Comment réaliser son propre diagnostic IA en interne : Guide pratique pas à pas

Vous n'avez pas le budget pour un audit IA externe ? Vous voulez d'abord évaluer rapidement votre maturité avant de décider d'aller plus loin ? Bonne nouvelle : vous pouvez réaliser un diagnostic IA interne qui vous donnera déjà une vision claire de votre situation.

Ce guide vous permettra de mener votre propre évaluation en 2 à 4 semaines, selon la taille de votre organisation.

Quand faire un auto-diagnostic plutôt qu'un audit externe ?

L'auto-diagnostic est pertinent si :

• Vous démarrez votre réflexion IA et voulez un premier état des lieux
• Votre budget est limité (TPE, PME)
• Vous voulez préparer le terrain avant un audit externe
• Vous avez déjà des compétences techniques en interne
• Vous cherchez à sensibiliser vos équipes au sujet

L'audit externe reste préférable si :

• Vous envisagez des investissements IA importants (> 100K€)
• Vous manquez d'expertise technique interne
• Vous avez besoin de crédibilité externe pour convaincre la direction
• Votre organisation est complexe (plusieurs départements, sites multiples)
• Vous voulez un regard neutre sans biais internes

Phase 1 : Préparer le terrain (2-3 jours)

Étape 1 : Constituer votre équipe de diagnostic

Désignez 2 à 4 personnes qui piloteront le diagnostic :

• Un porteur stratégique : membre de la direction ou proche
• Un profil technique : DSI, responsable IT ou data
• Un profil métier : opérationnel qui connaît bien les processus
• Optionnel : un profil RH pour l'aspect compétences

Temps estimé : 1/2 journée par personne sur 2-4 semaines

Étape 2 : Définir le périmètre

Clarifiez ce que vous voulez évaluer :

• Toute l'entreprise ou certains départements seulement ?
• Tous les processus ou des cas d'usage ciblés ?
• Quelle profondeur d'analyse (survol vs détail) ?

Conseil : Commencez restreint (un département, un processus) pour apprendre la méthode.

Étape 3 : Sensibiliser la direction

Obtenez le soutien explicite de la direction :

• Expliquez l'objectif et la démarche
• Demandez du temps pour les entretiens (2-3h)
• Validez le périmètre et le planning
• Assurez-vous de leur disponibilité pour la restitution finale

Livrable : Document de cadrage d'1 page (objectif, périmètre, planning, équipe)

Phase 2 : Auto-évaluation données (3-5 jours)

Questionnaire données à remplir

Créez un tableau Excel avec ces questions :

Inventaire des données :

1. Quels types de données collectez-vous ? (clients, produits, transactions, logs, capteurs, etc.)
2. Quel volume estimé par type ? (milliers, millions de lignes)
3. Où sont-elles stockées ? (Excel, CRM, ERP, bases de données, cloud)
4. Depuis combien de temps collectez-vous ces données ?
5. À quelle fréquence sont-elles mises à jour ?

Qualité des données :

1. Taux de complétude estimé (% de champs remplis)
2. Fiabilité perçue (échelle 1-5)
3. Y a-t-il des doublons identifiés ?
4. Les données sont-elles structurées (tableaux) ou non (textes, images) ?
5. Qui est responsable de la qualité de ces données ?

Accessibilité et gouvernance :

1. Qui peut accéder à ces données actuellement ?
2. Existe-t-il une documentation (dictionnaire de données) ?
3. Les données sont-elles conformes RGPD ?
4. Politique de sauvegarde en place ? (oui/non, fréquence)
5. Historique conservé sur quelle durée ?

Grille d'évaluation

Notez chaque dimension de 1 à 5 :

Volume et disponibilité :

• 1 : Peu de données, dispersées
• 3 : Données suffisantes mais fragmentées
• 5 : Volumes importants, centralisés, historique riche

Qualité :

• 1 : Données incomplètes, non fiables
• 3 : Qualité moyenne, efforts d'amélioration nécessaires
• 5 : Données propres, fiables, bien maintenues

Accessibilité :

• 1 : Données en silos, difficiles d'accès
• 3 : Accessibles mais processus manuel
• 5 : Infrastructure data moderne, accès facilité

Gouvernance :

