Conseil en intelligence artificielle à Paris : audit et stratégie IA

À ne pas dépenser au mauvais endroit. En 2024, 10 % des entreprises françaises de 10 salariés ou plus utilisaient une technologie d'IA (INSEE) : le sujet est encore neuf, les fournisseurs sont nombreux, et le risque principal d'un dirigeant n'est pas de rater l'IA, c'est d'acheter un outil qui ne changera rien à son compte de résultat.

Une mission de conseil inverse la démarche : on part de vos processus, on identifie où l'IA a un rendement démontrable, on chiffre, on priorise. Vous décidez ensuite en connaissance de cause, avec une feuille de route que n'importe quel prestataire (nous y compris) peut exécuter. Nous réalisons aussi ce que nous recommandons : autant le dire. Ce qui protège votre intérêt n'est donc pas notre indépendance, c'est la forme du livrable. La feuille de route est écrite pour être exécutable par n'importe quel prestataire, avec des critères de réussite chiffrés que vous pouvez opposer à n'importe quel devis, y compris au nôtre.

Quatre choses. Vos données : ce qui existe, où, dans quel état, car un projet d'IA sans données exploitables est un projet mort. Vos processus : les tâches répétitives, les goulots, les heures perdues, avec les volumes réels. Votre outillage : ce que vos logiciels actuels savent déjà faire, souvent plus qu'on ne croit. Et votre conformité : quelles obligations s'appliquent selon les cas d'usage envisagés, en distinguant ce qui pèse sur vous en tant qu'utilisateur d'un système et ce qui pèse sur le fournisseur qui le développe.

La restitution tient en une liste courte d'opportunités classées par rendement, chacune avec son périmètre, son coût estimé et ses prérequis. Pas un rapport de cent pages : un document de décision.

Le gros des cas d'usage rentables en PME et ETI tourne autour du langage : documents à lire, courriers à trier, réponses à rédiger, connaissances internes à retrouver. C'est le domaine des grands modèles de langage (LLM), ces modèles statistiques du langage à plusieurs milliards de paramètres que la CNIL décrit dans son glossaire de l'IA.

Notre spécialité est de dire ce que ces modèles savent vraiment faire sur vos documents, et sous quelle forme. Deux montages sont possibles et ils ne servent pas à la même chose. La recherche documentaire branchée sur un modèle (montage dit RAG) est ce qui permet à l'assistant de connaître vos contenus : elle se met à jour en changeant un document. L'affinage, lui, n'apprend pas des faits au modèle : il lui apprend une manière de faire, un format de réponse, un vocabulaire métier, un comportement constant. Dans la quasi-totalité des projets d'assistant documentaire, la bonne réponse est le RAG ; l'affinage vient éventuellement par-dessus. Reste une troisième voie, souvent la bonne : l'outil du commerce bien configuré. L'INSEE relève d'ailleurs qu'en 2024, 69 % des entreprises utilisatrices d'IA passaient par des logiciels prêts à l'emploi : quand la bonne réponse est un outil standard, l'audit vous le dit, et vous économisez un développement.

Une mission type dure quelques semaines : entretiens avec les directions concernées, analyse des données et des processus, restitution, puis feuille de route avec étapes, budgets et critères de réussite. Chaque livrable est un document que vous gardez et que vous pouvez opposer à n'importe quel devis de prestataire.

Sur le budget, un repère public existe : l'État finance des diagnostics data et IA pour PME et ETI de 10 à 2 000 salariés, calibrés à 8 jours d'expert pour 10 000 € HT, pris en charge à 40 % par France 2030 (dispositif Diag Data IA opéré par Bpifrance, paramètres au 17 juin 2026). Le plan national « Osez l'IA », lancé en juillet 2025, vise une diffusion de l'IA dans 80 % des PME et ETI d'ici 2030 : l'accompagnement est finançable, nous vous aidons à monter le dossier si votre profil y est éligible.