L’intelligence artificielle comme moteur de votre développement

Conseil & accompagnement IA • PME / ETI

IA en entreprise : audit & roadmap pragmatique

Passez de “on en parle” à un plan d’action concret : cas d’usage priorisés, données & risques cadrés, quick wins, et trajectoire 90 jours / 12 mois — sans usine à gaz.

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Objectif

Identifier où l’IA crée de la valeur (et où elle en détruit), puis déployer proprement.

ROI & priorisationGouvernanceConduite du changement
Format

Ateliers courts + livrables actionnables. Compatible équipes non-tech.

Atelier CODIRPOCDéploiement
Résultat

Une roadmap claire + une première mise en œuvre maîtrisée (assistant, process, support…).

90 jours12 moisKPIs

Pour qui ?

  • Dirigeants, CODIR, responsables métiers, responsables SI / data.
  • PME/ETI qui veulent déployer l’IA sans déstabiliser l’organisation.
  • Équipes qui ont testé ChatGPT/IA générative et cherchent maintenant une méthode.

Quand c’est le bon moment

  • Vous avez trop d’idées, pas de priorités.
  • Vous voulez connecter l’IA à vos docs / CRM / ERP, mais vous craignez la fuite de données.
  • Vous cherchez des gains rapides (support, rédaction, analyse) et une trajectoire solide.

Cas d’usage typiques (quick wins)

On part du terrain : processus, irritants, volumes, données disponibles.

Relation client & support
  • FAQ / base de connaissances augmentée
  • Assistant de réponse e-mails & tickets
  • Qualification & routage des demandes
Back-office & productivité
  • Rédaction de documents (comptes rendus, procédures)
  • Extraction d’infos depuis documents (contrats, PDF)
  • Recherche “type Google” dans votre doc interne
Pilotage & décision
  • Tableaux de bord commentés
  • Analyse de verbatims / satisfaction
  • Veille structurée (marché, concurrence)
RH & recrutement
  • Assistant de rédaction d’offres & messages candidats
  • Pré-tri & synthèse (avec garde-fous)
  • Onboarding & FAQ interne

Ce qu’on ne fait pas

Pas de “gadget IA”. On évite : les POC sans adoption, la “dette d’outils”, et les usages risqués (données sensibles, hallucinations non contrôlées).

Garde-fous

  • Règles d’accès & confidentialité
  • Validation humaine sur les points critiques
  • Mesure des gains et amélioration continue

La méthode : de la stratégie à l’exécution

Une approche simple : prioriser, sécuriser, industrialiser. Le tout en restant compatible avec votre SI et vos contraintes métiers.

Étape 1 — Cadrage & opportunités

Cartographie express des processus, irritants, volumes, données.
Matrice valeur / faisabilité pour prioriser 5–10 cas d’usage.
Choix de 1–2 quick wins pour obtenir un résultat visible vite.

Étape 2 — Sécurité, data & gouvernance

Classification des données (sensibles / internes / publiques).
Règles d’usage (charte IA, accès, validation, traçabilité).
Architecture cible (outils, connecteurs, coûts, scalabilité).

Étape 3 — POC utile & déploiement

Prototype “utile” sur un périmètre maîtrisé.
Tests qualité (sources, limites, scénarios d’erreur).
Déploiement + formation + itérations.

Étape 4 — Mesure & amélioration continue

KPIs : temps gagné, taux de résolution, satisfaction, coûts évités.
Boucle de retour terrain (observations, corrections, enrichissement docs).
Extension progressive à d’autres équipes / processus.

Livrables

  • Matrice d’opportunités (valeur / faisabilité / risques)
  • Backlog de cas d’usage priorisés
  • Roadmap 90 jours + trajectoire 12 mois
  • Recommandations outils & architecture (selon contexte)
  • Charte / règles d’usage IA (option)

Formats d’intervention

  • Audit flash (1/2 journée à 1 journée) : priorités + quick wins
  • Roadmap (2 à 6 semaines) : ateliers + livrables + arbitrages
  • POC & déploiement : assistant IA, base documentaire, relation client, etc.
  • Formation équipes : usage, limites, bonnes pratiques, sécurité

*Le périmètre s’adapte à votre contexte (SI, data, maturité, contraintes réglementaires).*

Pourquoi Terrain d’Idées ?

Mon approche est orientée stratégie + exécution : on sécurise les fondamentaux (data, gouvernance) et on déploie des solutions qui sont réellement utilisées par les équipes.

  • Approche “brain to IA” : réfléchir, cadrer, puis outiller.
  • Expérience SI & transformation : alignement avec vos processus réels.
  • Pédagogie orientée autonomie : vos équipes montent en compétence.
Parlons de votre contexte Voir les offres

FAQ — IA en entreprise

Combien de temps faut-il pour obtenir un premier résultat visible ?

En général, un premier quick win peut sortir en 2 à 4 semaines (assistant, recherche dans la doc, support), à condition de cadrer le périmètre et les données.

Est-ce qu’on peut déployer sans exposer les données sensibles ?

Oui. On met en place une classification, des règles d’accès et des garde-fous (validation humaine, logs, périmètres restreints). On choisit aussi une architecture adaptée (outils, connecteurs, hébergement).

Quels services sont les plus faciles à démarrer ?

Souvent : support client, rédaction (procédures, CR), recherche documentaire, et analyse de verbatims. On sélectionne selon volumes et qualité des données.

Comment mesurer le ROI d’un projet IA ?

On définit des KPIs simples : temps gagné, taux de résolution au premier contact, réduction des erreurs, satisfaction (CSAT/NPS), coûts évités. On mesure avant/après sur un périmètre pilote.

Faut-il une équipe technique interne ?

Pas forcément pour démarrer. Les premiers cas d’usage peuvent être déployés avec des outils no-code/low-code. Pour industrialiser et intégrer au SI, une collaboration avec votre SI (ou partenaire) est préférable.