• 1 : Aucune politique, conformité incertaine
• 3 : Règles de base, RGPD partiellement couvert
• 5 : Gouvernance stricte, conformité totale, documentation complète

Livrable : Tableau Excel complété + Note globale données (/20)

Phase 3 : Auto-évaluation compétences (2-3 jours)

Cartographie des compétences

Listez vos collaborateurs et évaluez leurs compétences :

Nom	Rôle	Compétences techniques	Niveau	Formation IA reçue
...	...	Python, SQL, Excel	Débutant/Intermédiaire/Expert	Oui/Non

Compétences clés à identifier :

• Programmation (Python, R, SQL)
• Statistiques et mathématiques
• Data science / Machine learning
• Data engineering (bases de données, ETL)
• Cloud computing (AWS, Azure, GCP)
• Gestion de projet tech

Évaluation de la culture organisationnelle

Interrogez-vous honnêtement :

Innovation (1-5) :

• Votre entreprise encourage-t-elle l'expérimentation ?
• Y a-t-il eu des projets innovants ces 2 dernières années ?
• L'échec est-il accepté comme source d'apprentissage ?

Collaboration (1-5) :

• Les départements travaillent-ils facilement ensemble ?
• Y a-t-il des silos organisationnels forts ?
• Les projets transverses sont-ils fréquents ?

Orientation data (1-5) :

• Les décisions sont-elles prises sur base de données ou d'intuition ?
• Des tableaux de bord sont-ils utilisés quotidiennement ?
• Y a-t-il une culture de la mesure dans l'entreprise ?

Grille de maturité culturelle :

• 3-6 points : Culture peu favorable à l'IA, transformation importante nécessaire
• 7-10 points : Base correcte, efforts de conduite du changement à prévoir
• 11-15 points : Culture propice, terrain favorable pour l'IA

Livrable : Matrice de compétences + Score culture organisationnelle (/15)

Phase 4 : Identification des cas d'usage (5-7 jours)

Ateliers internes de brainstorming

Organisez 2-3 ateliers de 2h avec différentes équipes :

Format d'atelier recommandé :

1. Introduction (15 min) : Expliquez ce qu'est l'IA avec des exemples simples
2. Identification des irritants (30 min) : Quelles tâches répétitives, chronophages ou sources d'erreurs ?
3. Idéation cas d'usage (45 min) : Comment l'IA pourrait-elle aider ? (pas de censure, toutes les idées comptent)
4. Catégorisation (30 min) : Regrouper les idées similaires, éliminer les doublons

Questions à poser aux équipes :

• Quelles tâches vous prennent le plus de temps ?
• Où faites-vous le plus d'erreurs manuelles ?
• Quelles décisions sont difficiles à prendre par manque d'information ?
• Quels processus frustrent vos clients ?
• Si vous aviez une baguette magique, quel processus automatiseriez-vous ?

Grille d'évaluation simplifiée des cas d'usage

Pour chaque idée, notez de 1 à 5 :

Impact business :

• Gain de temps estimé (heures/semaine)
• Réduction d'erreurs potentielle
• Amélioration satisfaction client
• Avantage concurrentiel

Faisabilité technique :

• Données disponibles pour ce cas (1 = aucune, 5 = toutes)
• Complexité technique perçue (1 = très complexe, 5 = simple)
• Solutions existantes sur le marché (1 = aucune, 5 = nombreuses)

Ressources nécessaires :

• Budget estimé (1 = très cher > 100K, 5 = peu cher < 10K)
• Temps de mise en œuvre (1 = > 12 mois, 5 = < 3 mois)
• Compétences disponibles en interne (1 = aucune, 5 = complètes)

Matrice de priorisation simple :

Créez un graphique avec :

• Axe X : Faisabilité moyenne (notes additionnées)
• Axe Y : Impact business moyen (notes additionnées)

Zones :

• Haut droite = Quick wins (à prioriser)
• Haut gauche = Projets structurants (à planifier)
• Bas droite = Nice to have (si temps disponible)
• Bas gauche = À éviter

Livrable : Liste de 10-20 cas d'usage avec scores + Matrice de priorisation visuelle

Phase 5 : Évaluation infrastructure et budget (1-2 jours)

Checklist infrastructure

Infrastructure IT actuelle :

• ☐ Serveurs suffisants pour traiter de gros volumes ?
• ☐ Accès à du cloud computing ? (AWS, Azure, GCP)
• ☐ Capacité de stockage adaptée ?
• ☐ Sécurité et chiffrement en place ?
• ☐ Outils de visualisation de données ? (Power BI, Tableau, etc.)

