Gestionnaire de cas d’utilisation Data & IA

Pourquoi l’utiliser ?

Utilisez cet AI Flow pour transformer une présentation stratégique en un Gestionnaire de cas d’utilisation Data & IA personnalisé pour évaluer et prioriser des cas d’utilisation Data & IA en fonction de vos objectifs stratégiques et de leurs résultats clés (OKR).

Qui peut l’utiliser ?

Des stratèges Data & AI, des consultants, des facilitateurs, des responsables de l’innovation, des responsables produit, des propriétaires de domaine métier et des équipes de transformation IA peuvent utiliser ce workflow pour transformer leur stratégie ou leurs documents d’entrée en une app Data & AI Use Case Manager prête à l’emploi.

Quand l’utiliser ?

Utilisez ce workflow lorsque votre organisation dispose d’une présentation stratégique ou d’un briefing stratégique et souhaite la traduire en un système pratique pour collecter, noter et classer des cas d’utilisation Data & AI.

Il est utile lorsque vous souhaitez créer une première application Web fonctionnelle pour gérer vos cas d’utilisation Data & AI et les évaluer selon des critères de priorisation qui sont stratégiquement pertinents pour vous, sans avoir à traduire manuellement la stratégie en spécifications logicielles.

Que faut-il utiliser ?

Le workflow suit un principe simple :

L’IA structure l’information.

Les humains décident de ce qui compte.

L’IA structure à nouveau la décision.

Le logiciel est généré à partir du résultat.

Il utilise les flux Miro AI pour extraire et transformer le contenu stratégique, la fonctionnalité de vote des parties prenantes pour sélectionner les critères de priorisation pertinents, et le MCP — Model Context Protocol — pour transmettre le contexte préparé du tableau à Lovable en vue de la génération d’une application Web vibe-codée.

Mode d’emploi ?

I. Charger la stratégie.

Placez la présentation stratégique dans la zone (Étape 1).

Le document peut être une présentation de la stratégie d’entreprise, la stratégie d’une unité commerciale, une feuille de route de transformation ou tout autre document stratégique. Dans ce modèle, la Stratégie d’entreprise Mitsubishi 2027, disponible publiquement, est utilisée à titre d’exemple.

II. Définir les OKR.

Lancez le premier flux Miro AI en cliquant simplement sur «Exécuter l’étape» en haut à droite (Étape 2) :

Le flux lit la présentation stratégique et extrait un catalogue d’OKR avec cinq objectifs et leurs résultats clés.

Les OKR créent une couche intermédiaire structurée entre la présentation stratégique et le modèle de priorisation ultérieur :

• Les Objectifs décrivent ce que l’organisation souhaite atteindre.

• Les Résultats clés décrivent comment on peut reconnaître les progrès ou le succès.

Cette étape transforme une présentation stratégique générale en un catalogue d’OKR consultable avant que le workflow ne continue. Votre équipe peut vérifier si les cinq Objectifs et leurs Résultats clés reflètent correctement la stratégie, ajuster la formulation, ajouter des points manquants ou supprimer des interprétations qui ne conviennent pas. Une fois révisé, le catalogue d’OKR devient la base commune pour déduire les critères de priorisation et, plus tard, pour générer l’app.

III. Définir les critères de priorisation

Lancez le deuxième Miro AI Flow (Étape 3).

Ce Flow s’appuie sur le catalogue d’OKR et en déduit 12 critères de priorisation :

• 4 critères de Viabilité

• 4 critères de Désirabilité

• 4 critères de Faisabilité

Chaque critère comprend un nom court, une définition et une brève explication de son importance.

Ces critères traduisent les OKRs en dimensions d’évaluation concrètes pour les cas d’utilisation Data & AI. Il est recommandé de vérifier ce tableau avant de continuer : renommer des critères, ajuster les définitions ou corriger tout élément qui ne convient pas à votre contexte. Plus les critères sont clairs, plus il sera facile pour les parties prenantes de voter et pour l’app d’évaluer les cas d’utilisation par rapport à la stratégie.

