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Diagnostic IA

Voir ce qui mérite vraiment d'être déployé.

L'IA est souvent déjà présente dans l'entreprise. Dans quelques outils, quelques équipes, quelques habitudes informelles. Le problème n'est plus de savoir s'il faut commencer, mais de savoir où concentrer l'effort, avec quelles données et pour quel résultat opérationnel.

ILEV observe les usages réels, les process, les outils et les dépendances humaines pour transformer une intuition en décisions de déploiement.

Extrait d'une cartographie
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Le point de départ

Vos équipes utilisent déjà l'IA.

La question n'est plus de savoir s'il faut commencer.
C'est de savoir où.

Des outils testés
sans cadre commun

Des collaborateurs s'équipent seuls, souvent sur des comptes personnels, parce qu'ils ont trouvé un moyen d'aller plus vite. Rien de ce qu'ils découvrent ne remonte à l'entreprise.

La même tâche,
autant de méthodes

Les mêmes opérations sont réalisées différemment selon les équipes, sans que personne ne sache laquelle fait référence.

L'information vit
en quatre endroits

Des éléments critiques se répartissent entre le Drive, le CRM, la messagerie et les tableurs. Les retrouver coûte plus de temps que les produire.

Des idées d'automatisation
reliées à rien

Elles circulent en réunion sans être rattachées à un process précis, donc elles ne se décident jamais.

Une automatisation qui tient
jusqu'à l'exception

Elle traite les cas standards, et personne ne sait ce qui se passe quand un dossier sort du cadre.

La direction sans
lecture d'ensemble

Les gains, les coûts et les dépendances ne sont consolidés nulle part. Arbitrer devient une affaire d'intuition.

Les usages, pas les outils

Ce que nous analysons

Usages existants

Outils utilisés, fréquence, niveau de maîtrise, pratiques officielles et usages informels.

Process métiers

Tâches répétitives, doubles saisies, validations lentes, recherches d'information et dépendances à certaines personnes.

Données et connaissances

Sources disponibles, qualité documentaire, droits d'accès, données structurées ou difficiles à exploiter.

Opportunités IA

Cas d'usage possibles, valeur attendue, complexité, niveau de risque et capacité réelle de déploiement.

Maturité des équipes

Écarts entre fonctions, besoins de formation, relais internes et niveau d'autonomie.

Un diagnostic utile ne produit pas une liste d'idées.
Il montre ce qui bloque.

Le livrable central

Une console de décision, pas un rapport de plus.

Chaque cas d'usage est qualifié selon une grille commune. Vous ne recevez pas une liste d'idées classées par enthousiasme, mais un tableau de décisions comparables entre elles.

La grille de qualification
01

Problème métier

02

Fréquence

03

Valeur

04

Données disponibles

05

Complexité

06

Validation humaine

07

Responsable

08

Prochaine étape

Ce que chaque cas devient
Le déroulé

On regarde le travail réel.
Puis seulement, on décide.

01ObserverEntretiens ciblés, collecte de documents, lecture des outils et des parcours réels.
02CartographierUsages, irritants, données, acteurs, décisions et dépendances.
03QualifierValeur, faisabilité, sensibilité, effort, conditions de réussite.
04PrioriserQuick wins, chantiers structurants, sujets à écarter.
05RestituerPas un rapport. Les décisions à prendre.
Ce que vous obtenez Selon le périmètre, le diagnostic produit :
Une cartographie des usages IA existants Une lecture de maturité par équipe Les irritants et process prioritaires Une matrice valeur / faisabilité Les dépendances data, outils, compétences Les risques et validations nécessaires Les trois premiers chantiers

Lorsqu'un gain ne peut pas encore être chiffré, nous définissons les variables à mesurer. Nous n'inventons pas de ROI.

Ceux qui interviennent chez vous

Des experts.
En activité. Passionnés.

Un diagnostic se mène avec des praticiens, pas avec des consultants qui lisent le métier de loin. La composition de l'équipe dépend de votre secteur, de vos outils et du périmètre retenu.

Ils sont bons parce qu'ils essaient.
Excellents parce qu'ils échouent, recommencent jusqu'à savoir ce qui fonctionne vraiment.

Une preuve terrainDiagnostic IA · étude de cas

Groupe audiovisuelMulti-marques · 2026

L'IA était déjà là.
Personne ne l'avait
encore regardée
en face.

Un sondage interne a révélé un usage massif, presque entièrement hors cadre, et une fracture nette entre métiers créatifs et métiers support. La cartographie a permis de structurer un déploiement par paliers.

Sondage interne · 36 répondants sur ~100 sollicités

Des répondants
utilisaient déjà l'IA
56 %
D'entre eux en version
gratuite, sans cadre
70 %
Ambassadeurs
identifiés en relais
11
Un reporting
hebdomadaire, après
4H1H
Pourquoi ILEV

Quatre regards dans la même mission

Un diagnostic mené par un seul profil voit un seul type de problème.
Un technicien voit une architecture, un consultant voit une organisation.

Questions fréquentes

Les questions qu'on nous pose souvent.

Non. Le diagnostic sert précisément à les faire émerger et à les hiérarchiser.
Oui. CRM, ERP, Drive, Notion, Teams, Slack, logiciels métiers, outils IA et automatisations existantes.
Il se termine par des priorités et des recommandations. Une feuille de route complète peut ensuite détailler le séquencement, les responsables, les livrables et les indicateurs.
Seulement celles qui permettent de comprendre le système réel. Le périmètre est ajusté à la taille et à la complexité de l'entreprise.
La suite

Commencer par voir clair.
Un diagnostic ne coûte pas un projet. Il évite d'en lancer un mauvais.

En un premier échange, nous identifions le périmètre, les équipes à écouter et les décisions que le diagnostic doit permettre de prendre.

Voir les livrables

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