Votre score de maturité IA 0 / 30

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Cochez les items que vous avez réellement déployés

Soyez honnête : ne cochez que ce qui est vraiment en place et opérationnel dans votre entreprise, pas ce qui est en projet. Le diagnostic n'a de valeur que s'il reflète la réalité.

🎯 Stratégie 0 / 5

Notre direction a écrit une vision IA à 2 ans (objectifs, périmètre, budget enveloppe) Nous avons identifié 3-5 cas d'usage IA prioritaires alignés avec nos enjeux métier Nous avons un sponsor exécutif (DG, COMEX) qui défend les projets IA en arbitrage Notre roadmap IA distingue clairement POC / pilote / production / industrialisation Nous suivons mensuellement les KPIs IA (€, ROI, adoption, incidents)

⚖️ Conformité 0 / 5

Nous avons classifié nos systèmes IA selon les niveaux de risque AI Act Notre DPO a validé chaque projet IA avec DPIA si données personnelles Nous avons une charte d'usage IA signée par tous les collaborateurs Nos contrats vendor IA incluent zéro rétention + localisation EU Nous tenons à jour un registre des systèmes IA en production

🛠 Tech 0 / 5

Nous avons choisi nos fournisseurs LLM principaux (Claude / OpenAI / Mistral) avec critères écrits Nous monitorons les coûts LLM par agent et par cas d'usage Chaque agent a une whitelist d'outils explicite et un kill-switch testé Nous avons un environnement d'evals pour tester la qualité avant chaque release Nos logs LLM sont structurés et retenus pour audit (90 jours minimum)

🗄 Data 0 / 5

Nos données métier sont accessibles via API (pas seulement Excel ou PDF) Nous avons cartographié les sources de données et leurs droits d'accès Les données envoyées aux LLM sont sanitizées (pas de PII en clair) Nous avons un index vectoriel ou base RAG opérationnelle pour la recherche sémantique Nos prompts et fine-tunes sont versionnés (git ou équivalent)

👥 Équipe 0 / 5

Tous nos collaborateurs ont reçu une sensibilisation IA (2-4h minimum) Nous avons formé les fonctions clés (commerciaux, RH, support) sur leurs cas d'usage Nous avons un référent IA interne (même à mi-temps) qui pilote au quotidien Nous avons identifié les profils tech à former ou recruter (architecte, ML eng) Nos managers ont été coachés individuellement à utiliser l'IA dans leur travail

💰 Budget 0 / 5

Nous avons un budget IA annuel séparé (CAPEX + OPEX) voté en comité Nous provisionnons 15-25 % d'imprévus sur chaque projet IA Nous mesurons le ROI réel post-prod et faisons des revues trimestrielles Nous avons un kill-switch automatique si budget LLM dérape (> 110 %) Notre comptabilisation IA (charge vs immo) est validée par notre CAC

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Les 6 catégories en détail

Stratégie : avez-vous une vision écrite, un sponsor exécutif, une roadmap ? Les projets sans cap dérivent.
Conformité : AI Act, RGPD, secret professionnel. Sans cadre, le risque juridique grimpe.
Tech : choix LLM, monitoring, kill-switch, evals. Sans ça, vos agents dériveront en prod.
Data : sans data accessible et propre, l'IA reste théorique.
Équipe : sans formation et référent interne, l'adoption ne suivra pas.
Budget : sans budget dédié et suivi du ROI, les projets meurent en POC.

Checklist maturité IA — où en est votre PME ?

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