Un audit IA sérieux ne se résume pas à une liste d’outils. Il doit relier irritants métier, données, faisabilité, risques, valeur et feuille de route.
Une cartographie concrète
Le diagnostic doit identifier où le temps est perdu, quelles personnes sont concernées et quelles données alimentent le processus.
- Processus
- Volumes
- Données
- Outils
Une priorisation défendable
Chaque cas d’usage doit être comparé selon sa valeur, son effort, sa dépendance aux données et son niveau de risque.
- Impact
- Faisabilité
- Risque
- Coût
Une feuille de route
L’audit doit aboutir à des prochaines étapes claires : quick wins, POC, formation, intégration ou décision de ne pas automatiser.
- Quick wins
- POC
- Go / No-Go
Le virage de l’IA se prend maintenant.
Commencez par un cas d’usage concret et mesurable.
Faire le diagnostic IA