Musique, conscience & IAMusic, consciousness & AI
Finn Streuper : d'une chauve-souris à l'IAFinn Streuper: from a bat to AI
- Point de départStarting point
- Le vinyle What It's Like to Be a Bat de Finn Streuper renvoie au texte de Thomas Nagel : peut-on vraiment savoir ce que cela fait d'être une chauve-souris ?Finn Streuper's What It's Like to Be a Bat record points back to Thomas Nagel's essay: can we ever know what it is like to be a bat?
- Ce que ça ouvreWhat it opens up
- De l'expérience musicale à la philosophie de la conscience, la discussion glisse vers l'IA : simuler une réponse, une perception ou une intention suffit-il à produire une expérience subjective ?From a musical experience to philosophy of mind, the discussion shifts toward AI: is simulating an answer, a perception or an intention enough to produce subjective experience?
- Ce que j'en retiensWhat I take from it
- Une exploration très ARConnect : un objet culturel devient un pont entre esthétique, cognition, agents IA et gouvernance des usages, là où la technique rejoint des questions humaines profondes.A very ARConnect exploration: a cultural object becomes a bridge between aesthetics, cognition, AI agents and usage governance, where technology meets deeply human questions.
Méthodes agiles & IAAgile methods & AI
Scrum et IA : du rituel au système adaptatifScrum and AI: from ritual to adaptive system
- Point de départStarting point
- Les méthodes agiles et le Scrum Master resteront-ils pertinents avec l'IA générative, agentique et régulée ?Will agile methods and Scrum Master roles remain relevant with generative, agentic and regulated AI?
- Ce que ça ouvreWhat it opens up
- Les cérémonies rigides perdent de la valeur, mais l'orchestration humain-IA, la gouvernance et le pilotage par les résultats deviennent centraux.Rigid ceremonies lose value, while human-AI orchestration, governance and outcome-driven steering become central.
- Ce que j'en retiensWhat I take from it
- Une vision cible : passer d'un cadre projet figé à un système de livraison continu, observable et responsable.A target vision: moving from a fixed project framework to a continuous, observable and accountable delivery system.
IA & architecture d'organisationAI & organizational architecture
Faire dialoguer métiers, données et modèlesConnecting business domains, data and models
- Point de départStarting point
- Comment utiliser les modèles de langage pour clarifier les domaines métier avant de cadrer un projet donnée ou IA ?How can LLMs clarify business domains before scoping a data or AI project?
- Ce que ça ouvreWhat it opens up
- Le dialogue avec l'IA accélère l'identification des périmètres métier, des rôles et des zones de friction entre métier, donnée et technologie.AI dialogue accelerates the identification of bounded contexts, roles and friction points between business, data and tech.
- Ce que j'en retiensWhat I take from it
- Une cartographie discutable, qui sert de support d'alignement plutôt que de vérité figée.A discussable map used as an alignment tool rather than a fixed truth.
Produit de donnéeData product
Produits de donnée : qui possède quoi ?Data products: who owns what?
- Point de départStarting point
- Comment éviter qu'un produit de donnée reste coincé entre attentes métier, contraintes technologiques et maintenance invisible ?How do we prevent a data product from getting stuck between business expectations, tech constraints and invisible maintenance?
- Ce que ça ouvreWhat it opens up
- Un produit de donnée a besoin d'un contrat d'usage aussi clair que son contrat technique.A data product needs a usage contract as clear as its technical contract.
- Ce que j'en retiensWhat I take from it
- Une charte de responsabilité : commanditaire, responsable produit, responsable donnée, utilisateurs, engagement de service et arbitrages.An ownership charter: sponsor, product owner, data owner, users, SLA and trade-offs.
IA & cadrage projetAI & project framing
Cadrer un projet IA sans se perdre dans l'outilScoping AI without getting lost in the tool
- Point de départStarting point
- Comment passer d'une envie d'IA générative à un cas d'usage gouverné, mesurable et adoptable ?How do we move from a generative AI desire to a governed, measurable and adoptable use case?
- Ce que ça ouvreWhat it opens up
- La valeur vient moins de l'instruction donnée à l'outil que de la clarification du flux métier, du risque, de la donnée et du rituel d'adoption.Value comes less from the prompt than from clarifying workflow, risk, data and adoption rituals.
- Ce que j'en retiensWhat I take from it
- Une fiche cas d'usage : problème, utilisateurs, données, garde-fous, indicateurs et mode opératoire.A use-case sheet: problem, users, data, guardrails, metrics and operating model.
Mesure & gouvernanceMeasurement & governance
MMM : la gouvernance avant le modèleMMM: governance before the model
- Point de départStarting point
- Pourquoi certains projets de modélisation du mix marketing produisent beaucoup d'analyses mais peu d'arbitrages opérationnels ?Why do some MMM projects produce many analyses but few operational decisions?
- Ce que ça ouvreWhat it opens up
- Le modèle ne compense pas une donnée mal gouvernée, des entrées instables ou des droits de décision flous.The model cannot compensate for poorly governed data, unstable inputs or unclear decision rights.
- Ce que j'en retiensWhat I take from it
- Une gouvernance des entrées : sources, propriétaires, fréquence, qualité, arbitrages et usages attendus.Input governance: sources, owners, frequency, quality, trade-offs and expected uses.
Média x DonnéeMedia x Data
Du suivi à la décisionFrom reporting to decision-making
- Point de départStarting point
- Comment éviter que les tableaux de bord deviennent une accumulation d'indicateurs sans effet sur les décisions ?How do we prevent dashboards from becoming a pile of metrics with no impact on decisions?
- Ce que ça ouvreWhat it opens up
- Un bon système de pilotage part des décisions à prendre, puis remonte vers les indicateurs nécessaires.A good steering system starts with the decisions to make, then works backward to the required indicators.
- Ce que j'en retiensWhat I take from it
- Une matrice indicateurs x décisions x responsables pour relier investissements, apprentissages et résultats.A metrics x decisions x owners matrix connecting investments, learnings and outcomes.