Votre audit IA
La méthodologie IMPAKTING en 4 étapes
Vous avez réalisé (ou pas) la Fresque de l’IA® ? Il s’agit maintenant de poser toutes les bonnes questions pour un audit IA complet. Avec IMPAKTING, c’est un process en 4 étapes, adapté à chaque problématique, et très opérationnel. Pas un document supplémentaire mais une véritable aide à la décision.
Cadrer la transition IA dans l’organisation ou l’entreprise
Objectif : aligner les besoins/attentes avec les possibilités de l’IA
• Analyse des résultats de la Fresque de l’IA® (si réalisée)
• Entretiens avec les dirigeants et les responsables métiers (si besoin)
• Analyse de la stratégie, des objectifs, des attentes RSE et des contraintes opérationnelles
• Recensement des systèmes et projets IA existants ou en réflexion, y compris les usages informels des outils grand public.
Étape 1
Analyser la maturité IA dans l’organisation ou l’entreprise
Objectif : évaluer où se situe l’entreprise ou l’organisation pour sa transition IA
• Évaluation des compétences internes et des usages actuels
• Analyse de la culture digitale et organisationnelle
• Mapping des processus clés et des outils existants (et utilisés)
• Diagnostic des données (qualité, accessibilité, gouvernance)
• Évaluation des risques (RGPD, cybersécurité, biais, conformité).
Étape 2
Identifier les opportunités IA dans les métiers choisis
Objectif : définir clairement les gisements de valeur potentiels
• Ateliers métiers pour confirmer ou identifier les tâches automatisables et mobiliser les équipes autour du sujet IA (si Fresque de l’IA® non réalisée)
• Atelier sur les métiers prioritaires avec leurs acteurs si Fresque de l’IA® réalisée
• Benchmark des cas d’usage IA adaptés à ces métiers et sélection des projets rentables et faisables
• Première estimation des gains (temps, coût, impact stratégique).
Étape 3
Définir les axes stratégiques et les leviers opérationnels
Objectif : définir une feuille de route (court, moyen et long terme) pour une vision claire, réaliste et opérationnelle
• Grille de maturité IA responsable (technique, data, gouvernance, conformité, culture…) pour situer l’organisation, identifier les écarts et définir les leviers d’amélioration
• Recommandations techniques si besoin (data agents IA, automatisation, etc.) et organisationnelles (gouvernance, etc.)
• Propositions de garde-fous : contrôles humains, règles d’usage, critères d’acceptation, documentation minimale, mesures de réduction des risques
• Planning d’implémentation dans le temps
• Plan de montée en compétences des équipes (formation, etc.)
• Définition d’une charte IA
• Indicateurs de suivi et de performance.