Note infrastructure : Comptez 1 point par case cochée (/5)

Estimation budgétaire réaliste

Pour chaque quick win identifié, estimez :

Option 1 : Solution du marché

• Coût d'abonnement mensuel/annuel
• Coût d'intégration
• Formation des utilisateurs
• Maintenance

Option 2 : Développement interne

• Coût de développement (jours x taux journalier)
• Infrastructure nécessaire
• Formation de l'équipe
• Maintenance long terme

Exemple de budget minimal pour démarrer :

• 1 POC simple avec solution du marché : 5K - 15K€
• 1 projet sur-mesure basique : 20K - 50K€
• Formation de l'équipe (3-5 personnes) : 3K - 8K€
• Budget première année réaliste PME : 30K - 70K€

Livrable : Tableau budgétaire par cas d'usage + Budget global première année

Phase 6 : Synthèse et recommandations (2-3 jours)

Calculez votre score de maturité global

Additionnez vos notes :

• Données : /20
• Compétences : /20 (en ramenant le /15 culturel à /20)
• Infrastructure : /20 (en multipliant le /5 par 4)

Score total : /60

Interprétation :

0-20 points : Maturité faible

• Recommandation : Formation et sensibilisation avant tout projet
• Privilégier l'adoption d'outils simples du marché
• Investir d'abord dans la qualité des données

21-40 points : Maturité moyenne

• Recommandation : Lancer 1-2 quick wins pour apprendre
• Renforcer progressivement les compétences
• Considérer un audit externe pour les projets structurants

41-60 points : Bonne maturité

• Recommandation : Vous pouvez lancer plusieurs projets IA
• Envisager des développements sur-mesure
• Structurer une équipe IA dédiée

Rédigez votre rapport de diagnostic

Structure recommandée (10-15 pages) :

1. Executive summary (1 page)

• Score de maturité global
• 3-5 constats clés
• 3 recommandations prioritaires

2. Méthodologie (1 page)

• Équipe de diagnostic
• Périmètre évalué
• Période d'évaluation

3. État des lieux détaillé (4-5 pages)

• Données : forces et faiblesses
• Compétences : cartographie et gaps
• Infrastructure : capacités actuelles
• Culture : niveau de maturité

4. Cas d'usage identifiés (2-3 pages)

• Liste complète avec descriptions
• Matrice de priorisation visuelle
• Top 3 quick wins détaillés

5. Recommandations stratégiques (2-3 pages)

• Actions immédiates (0-3 mois)
• Projets moyen terme (3-12 mois)
• Investissements nécessaires
• Risques à anticiper

6. Roadmap simplifiée (1 page)

• Planning visuel sur 12 mois
• Jalons clés
• Ressources à allouer

7. Annexes

• Tableaux de scores détaillés
• Liste complète des cas d'usage
• Budget prévisionnel

Phase 7 : Restitution et plan d'action (1 jour)

Préparez votre présentation à la direction

Format recommandé : 30-45 minutes + questions

Slide 1 : Contexte et objectif

• Pourquoi ce diagnostic
• Méthodologie utilisée
• Périmètre évalué

Slides 2-4 : Les 5 constats clés

• 1 slide = 1 constat majeur avec données chiffrées
• Soyez factuel et honnête

Slide 5 : Score de maturité

• Votre note globale visualisée
• Comparaison avec maturité attendue pour vos ambitions

Slides 6-7 : Top 3 opportunités

• 3 quick wins avec impact business chiffré
• Faisabilité démontrée

Slide 8 : Roadmap 12 mois

• Planning visuel clair
• 3-4 étapes majeures

Slide 9 : Investissements nécessaires

• Budget global
• Répartition par poste
• ROI estimé

Slide 10 : Prochaines étapes

• 3-5 actions concrètes des 2 prochains mois
• Décisions attendues de la direction
• Timeline de mise en œuvre

Préparez la discussion

Questions anticipées de la direction :

• "Combien ça va nous coûter vraiment ?"
• "Combien de temps avant de voir des résultats ?"
• "Avons-nous les compétences en interne ?"
• "Nos concurrents font-ils mieux que nous ?"
• "Quels sont les risques si on ne fait rien ?"

