Problématiques client
CEA, organisme public de recherche et acteur majeur de l’innovation technologique, a lancé Klarity, une startup interne destinée à industrialiser des solutions d’intelligence artificielle de confiance dans des contextes industriels exigeants.
Dans un environnement où les systèmes IA doivent répondre à des contraintes fortes de fiabilité, de sécurité et de conformité réglementaire, le développement de modèles ne suffit plus. Il devient indispensable d’encadrer leur gouvernance, leur traçabilité et leur auditabilité tout au long de leur cycle de vie.
Les équipes projet développaient déjà des solutions IA variées, mais elles manquaient :
-
d’un cadre homogène de gouvernance,
-
d’outils mutualisés de documentation et de traçabilité,
-
d’une méthodologie standardisée pour répondre aux exigences réglementaires et industrielles,
-
d’une plateforme transverse permettant d’aligner développeurs, équipes métier, responsables qualité et directions.
Le défi consistait donc à structurer une plateforme commune capable d’encadrer les systèmes IA développés en contexte industriel, tout en restant suffisamment flexible pour s’adapter à la diversité des projets.
L’enjeu était clair : accélérer la création de Klarity en définissant un cadre méthodologique et en développant un MVP fonctionnel et technique permettant d’aligner rapidement l’ensemble des parties prenantes.
Objectifs
Définir un cadre d’IA de confiance industrialisable
Structurer les principes de gouvernance, de traçabilité et d’auditabilité applicables aux projets IA.
Concevoir une plateforme outillée et transverse
Développer un MVP permettant de centraliser la documentation, les artefacts techniques et les éléments de conformité.
Accélérer la mise sur le marché de Klarity
Passer rapidement de l’intention stratégique à une solution concrète démontrant la valeur métier.
Aligner l’ensemble des parties prenantes
Créer un langage commun entre équipes techniques, métiers, qualité, conformité et direction.
Les contraintes du projet
Notre approche pour CEA
01
Cadrage stratégique et méthodologique
Nous avons mené une phase de cadrage visant à définir :
-
Les principes d’IA de confiance applicables aux projets industriels
-
Les exigences de gouvernance et de conformité
-
Les rôles et responsabilités des différentes parties prenantes
-
Les indicateurs de suivi et de maturité
Cette étape a permis de poser les fondations de Klarity comme plateforme structurante et non comme simple outil documentaire.
02
Co-construction avec les équipes
Des ateliers réunissant experts IA, responsables qualité, équipes projet et direction ont été organisés afin de :
-
Cartographier les processus existants
-
Identifier les écarts par rapport aux exigences de traçabilité
-
Définir les fonctionnalités prioritaires du MVP
-
Aligner la vision produit et la proposition de valeur
Cette démarche collaborative a permis d’assurer l’adhésion dès les premières phases du projet.
03
Conception et développement du MVP
Nous avons conçu et développé un MVP fonctionnel et technique permettant :
-
La centralisation des informations projet (données, modèles, métriques)
-
Le suivi des versions et des validations
-
La documentation structurée des choix algorithmiques
-
La traçabilité des décisions et des tests réalisés
-
La préparation à l’audit interne ou externe
L’architecture a été pensée modulaire et scalable afin de supporter l’industrialisation future.
04
Plateforme orientée cycle de vie IA
Le MVP couvre les différentes étapes du cycle de vie :
-
Cadrage et qualification du besoin
-
Gestion et traçabilité des données
-
Développement et entraînement des modèles
-
Validation, tests et robustesse
-
Déploiement et suivi en production
Chaque étape est associée à des exigences de documentation et de contrôle facilitant la conformité et l’auditabilité.
Nos résultats
Impact global
CEA a posé les bases d’une industrialisation structurée de ses systèmes IA à travers Klarity, en transformant une ambition d’IA de confiance en une plateforme concrète et outillée.
Klarity permet désormais de combiner rigueur industrielle, innovation technologique et conformité réglementaire, tout en accélérant le développement et le déploiement de solutions IA dans des environnements critiques.
