Audit de maturité IA

Un audit de maturité IA évalue la capacité d'une organisation à utiliser l'intelligence artificielle dans ses activités. Il relie les objectifs métier aux données, aux processus, aux compétences, à la culture et à l'infrastructure disponibles. Le résultat est un diagnostic des écarts et une feuille de route pour décider quoi tester, préparer ou différer.

Entre 1 et 2 semaines selon la taille de l'organisation. Un diagnostic flash (1 semaine) couvre les processus clés. Un audit complet (2 semaines) inclut les entretiens avec toutes les directions.

Non. L'audit commence par des entretiens et une analyse de l'existant. Même sans base de données centralisée, on identifie les cas d'usage et les prérequis manquants.

Une cartographie de maturité sur 5 axes, 5 à 10 cas d'usage priorisés, une analyse des écarts, et une feuille de route chiffrée avec quick wins et chantiers structurants.

Identifiez les équipes concernées, les outils utilisés et deux ou trois tâches que vous souhaitez améliorer. Des exemples de processus, une liste des sources de données et les règles internes d'utilisation de l'IA permettent de cadrer les entretiens. Les documents utiles et leurs modalités de partage sont convenus avant la collecte ; aucun dossier sensible n'est nécessaire au premier échange.

Dans un établissement médico-social, le diagnostic doit distinguer les fonctions support de l'accompagnement des personnes. La recherche dans les procédures internes, la préparation de supports ou le reporting administratif sont des pistes à étudier selon les besoins. Pour chacune, il faut préciser les données mobilisées, les personnes autorisées à y accéder et la validation humaine attendue. Les usages touchant aux décisions d'accompagnement demandent un cadrage spécifique avec les responsables métier et de la protection des données.