Trois biais cognitifs qu'on rencontre à chaque cadrage IA

Trois biais reviennent dans presque tous nos ateliers de cadrage, indépendamment du secteur.

Le syndrome du tableau de bord parfait : la volonté de tout visualiser avant d’agir sur quoi que ce soit, qui repousse indéfiniment le premier cas d’usage concret. On le désamorce en imposant une règle simple — le premier livrable doit changer une décision opérationnelle réelle avant la fin du mois, pas seulement l’afficher plus joliment.

L’illusion de la donnée propre : l’idée qu’il faut d’abord « nettoyer toute la donnée » avant de commencer un projet IA. En pratique, la majorité des cas d’usage à fort ROI tolèrent une donnée imparfaite sur un périmètre restreint ; attendre la donnée parfaite retarde le projet de plusieurs mois pour un gain de qualité souvent marginal sur le cas d’usage réellement visé.

Le piège du cas d’usage médiatique : privilégier le projet qui « ferait un bon post LinkedIn » plutôt que celui qui économise réellement du temps à une équipe, parce que le second paraît moins impressionnant. Notre garde-fou : chaque cas d’usage candidat est noté sur son impact mesurable avant d’être noté sur son potentiel de communication — jamais l’inverse.