Un diagnostic qui débouche
sur un plan d’action.
Le Diagnostic Impact évalue vos processus, vos données, vos outils et la maturité de vos équipes. Les entretiens avec vos métiers permettent d’identifier les opportunités utiles et les conditions de leur mise en œuvre.
Ce que nous examinons
- Les tâches répétitives, les points de friction et les usages à fort potentiel.
- Votre environnement technique et les données disponibles.
- Les compétences, les pratiques et les attentes des équipes.
- Les risques, les accès et les règles d’utilisation de l’IA.
Ce que vous recevez
- Une matrice Impact / Effort des cas d’usage.
- Une estimation du retour sur investissement et des coûts, avec des hypothèses explicites.
- Une feuille de route priorisée à 18 mois.
- Une politique d’usage, une charte et un guide de gouvernance.
- Une restitution détaillée pour décider et lancer les premiers chantiers.
Et après le diagnostic ?
Vous pouvez poursuivre avec la formation de vos équipes, le développement d’une première solution ou un accompagnement dans la durée. Chaque étape est définie selon les priorités établies ensemble.
Quand un diagnostic IA est-il utile ?
Lorsque les équipes testent des outils sans cadre commun, que les projets se multiplient ou qu’un dirigeant doit arbitrer un investissement, le diagnostic donne une base de décision partagée. Il s’adresse aux directions et aux responsables métiers qui veulent relier les possibilités de l’IA à des besoins observables.
Le point de départ peut être un service client, une fonction support, une équipe commerciale ou un processus transversal. Le périmètre est défini avant les entretiens, avec les personnes à mobiliser et les documents utiles.
Comment prioriser les cas d’usage ?
Nous examinons le volume de tâches, le temps mobilisé, la qualité attendue, la disponibilité des données et les contraintes d’intégration. Un usage fréquent et mesurable peut être un meilleur premier projet qu’une démonstration spectaculaire difficile à exploiter.
Les gains estimés sont rapprochés des coûts de développement, de licences, de formation et de suivi. Une estimation reste une hypothèse à valider sur le terrain : elle doit distinguer le temps libéré, l’amélioration de la qualité et les économies effectivement réalisées.
Notre guide explique comment mesurer le retour sur investissement d’un projet IA.