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Templateintermédiaire

Pitcher un projet IA au COMEX

Template de présentation et arguments pour convaincre la direction d'investir en IA.

Template de pitch IA pour la direction

Convaincre un COMEX d'investir dans l'IA nécessite de parler valeur business, pas technologie. Voici un template structuré et les arguments qui fonctionnent.

Structure de présentation (15 min max)

Slide 1 : Le problème (2 min)

Titre : [Département] perd [X]h/mois sur [tâche]

- Situation actuelle : [processus manuel, goulot d'étranglement]
- Impact quantifié : [coût en €, en temps, en opportunités perdues]
- Tendance : [le problème empire car volume croissant]

Slide 2 : La solution proposée (3 min)

Titre : L'IA peut automatiser [X]% de cette tâche

- Description simple (pas de jargon technique)
- Analogie : "Comme un assistant junior qui lit et classe 24/7"
- Ce que ça change concrètement pour l'équipe
- Ce que ça NE fait PAS (limiter les attentes)

Slide 3 : Preuve de concept (3 min)

Titre : Nous avons testé sur [N] cas réels

- Résultats du PoC (chiffres concrets)
- Exemple avant/après (montrer un cas réel)
- Qualité mesurée : [X]% de précision
- Feedback des utilisateurs testeurs

Slide 4 : ROI et timeline (3 min)

Titre : ROI de [X]% en [Y] mois

- Investissement : €[total] sur [durée]
  - Développement : €X
  - Infrastructure : €Y/mois
  - Maintenance : €Z/mois
- Retour attendu : €[gains]/mois
- Break-even : Mois [N]
- ROI à 12 mois : [X]%

Slide 5 : Risques et mitigation (2 min)

- Risque 1 : Adoption utilisateur → Plan de change management
- Risque 2 : Qualité insuffisante → Human-in-the-loop
- Risque 3 : Coûts dépassent les prévisions → Plafond configurable
- Risque 4 : Données sensibles → Architecture privacy-first

Slide 6 : Demande (2 min)

Titre : Nous demandons [budget] pour [durée]

- Phase 1 (3 mois) : MVP avec [scope limité]
- Phase 2 (3 mois) : Extension à [scope élargi]
- Go/No-Go entre les phases basé sur les métriques
- Équipe nécessaire : [composition]

Arguments qui fonctionnent avec le COMEX

Parler leur langage

  • "Économie de X ETP" plutôt que "automatisation par LLM"
  • "Réduction du time-to-market" plutôt que "pipeline RAG optimisé"
  • "Avantage concurrentiel" : citer les concurrents qui utilisent l'IA
  • "Rétention des talents" : les équipes veulent travailler avec l'IA

Répondre aux objections courantes

  • "C'est trop risqué" → Phase pilote limitée, arrêt possible à tout moment
  • "Nos données sont sensibles" → Architecture on-premise possible, RGPD compliance
  • "L'IA hallucine" → Human-in-the-loop, pas de décision autonome
  • "C'est cher" → Comparer au coût de ne rien faire (inaction cost)

Erreurs à éviter

  • Utiliser du jargon technique (LLM, RAG, embeddings, fine-tuning)
  • Promettre une précision de 100%
  • Présenter l'IA comme un remplacement d'employés
  • Ignorer les aspects réglementaires (RGPD, AI Act)
  • Demander un gros budget sans preuve de concept

Sources

businesspitchdirection