familles d'indicateurs : valeur business (revenu généré, coûts évités, productivité), adoption (utilisateurs actifs, fréquence d'usage) et qualité technique (SLA, drift). Diametral met en place ces indicateurs dès le cadrage et les reporte mensuellement au sponsor.
Quelle est la différence entre POC et IA industrialisée ?
Un POC démontre la faisabilité sur un petit périmètre ; une IA industrialisée tourne en production avec SLA, monitoring et intégration aux outils métier. Diametral évite le syndrome du POC éternel en cadrant dès le départ les critères de passage en production : volume cible, intégration au SI, gouvernance et ROI attendu.
Comment piloter un portefeuille de produits IA ?
Piloter un portefeuille de produits IA repose sur une gouvernance claire, une mesure régulière de la valeur de chaque produit et des arbitrages explicites (poursuivre, optimiser, arrêter). Diametral met en place le cadre, les indicateurs et les comités qui transforment un empilement de POC en portefeuille géré.
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Un cas d'usage IA en tête ? Construisons-le ensemble.
Décrivez votre problème. Un Senior Data Scientist Diametral en évalue la faisabilité et vous propose une première approche.