Des critères clés pour savoir où vous en êtes ! Avant de se lancer dans des projets d’intelligence artificielle, il est primordial de faire un état des lieux précis. L’IA peut offrir des gains considérables en efficacité, mais sans une vision claire de votre situation actuelle, vous risquez de perdre du temps et des ressources sur des initiatives mal ciblées.
Un diagnostic IA structuré permet de :
Éviter des erreurs coûteuses en ciblant les bons processus.
Maximiser l’impact des solutions IA en les alignant sur vos besoins réels.
Faciliter l’adhésion des équipes en intégrant des solutions adaptées à leur environnement de travail.
Ce chapitre vous guidera pour évaluer votre maturité IA à travers trois grands piliers : votre stratégie business, votre organisation interne et votre capacité à exploiter la data et les outils digitaux.
6.1 Les critères clés pour mesurer votre maturité IA
Selon nous, une évaluation pertinente repose à minima sur trois dimensions majeures. D’autres critères ont du sens bien sûr comme la mesure de la maturité en :
- Recherche & Développement (capacité à innover et à tester, expérimenter)
- Gouvernance et Éthique (charte, règles, transparence…)
- Adoption Client et Expérience Utilisateur (impact mesuré, optimisé, préparé…)
- Sécurité et Résilience (répondre aux risques sécurité, panne…)
- Interopérabilité et Écosystème Technologique (intégration dans vos systèmes)
Ces dimensions additionnelles permettent d’avoir une vision encore plus complète de la capacité d’une entreprise à adopter et exploiter l’IA de manière stratégique et durable. Mais pour le démarrage, des axes de mesure plus stratégiques sont à prioriser.
Maturité Business : La vision et l’impact stratégique
Nous l’avons déjà largement démontré dans les chapitres précédents, l’IA est un levier stratégique puissant à condition que les planètes s’alignent. Si ce n’est pas le cas, il faut commencer par caler et synchroniser la dimension business avec les équipes.
Par exemple, commencer par travailler sur ces sujets :
Avez-vous défini une vision IA alignée avec vos objectifs business ?
Une vision IA claire permet de déterminer si l’IA sera un simple outil d’optimisation ou un véritable vecteur de transformation. Si cette vision n’est pas encore formalisée, il peut être utile d’impliquer les équipes stratégiques pour définir les attentes et les ambitions liées à l’IA. Encore une fois, il n’est pas nécessaire de démarrer avec un gros projet. Démarrer avec une automatisation simple des tâches administratives et aussi un bon premier pas. Dans ce cas c’est davantage un outil mais pas une transformation qui s’inscrit dans une vision.L’IA est-elle perçue comme une opportunité de transformation ou comme un simple outil technique ?
Si l’IA est uniquement vue comme un outil parmi d’autres (comme l’automatisation citée ci-dessus), elle risque de rester cantonnée à des usages mineurs. Pour en tirer pleinement parti, il faut l’intégrer dans la stratégie globale de l’entreprise et en faire un élément différenciateur. Est-ce qu’en tant que dirigeant ou manager j’ai les yeux ouverts sur le potentiel de transformation que m’offre l’IA, est-ce que j’en ai envie, quels enjeux business seront facilités, accélérés avec l’IA…?Quel est votre positionnement par rapport à vos concurrents ?
Vos concurrents utilisent-ils déjà l’IA pour améliorer leur efficacité ou offrir de nouveaux services ? Un benchmark peut être utile pour identifier où vous vous situez et quelles opportunités vous pourriez exploiter pour ne pas être dépassé. S’ils ne sont pas encore prêts c’est une opportunité pour vous, s’ils ne font pas de bruit, ne pensez pas qu’ils ne font rien…Avez-vous une roadmap IA claire ou êtes-vous encore dans l’exploration ?
Une feuille de route IA bien définie permet de structurer les efforts et d’éviter l’expérimentation hasardeuse. Si vous êtes encore dans une phase exploratoire, il est temps de structurer votre approche et de prioriser les initiatives à fort impact (on le verra aussi dans la Partie 3). Pas besoin de partir pour de longs périples, comme déjà dit, on préfère la stratégie des petits pas dans un premier temps, pourvu qu’ils s’inscrivent dans notre roadmap et contribuent à notre vision. Avancer de 5% ou 10% c’est avancer… Attendre d’avoir tous les éléments avant de bouger ne fait que rendre le sujet plus lourd, angoissant et retarde le démarrage voire vous laissera sur la ligne de départ car l’IA se renouvelle vite et vous devez être agile et alerte.
