Diagnostic & Stratégie IA
Périmètre de l’accompagnement
- Audit des usages déclarés et informels, des outils et des fournisseurs
- Diagnostic de maturité des données, du SI, de l’organisation et des compétences
- Entretiens métiers et analyse des processus à forte charge ou à forte variabilité
- Évaluation technique des interfaces, des droits d’accès et de la qualité des données
- Priorisation selon valeur, faisabilité, effort et risques
- Architecture cible, trajectoire d’investissement et schéma directeur à 12–24 mois
Livrables et critères de décision
Rapport de diagnostic, cartographie des opportunités, matrice valeur/faisabilité/risques et portefeuille priorisé. Chaque business case précise le processus, le volume, le coût complet, les hypothèses de gain, les dépendances et un responsable. Le schéma directeur séquence les pilotes, les fondations Data et les décisions d’investissement.
Prérequis, contrôles et limites
Le diagnostic requiert l’accès à un échantillon représentatif de données et aux responsables des processus. Les gains restent des hypothèses à tester : le temps économisé ne devient un bénéfice que si l’organisation peut le réaffecter. Un workflow déterministe peut être préférable à un modèle génératif.
Notre méthode : du besoin à la valeur mesurée
Comprendre
Analyser l’organisation, les activités, les acteurs, les données et le SI. Observer le travail réel et les difficultés avant de choisir une solution.
Prioriser
Comparer valeur métier, faisabilité et risques. Définir une situation de référence, un responsable métier et les conditions de succès de chaque cas d’usage.
Concevoir
Décrire le processus cible, l’architecture, les interfaces, les responsabilités, les validations humaines et les indicateurs.
Expérimenter
Tester un pilote sur des situations représentatives, y compris les erreurs. Comparer la qualité, les coûts et l’utilité aux critères convenus.
Déployer
Intégrer aux applications, organiser la recette et le retour arrière, former les utilisateurs et accompagner les managers.
Mesurer
Suivre les bénéfices, les erreurs, les coûts, l’adoption et les incidents. Réexaminer régulièrement les modèles, les données et les contrôles.
FAQ
Que comprend un audit IA en entreprise ?
Un inventaire des usages, un diagnostic des données, du SI et de l’organisation, une analyse des processus et une priorisation des cas d’usage. La restitution précise les risques, les prérequis et une trajectoire d’investissement.