Audit IA : décider quoi automatiser, et quoi laisser tranquille.
Beaucoup d'entreprises abordent l'IA par l'outil et cherchent ensuite où l'appliquer. Nous faisons l'inverse : nous partons de vos tâches, nous mesurons ce que chacune coûte en temps, et nous ne retenons que celles où l'automatisation se rembourse.
Pourquoi tant de projets IA s’arrêtent au pilote
Le schéma se répète. Une démonstration impressionne, un pilote est lancé, il fonctionne sur quelques exemples choisis, puis il ne passe jamais en production. Trois causes, que nous retrouvons presque à chaque fois.
- Le cas d’usage n’a jamais été chiffré. Personne n’a mesuré combien de temps la tâche prend réellement, ni combien de fois par mois elle est faite. Sans ce chiffre, impossible de dire si l’automatisation vaut son coût de développement.
- Les données n’étaient pas prêtes. Le pilote tournait sur un échantillon propre. En production, les documents sont scannés de travers, les champs sont vides, les exceptions sont la règle.
- Personne n’était responsable du résultat. Un agent qui se trompe une fois sur vingt a besoin de quelqu’un qui vérifie et corrige. Quand ce rôle n’est attribué à personne, l’outil est abandonné dès la première erreur visible.
L’audit traite ces trois points avant la ligne de code. C’est la raison pour laquelle ce pilier est en tête du pôle : il décide de ce qui sera développé, et surtout de ce qui ne le sera pas.
Comment se déroule un audit IA
Cinq étapes sur trois à quatre semaines. La cinquième est celle que vous gardez.
3 à 6 entretiens
Nous passons du temps avec ceux qui font le travail, pas seulement avec la direction. Les tâches qui coûtent le plus cher sont rarement celles que le comité de direction cite spontanément.
Chiffrage des tâches
Pour chaque candidat à l'automatisation : fréquence, temps passé, taux d'erreur actuel, coût d'une erreur. C'est ce tableau qui élimine les fausses bonnes idées, souvent la moitié de la liste de départ.
Examen des données
Nous regardons les documents et les bases réelles, dans leur état réel. Un cas d'usage séduisant sur des données inexploitables est un cas d'usage à écarter, et mieux vaut le savoir maintenant.
Estimation des coûts
Coût de développement, et surtout coût d'usage mensuel, qui est le poste que personne n'anticipe. Un agent facturé à l'appel peut coûter plus cher que la tâche qu'il remplace.
1 réunion
Un document qui classe les cas d'usage retenus par retour attendu, ceux à écarter avec la raison, et l'ordre dans lequel les prendre. Vous décidez ensuite qui les réalise, nous ou un tiers.
Ce que couvre le conseil
Quatre sujets qui se traitent avant ou autour d’un développement, et qui se commandent séparément.
Formation des équipes à l'IA
Faire monter vos équipes sur les outils qu'elles utilisent déjà et sur ceux que nous déployons. Un agent que personne ne sait interroger ne sert à rien, et c'est le premier motif d'abandon après six mois.
IA souveraine et hébergement
Où partent vos documents quand un modèle les traite, et sous quelle juridiction. La question se pose avant le développement, parce qu'elle détermine les modèles utilisables.
Conformité RGPD et AI Act
Documenter ce que fait le système, sur quelles données, avec quel contrôle humain. Un travail technique et documentaire, mené aux côtés de votre DPO ou de votre conseil juridique.
Reprise d'un projet IA
Un pilote qui ne passe pas en production, un prestataire parti, un outil que plus personne n'utilise. Nous reprenons l'existant et disons ce qui se récupère et ce qui se jette.
Ce que nous vous dirons peut-être
Un audit qui conclut systématiquement qu’il faut développer quelque chose n’est pas un audit, c’est une proposition commerciale déguisée. Voici les trois conclusions que nous rendons régulièrement et qui ne débouchent sur aucune prestation de notre part.
Un outil existant suffit. Beaucoup de besoins se couvrent avec un abonnement à un outil du marché et deux heures de configuration. Développer sur mesure ce qui existe déjà coûte cher et se maintient mal. Nous le disons, même quand cela nous prive du développement.
Le volume ne justifie pas l’investissement. Automatiser une tâche faite quatre fois par mois par une personne en vingt minutes ne rapporte rien. Le seuil se calcule, il ne se devine pas, et il élimine une bonne part des idées qui circulent en interne.
Le problème n’est pas un problème d’IA. Un processus mal défini reste mal défini une fois automatisé, en plus rapide. Dans ce cas, le travail utile est de remettre le processus à plat, ce qui relève de l’organisation avant de relever de la technique.
Quand un cas d’usage tient, il devient un développement, décrit sur la page agent IA métier sur mesure. L’audit s’impute alors sur le premier lot.
Le coût d’usage est le poste oublié. Le développement se paie une fois, l’appel au modèle se paie à chaque utilisation. Sur un agent sollicité mille fois par jour, c’est cette ligne qui décide de la rentabilité, et elle figure dans notre chiffrage dès la première réunion.
Audit IA, ce qu’on nous demande
Les questions posées par les dirigeants qui savent qu’il faut s’y mettre sans savoir par où.
Trois à quatre semaines entre le premier entretien et la restitution, dont l’essentiel est consacré aux entretiens métier et à l’examen des données réelles. La partie analyse est rapide, la matière est longue à réunir parce qu’elle vient de vos équipes.
Non, et c’est même une raison de commencer par l’audit. L’état réel de vos données fait partie du diagnostic : nous regardons vos documents tels qu’ils sont, avec les scans de travers et les champs vides. Un projet lancé sans cette vérification découvre le problème trois mois plus tard, quand le budget est engagé.
Non. Le livrable est écrit pour être exploitable par vos équipes ou par un autre prestataire, avec les cas d’usage, les contraintes de données et les estimations. Quand vous nous confiez la réalisation, l’audit s’impute sur le premier lot. Quand vous ne nous la confiez pas, vous gardez un document utilisable.
La question se traite au début, pas à la fin, parce qu’elle détermine les modèles utilisables et le lieu de traitement. Elle relève de deux prestations distinctes : le choix technique d’hébergement, décrit sur IA souveraine et hébergement, et le cadre documentaire, décrit sur conformité RGPD et AI Act.
C’est un signal à écouter plutôt qu’un obstacle à contourner. Une réticence est presque toujours fondée : peur de la disparition du poste, mauvaise expérience d’un outil imposé, ou connaissance du terrain que le projet ignore. Les entretiens métier servent à faire remonter ces objections avant qu’elles ne fassent échouer le déploiement.
Le prix dépend du nombre d’entretiens et du volume de données à examiner, donc du périmètre que vous fixez. Nous établissons un devis après un premier échange d’une heure, gratuit, qui sert surtout à vérifier qu’un audit se justifie. Sur un besoin très circonscrit, il ne se justifie pas et nous le disons.
Une idée à chiffrer
Décrivez-nous la tâche que vous aimeriez confier à une machine. Nous vous dirons ce qu'elle coûte aujourd'hui et ce qu'elle coûterait automatisée.