Maturité Organisationnelle : Adhésion et compétences internes
L’adoption de l’IA repose aussi sur l’humain et la culture d’entreprise, sans cela vous allez embarquer des équipes qui ne sont pas prêtes à changer ou à faire le moindre effort. Nous avons détaillé ces points dans la Partie 1, n’hésitez-pas à y revenir. C’est certainement des 3, la maturité qu’il faut le moins sous-estimer.
- Vos collaborateurs sont-ils sensibilisés à l’IA ? Ont-ils reçu une formation adaptée ?
L’IA ne peut être un succès que si les collaborateurs comprennent ses enjeux et ses applications. Une formation progressive et adaptée à chaque métier est essentielle pour faciliter son adoption (voir les suggestions de montée en compétences progressives du chapitre précédent). - Des freins existent-ils ? (résistances, manque de temps, réticences culturelles)
Toute transformation soulève des résistances. Identifier ces freins en amont permet de mieux les adresser : manque de temps, craintes sur la valeur du travail humain, peur de la complexité… Ces éléments doivent être pris en compte pour construire une adoption en douceur. - Avez-vous des référents IA ou des ambassadeurs internes pour favoriser l’adoption ?
Avoir des collaborateurs engagés pour expérimenter l’IA et accompagner les autres est un facteur clé de succès. Ces ambassadeurs peuvent être issus de différents départements et jouer un rôle moteur dans l’adoption. - Votre organisation est-elle capable d’intégrer et de piloter un projet IA efficacement ?
La gestion de projet IA nécessite une approche structurée, des ressources dédiées et une collaboration fluide entre les équipes métiers et techniques. L’entreprise doit être en mesure de piloter efficacement l’implémentation et d’assurer un suivi rigoureux.
Maturité Digitale et Data : L’état de votre infrastructure
Pour certains projets, l’IA repose sur la qualité des données et l’infrastructure digitale de l’entreprise. Pour d’autres, il faut à minima s’attacher à vérifier que l’entreprise soit bien en capacité de traiter les sujets du domaine « digital ».
- Votre entreprise est-elle déjà digitalisée ?
Une entreprise encore très manuelle ou peu numérisée aura plus de difficultés à intégrer l’IA. Néanmoins, c’est aussi une opportunité géniale de faire un bond ! Donc, il faut être conscient de ce sujet, pour autant, ce n’est pas un frein à votre avancée. - Disposez-vous de données bien structurées, centralisées et exploitables ?
Sans données de qualité, certains projets d’IA ne pourront pas fonctionner efficacement. La donnée doit être accessible, propre et organisée pour être valorisée correctement. Des modèles de données existent déjà sur le marché et permettent de travailler mais il est toujours préférable d’avoir ses propres jeux de données pour mieux coller à votre réalité. Attention, tous les projets IA ne nécessitent pas de données. Ce n’est pas un prérequis pour avancer, mais un état de préparation qui doit être pris en compte avant certains projets pour éviter, au beau milieu ou à la fin, de se rendre compte que l’IA ne pourra pas faire des miracles… - Votre gestion des données est-elle conforme aux réglementations (RGPD, cybersécurité) ?
L’exploitation des données doit se faire dans un cadre sécurisé et réglementaire. Un analyse de conformité est nécessaire pour éviter tout risque juridique ou atteinte à la confidentialité des informations si vous avez un doute. - Quels outils et technologies utilisez-vous actuellement ? Sont-ils compatibles avec des solutions IA ?
Vérifier l’état du parc technologique et des logiciels en place permet de déterminer s’ils sont compatibles avec une stratégie IA ou si des évolutions seront nécessaires. On parle souvent d’API (nous évoquerons plus tard ce sujet, aussi dans le lexique), c’est la façon la plus simple de connecter des systèmes entre eux pour qu’ils parlent le même langage et échangent les bonnes données.
