Méthode

TokenShift fait passer l’IA du pilote à la production en alignant architecture, modèle opérationnel, transition des effectifs et gouvernance dans une séquence décisionnelle unique.

Phase 1

Diagnose

Évaluer la maturité IA, l’impact sur les effectifs, les lacunes de gouvernance, l’alignement du sponsor et les blocages de delivery. Le livrable est une feuille de route prête pour le conseil d’administration avec des responsables et des jalons de décision.

Phase 2

Build

Implémenter l’architecture cible, repenser les processus et consolider la cadence de delivery pour que l’IA s’inscrive dans la réalité opérationnelle au lieu de rester une expérimentation isolée.

Phase 3

Transition

Redéfinir les rôles, outiller les managers et définir la responsabilité de l’adoption. Cette phase protège la dynamique en intégrant la transition des effectifs dans l’implémentation, et non en la traitant comme un ajout tardif.

Phase 4

Assure

Maintenir le reporting exécutif, les boucles de gouvernance et la cadence d’optimisation pour que la création de valeur se poursuive après la fin de la phase de lancement.

Ce que chaque phase délivre

Des jalons de décision exécutifs clairs et une carte des responsabilités couvrant les dirigeants métier, technologie et effectifs.
Des livrables visibles et des résultats mesurables au lieu d’un discours de transformation vague.
Des dépendances documentées entre architecture, modèle opérationnel, gouvernance et adoption.