Préparez des réponses factuelles basées sur votre diagnostic.

Les 7 pièges à éviter dans un auto-diagnostic

1. Biais de confirmation : Ne cherchez pas à confirmer ce que vous pensez déjà savoir. Restez objectif.
2. Surestimer votre maturité : Soyez honnête sur les lacunes. Mieux vaut une évaluation pessimiste que des déceptions.
3. Négliger la culture organisationnelle : La tech ne suffit pas. L'humain est crucial.
4. Lister 50 cas d'usage : Mieux vaut 5 cas bien évalués que 50 superficiellement analysés.
5. Ignorer les contraintes budgétaires : Soyez réaliste sur ce qui est finançable.
6. Oublier la conformité : RGPD et éthique ne sont pas optionnels.
7. Ne pas impliquer les opérationnels : Les meilleurs cas d'usage viennent du terrain, pas des bureaux.

Et après le diagnostic ?

Scénario 1 : Score de maturité faible (0-20)

Actions prioritaires :

1. Formation de 2-3 personnes clés à l'IA et aux données (3-6 mois)
2. Audit qualité des données et plan d'amélioration (6 mois)
3. Mise en place d'une gouvernance data basique
4. Test d'1 outil IA du marché très simple (ex: chatbot, outil de prévision)
5. Réévaluer dans 12 mois pour lancer un vrai projet

Scénario 2 : Score moyen (21-40)

Actions prioritaires :

1. Lancer 1-2 quick wins identifiés (3-6 mois)
2. Former une équipe projet mixte (métier + tech)
3. Documenter les apprentissages
4. Si succès, élargir à d'autres cas d'usage
5. Considérer un audit externe pour structurer la démarche long terme

Scénario 3 : Bonne maturité (41-60)

Actions prioritaires :

1. Lancer 2-3 projets en parallèle
2. Structurer une équipe IA permanente
3. Définir une stratégie IA à 2-3 ans
4. Investir dans l'infrastructure si nécessaire
5. Mesurer les résultats et itérer

Quand passer à un audit externe ?

Vous devriez envisager un audit professionnel si :

• Votre diagnostic interne révèle une situation complexe
• Vous envisagez des investissements > 100K€
• Vous manquez de temps ou de compétences pour approfondir
• Vous avez besoin de crédibilité externe pour débloquer des budgets
• Votre premier quick win a échoué et vous ne comprenez pas pourquoi

Pour visualiser la démarche complète et éviter les écueils, découvrez notre offre d'audit IA à Toulouse indispensable avant tout projet. Tensoria, en tant qu'agence IA locale, vous accompagne dans cette phase critique.

L'auto-diagnostic vous aura alors permis de :

• Gagner en maturité sur le sujet
• Préparer le terrain pour l'audit externe
• Réduire la durée (et donc le coût) de l'audit externe
• Poser les bonnes questions aux consultants

Ressources complémentaires pour passer à l'action

• Étudier un cas concret : 70% de temps gagné sur les mémoires techniques grâce au RAG.
• Approfondir la méthode : RAG (Retrieval-Augmented Generation) appliqué aux données internes.

Questions fréquentes sur le diagnostic IA interne

Conclusion : L'auto-diagnostic, première marche vers l'IA

Réaliser son propre diagnostic IA en interne n'est pas qu'une question de budget. C'est surtout un formidable exercice d'apprentissage collectif qui permet à vos équipes de :

• Comprendre concrètement ce qu'est l'IA
• S'approprier les enjeux et opportunités
• Identifier ensemble les priorités
• Créer une dynamique autour du sujet

Le diagnostic parfait n'existe pas. Même imparfait, votre auto-diagnostic vaudra toujours mieux que l'absence totale d'évaluation.

Alors lancez-vous. Prenez 3-4 semaines. Impliquez vos équipes. Et vous verrez : au-delà du rapport final, c'est le chemin parcouru ensemble qui transformera votre organisation.

Prêt à commencer ? Téléchargez notre template Excel d'auto-diagnostic IA (à créer séparément avec tous les tableaux mentionnés dans cet article).