Vos process d'abord, l'IA ensuite.
Pas de promesses magiques. On analyse vos flux de travail, vos données et vos outils pour identifier les cas d'usage IA qui ont un vrai impact sur vos équipes.
Durée de l'audit
Immersion terrain
Identifiés et priorisés
Actionnable immédiatement
L'IA est partout. Savoir par où commencer, c'est autre chose.
La plupart des entreprises savent qu'elles doivent bouger. Mais entre les outils qui se multiplient, les promesses exagérées et le manque de visibilité sur leurs propres données, il est difficile de faire les bons choix.
Des outils IA partout, aucune vision d'ensemble
ChatGPT ici, un outil no-code là… Sans cartographie de vos vrais besoins, vous accumulez des solutions sans stratégie.
Des données sous-exploitées
Vos équipes produisent des données chaque jour — CRM, ERP, tableurs, emails. Mais personne n'a pris le temps de les auditer pour en tirer de la valeur.
Des équipes surchargées de tâches à faible valeur
Saisie manuelle, reporting, consolidation… Vos collaborateurs passent du temps sur des tâches que l'IA pourrait absorber pour leur libérer du temps sur le métier.
Un audit terrain, pas un questionnaire en ligne
On vient comprendre votre réalité opérationnelle avant de parler technologie.
Cadrage & immersion
On échange avec la direction et les responsables métier pour comprendre vos enjeux stratégiques, vos irritants opérationnels et vos attentes. On collecte la documentation existante : process, outils, flux de données.
Analyse des process & des données
On cartographie vos flux de travail clés, on identifie les tâches répétitives, les goulots d'étranglement et les points de décision. On réalise un état des lieux de vos données : quelles sources, quelle qualité, quelle accessibilité.
Identification des cas d'usage
On croise l'analyse process avec l'état des lieux data pour faire émerger les cas d'usage IA pertinents. Chaque cas est évalué sur son impact opérationnel, sa faisabilité technique et l'effort de mise en œuvre.
Restitution & feuille de route
On vous présente nos conclusions : cartographie des opportunités, cas d'usage priorisés, architecture recommandée et plan d'action concret avec les premières étapes à lancer.
Un diagnostic complet, des recommandations actionnables
Cartographie de vos process
Une vue claire de vos flux de travail, des responsabilités et des points de friction — la base pour toute décision éclairée.
État des lieux de vos données
Inventaire de vos sources de données, évaluation de leur qualité et de leur exploitabilité pour des cas d'usage IA.
3 à 8 cas d'usage priorisés
Des propositions concrètes classées par impact business et faisabilité, pas des concepts abstraits.
Matrice impact / effort
Une grille de lecture pour arbitrer : qu'est-ce qui rapporte le plus vite, qu'est-ce qui demande le plus de préparation.
Architecture technique recommandée
Les briques technologiques adaptées à votre stack existante — pas une refonte, une intégration intelligente.
Feuille de route à 90 jours
Un plan d'action séquencé avec les quick wins à lancer immédiatement et les chantiers structurants à planifier.
L'audit s'adresse aux organisations qui veulent avancer concrètement
PME & ETI
20 à 500 collaborateursVous avez des process métier établis et des données, mais pas encore de stratégie IA formalisée.
Directions opérationnelles
Vous gérez des équipes terrain et vous cherchez à les décharger des tâches à faible valeur ajoutée.
DSI & directions data
Vous voulez un regard externe pour valider vos intuitions et prioriser les investissements IA.
Dirigeants & CODIR
Vous avez besoin d'une vision claire pour arbitrer et embarquer vos équipes dans une démarche IA pragmatique.
On répond à
vos questions
Les réponses aux questions que vous vous posez sûrement avant de lancer un audit.
2 à 5 jours selon la taille et la complexité de l'organisation. On adapte le périmètre pour couvrir les process les plus critiques sans mobiliser vos équipes plus que nécessaire.
Non. On s'adapte à votre niveau. L'audit est avant tout un travail d'écoute et d'observation de vos process métier. Pas besoin d'avoir un data scientist en interne.
On vient sur le terrain. On observe vos flux de travail réels, on échange avec vos équipes, on analyse vos données. C'est un diagnostic opérationnel, pas un formulaire en ligne.
Pas nécessairement. L'audit sert justement à évaluer l'état de vos données et à identifier ce qui est exploitable en l'état, et ce qui demande une préparation avant de pouvoir être utilisé.
Vous avez une feuille de route. Vous pouvez l'exécuter en interne, avec nous, ou avec un autre prestataire. L'audit est conçu pour être actionnable indépendamment.
Oui. Notre approche est agnostique du secteur : on part de vos process et de vos données, pas d'un catalogue de solutions pré-fabriquées. C'est votre réalité opérationnelle qui guide les recommandations.
Prêt à y voir clair ?
Un premier échange de 30 minutes pour comprendre votre contexte. Sans engagement, sans jargon.