Des données réparties dans plusieurs outils qui gagnent à être décloisonnées pour alimenter les modèles
Audit SI & Data Readiness : préparez votre infrastructure pour intégrer l'IA avec succès
Pour qu'un projet IA passe en production, le SI doit pouvoir l'accueillir, l'alimenter et l'intégrer dans un cadre sécurisé. Ouidou audite votre maturité technique et data, cartographie les usages IA déjà présents (y compris le shadow AI) et construit le plan d'action qui transforme votre infrastructure en socle robuste pour l'intelligence artificielle.
Pourquoi préparer votre SI ouvre la voie à l'IA en production ?
Le constat est partagé dans la majorité de nos missions : la maturité du SI est un facteur déterminant pour réussir un projet IA, et l'anticiper sécurise le passage en production.
Des APIs à compléter ou à fluidifier pour brancher efficacement un modèle IA
Un besoin de définir le standard d'exposition des APIs pour l'IA (REST, GraphQL, MCP) et de mesurer le gap avec l'existant
Des usages IA déjà en place dans l'entreprise (Copilot, ChatGPT, SaaS avec IA embarquée) qui méritent d'être cartographiés et gouvernés
Des applications legacy à moderniser progressivement, en parallèle des nouveaux projets
Une gouvernance data à structurer pour partager les données dans un cadre maîtrisé
Des exigences de souveraineté et de sécurité à intégrer dès l'architecture cible
Notre méthodologie d'audit SI pour l'IA
Cartographie SI et usages IA
Inventaire applicatif, analyse des flux et des silos, évaluation de la dette technique, audit des APIs, recensement des usages IA actuels dans l'entreprise (outils déjà déployés, shadow AI, initiatives métier non centralisées).
Un état des lieux factuel sous l'angle IA, incluant les usages déjà en place.
Data Readiness
Qualité des données, volumétrie, accessibilité, conformité RGPD, gouvernance existante. Les LLMs abaissent considérablement la barrière de qualité requise et les données non structurées sont aujourd'hui exploitables.
Un score de maturité data par domaine métier.
Architecture cible et souveraineté
Définition de l'architecture cible (Hub IA, intégration MCP, instances LLM privées sécurisées), choix des options de déploiement (cloud privé, on-premise via partenariat Scaleway et expertise Mistral, zones isolées), recommandations sur la gateway LLM (routing, audit, fallback), l'observabilité et le cloisonnement des données au niveau API.
Un cadre technique aligné avec vos enjeux de souveraineté et de sécurité.
Plan d'action
Priorisation des chantiers, identification des quick wins, estimation budgétaire, séquencement à 6-12 mois.
Une feuille de route technique chiffrée.
Souveraineté, sécurité et conformité : nos engagements
L'IA en production touche à des données sensibles. Notre audit intègre les engagements qui sécurisent votre démarche.
Confidentialité des données
Aucun entraînement de modèles sur les données client. Respect strict des clauses contractuelles. Protection de la propriété intellectuelle.
Conformité RGPD
Sur l'ensemble du cycle de vie, avec traçabilité des accès et audits réguliers.
Souveraineté et options de déploiement
Cloud privé, on-premise (partenariat Scaleway, expertise Mistral), zones isolées. Capacité à intégrer la stack imposée par votre groupe.
Gouvernance IA
Règles internes, rôles clairs, validation humaine sur les livrables critiques, processus d'audit et de contrôle qualité, documentation systématique des choix.
Engagement contractuel
Garanties formalisées par clauses, audits de sécurité réguliers.
Les livrables de votre audit
- Cartographie SI annotée : Scoring de maturité IA par composant
- Cartographie des usages IA actuels : Outils en place, shadow AI, initiatives métier non centralisées
- Score Data Readiness : Par domaine métier, qualité, volumétrie, accessibilité
- Plan architecture cible : Technologies recommandées (Hub IA, MCP, instances LLM privées, on-premise selon contexte)
- Recommandations souveraineté : Options on-premise, cloud souverain ou hybride selon vos contraintes
- Roadmap mise en conformité : Chantiers séquencés et chiffrés
- Quick wins : Actions à faible effort, fort impact
- Audit des APIs et plan MCP-isation : Gap analysis entre l'exposition actuelle des APIs et le standard MCP cible, avec plan de mise à niveau
Ces livrables se complètent avec un cadrage IA stratégique pour une feuille de route complète, avec un plan de formation des équipes IA pour un dispositif end-to-end.
FAQ
Pas nécessairement. L'audit peut évaluer votre maturité globale. Il est plus efficace quand il cible des cas d'usage précis identifiés lors d'un cadrage IA préalable. Les deux démarches s'articulent naturellement, en parallèle ou en séquence.
Nous travaillons principalement à partir de la documentation technique et d'interviews. L'accès à la production n'est nécessaire que pour évaluer la qualité des données, dans un cadre sécurisé et défini avec vos équipes.
Le shadow AI (usages IA non gouvernés : ChatGPT personnel, Copilot non cadré, outils SaaS avec IA embarquée) fait partie intégrante de l'audit. Nous cartographions ces usages, identifions les risques (confidentialité, qualité, conformité) et formulons des recommandations pour les encadrer sans freiner la dynamique des équipes.
Oui. Notre partenariat Scaleway et notre expertise sur Mistral nous permettent de déployer des solutions IA 100 % souveraines. Nous intervenons aussi sur les Hubs IA cloud privé (Azure AKS, Kubernetes) avec gateway LLM, observabilité et cloisonnement des données au niveau API.
Oui. Nous nous intégrons dans la stack imposée par votre groupe et adaptons les recommandations en conséquence. Notre rôle est de tirer le meilleur parti des outils en place tout en respectant vos contraintes.
Oui. Nos experts Cloud et DevOps prennent en charge les chantiers : APIs, migration de données, infrastructure cloud, pipelines de données, déploiement de plateformes IA (Hub IA, MCP, LLM on-premise).
Prêt à évaluer la maturité IA de votre SI ?
Notre audit vous donne la visibilité pour investir au bon endroit et construire un socle IA pérenne, adapté à vos enjeux de souveraineté et de sécurité.