Votre diagnostic IA
Neuf questions, trois minutes. Vous obtenez votre marche de maturité, un score et les trois chantiers à ouvrir en premier. Rien n'est enregistré tant que vous n'envoyez pas le résultat.
Pourquoi faire un diagnostic de maturité IA
Un diagnostic de maturité IA sert à répondre à une question simple avant tout projet : où en êtes-vous vraiment, entre ce que vos équipes utilisent déjà et ce qui reste à construire. Beaucoup d'organisations avancent au jugé, portées par une intuition ou par une pression extérieure, sans avoir posé ce que l'IA fait chez elles aujourd'hui. Un diagnostic remplace cette impression par des réponses écrites, comparables et datées. Il ne remplace pas une décision, il l'éclaire.
Les questions de ce diagnostic ne portent pas sur la technologie mais sur votre organisation : ce qui déclenche votre intérêt pour l'IA, les usages réels de vos équipes, la valeur que vous savez ou non chiffrer, l'état de vos données, leur sensibilité, la formation déjà donnée, l'avancement d'un projet existant et qui le porte. Chaque réponse compte pour situer une marche de maturité et pour composer un score sur dix-huit. Aucune question ne cherche la bonne réponse : chaque situation appelle une suite différente.
Le résultat tient en deux éléments simples à lire : une marche de maturité parmi les cinq de notre méthode, et des recommandations tirées directement de vos réponses, pas d'un modèle générique. Vous pouvez vous arrêter là. Si vous envoyez le résultat, nous relisons vos réponses et revenons vers vous avec ce que nous ferions à votre place, y compris pour dire qu'il est trop tôt. Rien n'est enregistré avant cet envoi.
Notre méthode, en cinq étapes
Le diagnostic situe votre organisation sur une marche parmi cinq. Ces cinq marches forment notre méthode d'accompagnement, du premier cadrage jusqu'à un système qui tient sans nous.
- 1
Sensibilisation
Comprendre avant d'acheter : poser ce que l'IA fait vraiment, ce qu'elle coûte et ce que la réglementation impose, avant d'écrire la moindre ligne de code. Cette marche se termine par un mémo de position, sourcé et daté, au nom de votre organisation.
- 2
Diagnostic de valeur
Repérer, parmi les gestes que vos équipes refont sans cesse, celui qui vaut vraiment la peine d'être outillé. On chiffre un seul cas sur vos données réelles, et on écrit ce qu'on ne fera pas.
- 3
Conceptualisation
Écrire le périmètre avant le code : les écrans, les données, les moments où la machine décide ou rend la main. Cette marche rend visibles les mauvaises surprises tant qu'elles ne coûtent rien.
- 4
Prototype en production
Un ingénieur s'installe sur vos données réelles et livre par lots, ce qu'utilisent tout de suite les personnes concernées. On mesure l'indicateur choisi avant et après, avec sa méthode.
- 5
Industrialisation
Rendre le système exploitable par vos équipes, sans dépendre d'une personne : comptes et rôles, sauvegardes testées, suivi de coût par usage, et une vraie passation documentée.
Nos sept piliers
Sept principes guident chacun de nos projets, dans l'ordre où ils se posent réellement : la valeur avant l'outil, l'outil avant le modèle, la formation avant l'échelle.
La valeur avant le projet
On établit ce qu'un projet doit rapporter avant d'écrire une ligne, avec un ordre de grandeur, jamais un chiffre qu'on n'a pas mesuré. Si personne ne sait dire pourquoi le projet vaut la peine, on ne le lance pas.
L'IA seulement là où elle est nécessaire
Une règle, une recherche ou un script règlent souvent le problème, plus sobrement et plus prévisiblement. Un modèle n'intervient que là où un script ne suffit pas.
Le bon modèle pour la bonne tâche, pas plus, pas moins
Quand un modèle est nécessaire, on prend le plus petit qui fait correctement le travail, choisi sur des essais avec vos propres données. Un grand modèle sur une tâche bornée gaspille des ressources pour rien.
La sécurité dès la conception
Ce qui engage votre organisation, un prix, une disponibilité, un engagement, est calculé et vérifié côté serveur, jamais produit par un modèle. Vos données ne servent jamais à entraîner un modèle tiers.
L'humain valide, opère et fait mieux
L'outil prend les gestes répétitifs, l'humain garde la validation, l'arbitrage et la relation. Un agent se présente toujours comme un agent et dit vers qui se tourner en cas de doute.
Mesurer chaque workflow, chaque agent, chaque opération
Chaque workflow et chaque agent a sa mesure : ce qu'il consomme, son coût, son temps de réponse. Ce qu'on ne mesure pas, on ne l'annonce pas.
Former avant d'industrialiser
Un outil déployé largement chez des personnes qui ne savent pas ce qu'il fait produit plus d'erreurs qu'il n'en évite. On forme d'abord aux bonnes pratiques, puis on industrialise avec ceux qui ont appris.
Questions fréquentes
Qu'est-ce que la maturité IA ?
C'est le point où se trouve votre organisation entre l'intention et l'usage réel : ce que vos équipes font déjà avec l'IA, ce qu'elles savent chiffrer, l'état de vos données et qui porte le sujet. Ce diagnostic la situe sur une marche parmi cinq, à partir de vos réponses, pas d'une moyenne de secteur.
Comment est calculé le score ?
Le score sur dix-huit additionne les réponses aux questions notées de votre diagnostic : usages, valeur, données, formation, avancement du projet et porteur du sujet. La marche de maturité suit surtout le point le plus avancé de votre projet, puis la valeur déjà chiffrée. Les règles de calcul sont écrites dans le code de la page, sans part cachée.
Le diagnostic est-il gratuit ?
Oui, entièrement, et vous obtenez votre marche, votre score et vos recommandations sans rien renseigner au préalable. Rien n'est envoyé ni enregistré tant que vous n'avez pas choisi de nous transmettre le résultat par le formulaire final.
Que deviennent mes réponses ?
Elles restent dans votre navigateur pendant que vous répondez et ne partent nulle part sans votre action. Si vous envoyez votre diagnostic, elles rejoignent notre pipeline de contact pour que nous puissions le relire avant de vous répondre.
Par où commencer si je suis tout au début ?
Par la marche Sensibilisation : poser ce que l'IA fait vraiment chez vous, ce qu'elle coûte et ce qu'impose la réglementation, avant tout achat d'outil. C'est souvent la marche la plus rapide à franchir et celle qui évite le plus d'erreurs ensuite.
Quelle différence avec le diagnostic de valeur de l'accompagnement ?
Ce diagnostic en ligne situe votre organisation dans l'ensemble et vous oriente vers la bonne marche, en quelques minutes et sans rendez-vous. Le diagnostic de valeur, deuxième marche de notre méthode, va plus loin : il chiffre un cas précis sur vos données réelles, avec un porteur identifié.
Le diagnostic tient-il compte de l'AI Act ?
Une des questions porte sur la sensibilité de vos données, un point que la réglementation européenne encadre directement. Pour le cadre réglementaire complet et ses échéances, nous tenons un mémo à part, sourcé et révisé au fil des évolutions du texte.
Parler de votre résultat
Un échange pour relire vos réponses et décider de la suite, sans engagement.