Audit IA : savoir où l’IA vous sera utile, et où elle ne le sera pas
Votre direction veut « faire de l’IA », vos équipes utilisent déjà des assistants sans cadre, et chaque éditeur vous assure que son produit règle tout. Un audit sert à remettre de l’ordre : ce qui existe, ce qui est possible avec vos données, ce que cela coûterait, et par quoi commencer.
Le problème
Sans cadrage, les entreprises font deux erreurs symétriques. Certaines multiplient les démonstrations qui n’atteignent jamais la production. D’autres attendent, pendant que leurs salariés collent des données confidentielles dans des outils grand public.
La bonne question n’est pas « que peut faire l’IA ? » mais « quels problèmes avons-nous, et pour lesquels l’IA est-elle la réponse la moins chère ? ». Parfois, la réponse est une règle métier, un formulaire mieux conçu ou une intégration entre deux logiciels.
Comment nous procédons
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1
Écouter les métiers
Entretiens avec la direction et avec les équipes opérationnelles, observation du travail réel. Nous relevons les tâches répétitives, les goulets d’étranglement et les usages d’IA déjà en place, déclarés ou non.
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2
Regarder les données et le système d’information
Où sont les données, qui y a accès, dans quel état elles sont, ce que les logiciels en place permettent d’intégrer. Beaucoup de projets d’IA sont en réalité des projets de données.
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3
Trier les cas d’usage
Chaque cas est évalué sur quatre critères : valeur pour le métier, faisabilité avec vos données, risque (juridique, réputationnel, opérationnel) et effort. Nous écrivons noir sur blanc ceux que nous recommandons d’écarter, et pourquoi.
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4
Remettre une feuille de route qui engage
Deux ou trois projets prioritaires avec périmètre, budget, critères de succès mesurables et conditions d’arrêt. S’y ajoutent un cadre d’usage pour les salariés et les points à traiter avec votre DPO au regard du RGPD et du règlement européen sur l’IA.
Ce qui fait échouer ces projets
Un audit qui conclut qu’il faut tout faire
Une liste de trente cas d’usage n’aide personne à décider. La valeur d’un audit est dans le tri et dans ce qu’il recommande de ne pas faire.
Un audit mené par celui qui vend la solution
Un éditeur conclura que son produit est la réponse. Notre recommandation ne dépend d’aucun éditeur, et nous vous disons quand un outil du marché fait mieux qu’un développement sur mesure.
Oublier les personnes
Un projet techniquement réussi que les équipes contournent est un échec. L’audit identifie aussi qui portera chaque projet côté métier, et ce qui changera dans le travail quotidien.
Ce que vous recevez
- État des lieux des usages d’IA existants, déclarés ou non
- Cartographie des données et des contraintes d’intégration
- Grille de cas d’usage évalués, retenus et écartés
- Feuille de route priorisée avec budgets et critères de succès
- Cadre d’usage de l’IA pour les salariés
- Restitution à la direction
Questions fréquentes
Combien de temps dure un audit IA ?
Cela dépend de la taille de l’organisation et du nombre de métiers concernés. Nous fixons la durée et le prix au forfait après un premier échange, pour que le coût de l’audit soit connu avant de commencer.
Faut-il déjà avoir des projets d’IA en cours ?
Non. L’audit est utile aussi bien pour démarrer que pour remettre de l’ordre dans des initiatives dispersées, ou pour évaluer un projet qui n’avance pas.
Réalisez-vous ensuite les projets recommandés ?
Nous pouvons, mais rien ne vous y oblige. La feuille de route est rédigée pour être exploitable par vos équipes ou par un autre prestataire. Si vous nous confiez la suite, nous connaissons déjà votre contexte.
Vous avez un cas proche de celui-ci ?
Décrivez-nous la situation en quelques lignes. Nous vous dirons si l’IA est la bonne réponse — et nous vous le dirons aussi quand elle ne l’est pas.
Parler de votre projet