Etude de cas

Concevoir un portail IA interne pour accélérer l'adoption et la productivité

Contexte

Renault Group déploie le programme Augmented Renault pour transformer l’expérience de +100 000 collaborateurs avec l’IA. L’écosystème existe (GenIA@Renault, M365 Copilot, agents métier) mais reste fragmenté : chaque solution vit en silo, l’adoption stagne chez les profils non-techniques.
Environnement à haute complexité : +15 value streams, contraintes sécurité renforcées.

Bêta déployée

min/sem par collaborateur (Gain estimé)

45- 0

Le mandat

Concevoir et piloter le delivery du Productivity Portal, point d’entrée unifié de l’écosystème IA Renault, afin d’accélérer l’adoption et les gains de productivité sur les tâches du quotidien (mails, réunions, todo list, tâches Jira)

Comment j'ai procédé

• Cadrage produit : définition de la vision produit, priorisation du MVP et segmentation des personas (quoi construire, pour qui, dans quel ordre) avec équipes tech, archi et métiers

• Pilotage du delivery dans un environnement SAFe (15+ value streams) : PI Planning, gestion des dépendances et coordination multi-équipes

• Intégration dans l’écosystème Renault : arbitrages produit/technique avec les architectes, contraintes SSO (OKTA), gestion des accès et dépendances d’architecture

• UX proactive et modulaire : home personnalisable avec widgets (mails, réunions, tâches Jira), suggestions contextuelles et pré-prompts adaptés par profil métier, catalogue d’assistants et d’agents IA adapté aux différents niveaux de maturité

• Architecture conversationnelle : GPT-4.1, tool-calling et intégrations Outlook, Jira et Microsoft 365 via APIs sécurisées

• Orchestration multi-agents : routage des requêtes vers des agents spécialisés par cas d’usage (rédaction, synthèse de réunion, gestion de tâches), coordination des appels et agrégation des réponses

• POC fonctionnel : validation des usages et accélération des arbitrages produit avant industrialisation

• Boucle d’évaluation continue : scoring des outputs sur cas de référence (ground truth), feedback utilisateurs intégré à l’UX (thumbs up/down), utilisé pour arbitrer l’amélioration des prompts et le choix des modèles LLM

• Gouvernance RGPD : Coordination du PIA avec la DPO, cadrage des accès aux données et arbitrages entre personnalisation, sécurité et conformité

Phase Discovery

J’ai réalisé une étude de marché approfondie, mené des entretiens avec les utilisateurs cibles, élaboré des personas détaillés et analysé le paysage concurrentiel pour bien comprendre le contexte.

Phase Design

Des ateliers de co-création ont été organisés avec les parties prenantes, suivis de la définition des parcours utilisateurs critiques. La création de wireframes et prototypes, puis des tests utilisateurs itératifs, ont permis d’affiner la solution.

Phase Delivery

L’implémentation a été réalisée via une méthodologie Scrum, avec une gestion efficace du backlog sur Azure DevOps, des sprints de développement courts et un processus de recette fonctionnelle rigoureux.