Données
Qualité, complétude, cohérence
Accès, droits, formats, API
Historique et fraîcheur
Audit IA
Vos données, vos process et vos outils sont-ils vraiment prêts pour un projet IA utile ?
Avant de lancer un prototype ou une intégration, il faut savoir ce qui est solide, ce qui bloque et ce qui peut déjà produire un résultat concret. C'est le rôle de cet audit.
4
piliers audités
1-2 sem.
pour cadrer l'existant
Actionnable
dès la restitution
Ce qu'on cherche
Identifier ce qui peut déjà produire un gain rapide.
Révéler les fragilités data, process ou gouvernance qui bloqueraient un projet IA.
Transformer le diagnostic en priorités claires et réalistes.
Les 4 piliers
Un audit utile regarde tout ce qui conditionne vraiment la réussite d'un projet IA.
On ne regarde pas seulement les données. On regarde aussi les flux réels, les outils en place, les contraintes d'accès, la gouvernance et le niveau de friction actuel.
Process
Flux réels vs flux prescrits
Frictions, doublons, ruptures
Criticité et fréquence
Outils
Interopérabilité et connecteurs
Automatisation possible
Contraintes et limites éditeurs
Gouvernance
RGPD et confidentialité
Permissions et traçabilité
Rôles et responsabilités
Ce que vous recevez
Le but n'est pas de produire un rapport de plus. Le but est de rendre la suite évidente.
À la fin de l'audit, vous savez quoi corriger, quoi brancher, quoi prioriser et quels quick wins lancer sans perdre de temps dans une fausse bonne idée.
Rapport d'audit
Score AI Readiness, carte des données, points de fragilité et zones de priorité.
Plan d'action priorisé
Quick wins, feuille de route 3 mois et prérequis d'intégration clairement ordonnés.
Premiers quick wins
Normalisation, recherche interne, tri intelligent, dashboards et connecteurs utiles.
Audit pragmatique
Diagnostic terrain, priorités claires, suite actionnable.
Si vous voulez déployer de l'IA sérieusement, le meilleur premier pas n'est pas toujours un prototype. C'est souvent un audit bien fait, qui évite les projets flous et les intégrations mal ciblées.