Mise en place d’un système d’IA en entreprise : 7 étapes

La mise en place d’un système d’IA en entreprise ne se résume pas à “ajouter un outil”. Tu construis un service interne, avec des règles, des métriques, et une maintenance.

Sans méthode, tu obtiens souvent des POC qui meurent, des réponses discutables, et des soucis de confidentialité. Le process ci dessous évite ça.

Mise en place d’un système d’IA en entreprise : pourquoi un processus

Un bon système d’IA doit être piloté comme un produit.
Qui l’utilise.
Sur quelles données.
Avec quels garde fous.
Et comment on mesure que ça marche.

Étapes de la mise en place d’un système d’IA en entreprise

Étape 1 : choisir un cas d’usage rentable et concret

Pars d’un besoin réel, mesurable, répétitif.
Exemples : support interne, traitement documentaire, aide commerciale.

Livrable : une fiche cas d’usage (objectif, périmètre, utilisateurs, données, risques, ROI cible).

Étape 2 : définir la réussite avec 2 ou 3 métriques

Choisis peu d’indicateurs, mais utiles.
Temps de traitement, taux de résolution, taux d’erreur, satisfaction.

Fixe un seuil d’acceptation. Exemple : “80 % OK, le reste escalade vers un humain”.

Étape 3 : auditer les données

Où sont elles. Qui les possède. Sont elles à jour. Sensibles. Utilisables.

Pièges classiques : doublons, versions multiples, règles d’accès floues.

Livrables : cartographie des sources, classification, règles d’accès.

Étape 4 : gouvernance, sécurité, conformité

Définis ce qui est autorisé et interdit.
Prévois la traçabilité, les validations, et la gestion d’incidents.

Livrables : charte d’usage IA, politique de confidentialité, matrice de risques et parades.

Étape 5 : choisir l’approche technique

3 voies fréquentes :

• RAG (IA connectée à tes documents)

• Modèle entraîné (ML, fine tuning)

• Outil clé en main

Décide aussi : cloud, on premise, hybride. Et intégration SI (M365, CRM, ERP, ITSM).

Étape 6 : construire un MVP en 4 à 8 semaines

Périmètre réduit. Groupe pilote. Un canal. Mesure hebdo.

Règle d’or : l’IA doit savoir dire “je ne sais pas” et rediriger.

Livrables : MVP, jeu de tests, critères de qualité.

Étape 7 : déployer et industrialiser

Après la prod, tu dois suivre : qualité, dérive, incidents, mises à jour, accès, adoption.

Objectif : versionner, tracer, mesurer, corriger vite.

Livrables : plan de déploiement, kit d’adoption, tableau de bord, process de maintenance.

Rôles minimum

Sponsor, PO IA, référent data, DSI/sécurité, juridique, utilisateurs pilotes.
Sans propriétaires clairs, le système finit au placard.

Checklist avant de lancer

• Cas d’usage validé et mesurable

• Données identifiées, accessibles, classées

• Risques cadrés, parades prêtes

• Charte d’usage prête

• MVP cadré (périmètre, pilote, métriques)

• Suivi post prod organisé

Et oui, ça fait partie de la mise en place d’un système d’IA en entreprise.

FAQ

Combien de temps pour un premier résultat ?
Souvent 4 à 8 semaines pour un MVP si les données sont accessibles.

Faut il entraîner un modèle ?
Pas forcément. Beaucoup de cas “connaissance et documents” passent très bien en RAG.

Quel est le plus gros risque ?
Lancer sans gouvernance, puis courir après la confidentialité, les erreurs et la non adoption.