Audit IA Entreprise

L'audit commence par une phase d'écoute active. Nous rencontrons les équipes opérationnelles pour comprendre comment votre entreprise fonctionne réellement — pas seulement sur le papier.

• Entretiens structurés avec les responsables de chaque département
• Cartographie des processus clés : ventes, service client, RH, finance, opérations
• Identification des tâches chronophages, répétitives ou à forte valeur d'erreur humaine
• Analyse des outils existants : CRM, ERP, outils de communication, bases de données

Cette étape est la plus importante : un bon diagnostic IA commence toujours sur le terrain.

L'IA se nourrit de données. Avant de recommander quoi que ce soit, nous évaluons la qualité et l'accessibilité de vos données ainsi que la robustesse de votre infrastructure technique.

• Audit des sources de données : structurées, non structurées, accessibles ou silotées
• Analyse du stack technique : APIs disponibles, connecteurs existants, outils no-code/low-code déjà en place
• Évaluation de la maturité organisationnelle : culture data, compétences internes, gouvernance
• Identification des obstacles réglementaires (RGPD) ou de sécurité à anticiper

Cette évaluation conditionne directement la faisabilité et le coût de chaque cas d'usage identifié.

C'est le cœur de l'audit. Pour chaque processus identifié, nous évaluons si et comment un LLM ou un système IA peut intervenir pour créer de la valeur.

• Modélisation des cas d'usage : génération de contenu, extraction d'information, classification, résumé, agent conversationnel, automatisation de tâches…
• Scoring multicritères : impact business estimé, effort d'intégration, maturité technologique, risque
• Sélection des LLM adaptés : Claude, GPT-4, Mistral, Gemini selon le cas d'usage
• Identification des quick wins : cas d'usage à fort impact et déploiement rapide

Résultat : une matrice claire qui vous permet de décider où investir en priorité.

Un cas d'usage promettant sur le papier doit être testé avant d'engager des ressources. Nous réalisons des prototypes rapides pour valider les hypothèses dans votre contexte réel.

• Sélection des 2 à 3 cas d'usage prioritaires issus du scoring
• Développement d'un POC (Proof of Concept) fonctionnel sur vos données réelles
• Mesure des gains observés : temps gagné, taux d'erreur, qualité des outputs
• Ajustement des hypothèses et validation de la faisabilité à plus grande échelle

Cette étape évite les investissements prématurés et ancre chaque décision dans des résultats concrets.

L'audit se conclut par la remise d'un livrable structuré, directement actionnable par votre équipe ou partageable avec vos investisseurs et partenaires.

• Rapport de cartographie complet : synthèse des processus analysés et des opportunités identifiées
• Matrice de priorisation des cas d'usage (impact / effort / faisabilité)
• Feuille de route IA : séquençage des déploiements, jalons, ressources estimées
• Recommandations d'outils et de partenaires pour chaque cas d'usage
• Session de restitution avec votre équipe dirigeante pour aligner les décisions

Vous repartez avec une vision claire, un plan concret et les bases pour démarrer sans risque.