Pourquoi ce modèle existe
La plupart des consultants IA commencent par l’outil. Ils ouvrent Make.com ou Zapier, choisissent un déclencheur et commencent à connecter des apps, avant même d’avoir cartographié à quoi ressemble réellement le workflow du client. Le résultat ? Du chaos automatisé. Ce modèle existe pour l’éviter.
Ce que vous accomplirez
À la fin de cet exercice de 45 à 60 minutes, vous aurez :
Une carte SIPOC complète du processus de livraison actuel de votre client
Une liste claire des étapes candidates à l’automatisation et de celles nécessitant une intervention humaine
Chaque étape placée sur la matrice de décision d’automatisation et classée par priorité
La confiance nécessaire pour recommander les bons outils d’automatisation pour chaque étape
À qui s’adresse ce modèle
Consultants IA indépendants lançant leur première mission d’automatisation client
Fondateurs d’agences boutique sans expérience technique
Consultants d’entreprise découvrant l’IA et l’automatisation pour la première fois
Toute personne utilisant Make.com, n8n ou Airtable pour les workflows clients
Quand l’utiliser
Utilisez ce modèle avant de concevoir ou de mettre en place toute automatisation. Idéal pour :
La phase de découverte pré-engagement avec un nouveau client d’automatisation
Audits de processus internes avant de recommander des outils
Facilitation d’atelier avec les parties prenantes du client
Comment l’utiliser, étape par étape
Commencez dans Frame 2 pour comprendre le Zero-Cognitive-Load Principle
Étudiez Frame 3 (l’exemple concret de Mia) pour voir un SIPOC complet en action
Ouvrez Frame 4 et cartographiez le processus réel de votre client dans le tableau SIPOC vide
Utilisez le code couleur pour marquer chaque étape : corail (à automatiser) ou gris (à maintenir l’intervention humaine)
Passez à Frame 5 et glissez chaque étape sur la matrice de décision d’automatisation
Consultez Frame 6 pour les outils recommandés et les prochaines étapes
Crédits du cadre
Basé sur les cadres Cartographie SIPOC du workflow et Principe Zero-Cognitive-Load développés par BlackCube Labs, un écosystème de conseil natif en IA. En savoir plus sur blackcubelabs.com.