6.2 Faites votre propre diagnostic IA
Où en êtes-vous réellement ?
- L’autodiagnostic IA est une première étape essentielle pour mesurer votre maturité IA. Vous pouvez le faire selon les questions évoquées ci-dessus et échanger avec vos équipes, vous pouvez aussi utiliser l’un des outils que nous avons mis à votre disposition (voir aussi la rubrique Outils sur le site). Voici le lien vers la grille d’autodiagnostic que vous pouvez télécharger. C’est une approche, elle n’est pas exhaustive mais a le mérite d’ouvrir le débat et éveiller les consciences avant de démarrer.
Cet outil vous permettra d’évaluer votre entreprise selon une série de critères objectifs et de scorer chaque dimension.
Comment l’utiliser ?
Remplissez le questionnaire d’autodiagnostic IA (soit la version téléchargée, soit dans la rubrique Outils de notre site web).
Interprétez vos résultats selon un scoring par pilier (Business, Organisation, Data).
Identifiez les priorités : sur quels axes devez-vous progresser en premier, est-ce que je gère le risque selon les sujets car je souhaite démarrer un premier projet pilote, est-ce qu’il vaut mieux ne rien faire à ce stade…?
A l’issue vous pouvez passer à la phase de diagnostic approfondi qui vous permettra d’obtenir un état des lieux plus complet plus objectif de la situation, et d’obtenir des conseils adaptés à vos enjeux et vos objectifs.
6.3 Le diagnostic approfondi
Une analyse en immersion avec vos équipes
Si l’autodiagnostic donne une première indication, il ne remplace pas une analyse terrain plus approfondie.
L’objectif de ce diagnostic IA approfondi est de disposer à la fin, d’un document de synthèse complet sur votre situation et vos options IA.
Ce travail est la base pour prendre vos décisions, choisir où et par quoi commencer et quelles solutions IA sont les meilleures pour vous (capacité à les mettre en œuvre, meilleur ROI, équipes engagées…).
Principales étapes d’un diagnostic IA en immersion, tel que nous pouvons vous le proposer (voir aussi sur notre site web /Prestations IA/Diagnostic approfondi IA)
- Observation des processus métiers : comment fonctionne l’entreprise au quotidien ?
- Interviews et ateliers avec les équipes : recueillir leurs besoins, attentes et freins.
- Analyse des flux de données : qualité, accessibilité, sécurité.
- Restitution d’un état des lieux clair et actionnable.
A ce stade du diagnostic IA, vous disposerez de toutes les informations et tous les documents utiles pour vous permettre de prendre des décisions et bâtir un plan d’action concret.
L'essentiel à retenir de ce chapitre
L’évaluation de la maturité IA est une étape clé qui permet d’éviter les erreurs stratégiques et d’optimiser l’impact des initiatives IA. Une entreprise qui comprend où elle en est peut définir une trajectoire claire et réaliste, alignée sur ses objectifs.
Une mesure de la maturité IA structurée repose sur trois piliers : vision business, organisation interne et maturité digitale/data.
L’autodiagnostic est une première étape, accessible à tous, qui permet d’identifier soi-même rapidement les axes à travailler.
Un diagnostic approfondi en immersion permet d’aller plus loin en détectant les opportunités réelles et les points de blocage.
L’objectif est d’établir un état des lieux le plus exhaustif possible afin de préparer votre feuille de route IA réaliste, en tenant compte des capacités et des ambitions de votre entreprise.
Maintenant que vous avez une meilleure compréhension de votre maturité IA, l’étape suivante consiste à cartographier les processus métiers afin d’identifier les domaines où l’IA peut avoir un impact maximal. Le Chapitre 7 vous guidera dans cette démarche en structurant votre analyse pour optimiser vos ressources et vos efforts.
Lien vers la grille d’autodiagnostic
Lien vers la page web d’autodiagnostic
Lien vers la page web de diagnostic approfondi
Autres liens utiles vers le programme de Sensibilisation IA et la Formation IA générative.
Dernière mise à jour de ce contenu : le 10/02/2025 – Auteur : Christophe Fischer pour Op’Team-IA