Beaucoup de cabinets vendent des audits IA à 6 mois et 80 000 €. C'est absurde. En 14 jours bien organisés, on peut cartographier le potentiel IA d'une PME de 30 à 100 salariés avec une précision suffisante pour prendre les premières décisions. Au-delà, on perd en momentum ce qu'on gagne en exhaustivité — et l'exhaustivité est l'ennemi de l'exécution.
Voici, en transparence, ce que nous regardons dans nos audits IA à La Réunion. Si vous envisagez un audit chez vous, cette grille vous permet de challenger n'importe quelle proposition que vous recevrez.
Semaine 1 — Diagnostic terrain
Les 5 premiers jours sont consacrés à comprendre votre entreprise telle qu'elle est, pas telle qu'elle est documentée. Nous menons typiquement 8 à 12 entretiens individuels d'une heure : dirigeant, directeurs métiers (commercial, finance, opérations, RH, IT), et trois à cinq opérationnels qui font le travail au quotidien.
Ces entretiens ne suivent pas une checklist rigide. Ils explorent trois axes :
- 01Les irritants — qu'est-ce qui prend du temps sans créer de valeur ? Qu'est-ce qui agace les équipes ? Les irritants sont les meilleurs candidats à l'automatisation.
- 02Les goulots — où le processus se bloque-t-il ? Où attend-on plusieurs jours pour une décision qui devrait prendre une heure ?
- 03Les angles morts — qu'est-ce qu'on ne mesure pas ? Quelles décisions prend-on à l'intuition faute de données ?
En parallèle, nous cartographions vos 5 à 10 processus principaux avec une notation simple : volume mensuel, temps moyen par occurrence, sensibilité (donnée client, juridique, financière), automatisable oui/non. Cette cartographie est la matière première du reste de l'audit.
L'état des données : le facteur qui décide tout
Aucun projet IA ne fonctionne sur des données pourries. Nous passons systématiquement deux jours à vérifier sur quoi vous travaillez vraiment. Nous regardons : le CRM (existe-t-il ? est-il à jour ? combien d'enregistrements ?), l'ERP, les comptes Google Workspace ou Microsoft 365, les fichiers Excel qui font office de base de données chez 70 % des PME réunionnaises.
Notre check-list data tient en sept questions :
- 01Vos données clients sont-elles centralisées dans un seul système ?
- 02Avez-vous au moins 12 mois d'historique exploitable ?
- 03Vos données opérationnelles (production, stock, RH) sont-elles structurées ?
- 04Avez-vous documenté qui a accès à quoi ?
- 05Vos exports sont-ils techniquement possibles (API, CSV, base SQL) ?
- 06Vos données personnelles respectent-elles le RGPD ?
- 07Y a-t-il une personne en interne responsable de la qualité des données ?
Si plus de trois réponses sont négatives, le préalable IA est un chantier data, pas un projet IA. Nous le disons franchement. Beaucoup de cabinets préfèrent vous vendre une IA qui ne tournera jamais sur vos données.
Semaine 2 — Priorisation et chiffrage
La deuxième semaine est consacrée à la priorisation. Nous construisons une matrice impact / effort pour chacun des cas d'usage identifiés. L'impact est exprimé en euros (gain de temps × coût horaire, ou marge supplémentaire, ou risque évité). L'effort est exprimé en semaines × niveau d'expertise requis.
Pour les 3 à 5 cas d'usage prioritaires, nous produisons un business case détaillé : objectif chiffré, KPI de succès, prérequis techniques, équipes impliquées, planning indicatif, fourchette budgétaire. Le tout en un format de 2 pages maximum par cas d'usage — pour qu'un comité de direction puisse trancher en 30 minutes.
Les 6 pièges qu'on évite systématiquement
- 01Promettre une plateforme avant d'avoir prouvé un cas d'usage. Trop de cabinets vendent du futur plutôt que du présent.
- 02Ignorer le facteur humain. Une IA qui crée une résistance dans les équipes est une IA qui ne fonctionnera pas.
- 03Cacher les coûts récurrents. L'IA coûte aussi à l'usage : API, infrastructure, maintenance. Nous chiffrons sur 3 ans, pas seulement la phase build.
- 04Confondre maturité technique et maturité organisationnelle. Une entreprise avec un super CRM mais sans sponsor IA aura plus de mal qu'une entreprise avec un Excel et un dirigeant engagé.
- 05Sous-estimer le RGPD et l'EU AI Act. Pour les ETI réunionnaises notamment, c'est devenu un sujet de conformité non négociable.
- 06Survendre l'IA générative. Pour 40 % des cas d'usage que nous rencontrons, une automatisation classique (Make, n8n, scripts) est plus rapide et moins chère qu'une solution IA.
Le livrable final : 3 documents, pas 200 slides
L'audit se conclut par trois livrables :
- 01Un rapport de diagnostic (15-20 pages) : panorama des cas d'usage identifiés, état des données, scoring de maturité.
- 02Une matrice de priorisation (1 page) avec les 3 à 5 cas d'usage retenus, leurs business cases et un plan d'exécution 12 mois.
- 03Une présentation de 10 slides destinée au comité de direction, pour décision.
À aucun moment nous ne livrons un PowerPoint de 80 slides. Notre conviction : si on ne peut pas tenir un sujet en 20 pages denses, c'est qu'on ne l'a pas compris.
Et après ?
Un audit IA bien fait n'engage à rien — pas même à travailler avec nous. Nous facturons l'audit comme une mission autonome (2 semaines, 4 500 à 9 000 € selon la taille de l'entreprise). Si vous décidez ensuite d'implémenter un cas d'usage avec un autre prestataire, le livrable reste exploitable tel quel.
Si vous voulez discuter d'un audit IA à La Réunion ou ailleurs dans l'Océan Indien, prenez un créneau de 30 minutes. On verra ensemble si l'exercice a du sens pour vous.