IV. Faire voter les parties prenantes

Cliquez une fois sur chacun des boutons d’action IA suivants (Étape 4) :

Cela extrait les critères de priorisation du tableau précédent en pense-bêtes et les place dans les trois catégories : Viabilité, Désirabilité et Faisabilité.

Utilisez les pense-bêtes pour la discussion, la relecture et enfin le vote par points.(Étape 5)

Pour le vote par points, donnez à chaque partie prenante le même nombre de points, par exemple trois. Demandez-leur de placer leurs points sur les critères qu’ils jugent les plus importants. Les parties prenantes doivent pouvoir placer plusieurs points sur un même critère.

Lorsque le vote est terminé, laissez les points sur les pense-bêtes. Le nombre de votes montre l’importance de chaque critère pour les parties prenantes et servira ensuite de signal de pondération.

V. Générer le logiciel d’IA.

Lancez le prochain Miro AI Flow (Étape 6).

Ce Flow transforme le résultat du vote en un tableau de passation clair. Il identifie les critères retenus, leur pondération, et inclut le contexte additionnel de la "définition" de chaque critère et du “pourquoi cela compte”.

Ce tableau constitue la donnée d’entrée spécifique à la stratégie pour l’application Web Data & AI Use Case Manager : il contient les critères que vos parties prenantes ont sélectionnés, avec le contexte nécessaire pour les utiliser pour la notation.

Instructions pour Lovable : Démarrer le processus de vibe-coding

Cliquez sur le bouton vert du tableau (Étape 7). Vous serez redirigé vers lovable.ai

Vous devez vous connecter à Lovable, ou vous inscrire d’abord. Vous aurez aussi besoin de vos propres crédits.

Vous devez copier l’URL actuelle de votre tableau Miro dans le prompt prédéfini (Étape 8). Puis collez ce prompt adapté dans le champ de chat de Lovable.

Facultatif : Connecter Lovable à Miro MCP

Si Lovable n’est pas encore connecté à Miro MCP, configurez d’abord la connexion.

• Dans Lovable, cliquez sur Configurer.

• Dans la fenêtre du connecteur Miro, cliquez sur Connecter.

• Sur l’écran d’autorisation, cliquez sur Autoriser l’accès.

• Sélectionnez Votre organisation et votre équipe Miro.

• Cliquez sur Ajouter ou Ajouter à nouveau.

• C’est prêt !

Une fois ceci fait, Lovable est prêt à accéder à vos tableaux Miro via MCP.

VI. Gérer les cas d’utilisation Data & AI

Ouvrez le prototype généré et ajoutez un nouveau cas d’utilisation Data & AI sous forme de texte libre (Étape 9).

L’application utilise l’IA pour interpréter la proposition, extraire les facteurs de notation pertinents, calculer le score et mettre à jour le classement.

Vérifiez si le prototype reflète les critères sélectionnés sur le tableau Miro et si le classement permet une discussion utile sur les prochains cas d’utilisation Data & AI.

Vous pouvez toujours continuer à itérer dans l’interface de lovable.ai.

Où en trouver d’autres ?

Datentreiber vous propose, en plus de ce modèle Miroverse, les ressources suivantes :

• Le Data & AI Business Design Kit propose de nombreux canevas open source pour appliquer la méthode Data & AI Business Design.

• De plus, la Data & AI Business Design Community gratuite est disponible pour les échanges, les événements et le partage de contenus d’experts.

• Des formations payantes en ligne et sur site, avec certification, sont disponibles à la Data & AI Business Design Academy.

• De nombreux outils de gestion, modèles d’atelier et plans de projet supplémentaires sont disponibles dans notre Bench commercial Data & AI Business Design Bench.

• Notre Data & AI Business Consulting propose un accompagnement pour votre stratégie Data & AI, vos projets d’innovation et de transformation.

Si cela vous intéresse ou si vous avez des questions ou du feedback, contactez-nous à: info@datentreiber.de.

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