Stratégie IA & Cadrage produit
Audit SI & Data Readiness : préparez votre infrastructure pour intégrer l'IA avec succès
Vos équipes veulent aller plus vite et se libérer des tâches à faible valeur. L'IA le permet, à une condition : que votre SI puisse l'accueillir.
Données dispersées, APIs à ouvrir, usages déjà présents sans cadre. L'audit SI & Data Readiness fait le point sur ce que votre infrastructure permet, ce qui la freine, et ce qu'il faut faire pour qu'un projet IA tienne en production.
En sortie : un plan d'action clair, priorisé, exécutable.
Définition
Qu'est-ce qu'un audit SI pour l'IA ?
Un audit SI pour l'IA est l'évaluation de la capacité d'un système d'information à accueillir des projets d'intelligence artificielle en production. Il cartographie l'existant, mesure la disponibilité et la qualité des données (data readiness), définit l'architecture cible et vérifie la conformité réglementaire. Son livrable type est un plan d'action priorisé vers un SI prêt pour l'IA.
Enjeux
Pourquoi préparer votre SI ouvre la voie à l'IA en production
Le blocage d'un projet IA vient rarement du modèle. Il vient du SI qui doit l'alimenter et s'y connecter.
C'est ce qui sépare une démo réussie d'un outil qui tourne vraiment, au service de vos utilisateurs.
- Des données réparties dans plusieurs outils, à décloisonner pour alimenter les modèles
- Des APIs à compléter ou à fluidifier pour brancher efficacement un modèle IA
- Un standard d'exposition des APIs pour l'IA à définir (REST, GraphQL, MCP), avec le gap à mesurer face à l'existant
- Des usages IA déjà en place (Copilot, ChatGPT, SaaS avec IA embarquée) à cartographier et gouverner
- 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
Étapes
Les étapes d'un audit SI pour l'IA
Voici les grandes étapes qui structurent tout audit SI orienté IA. La section suivante détaille comment nous les menons chez vous.
Étape 1
Cartographier les usages actuels
Recenser les applications, les flux de données et les APIs, mesurer la dette technique et identifier les usages IA déjà présents dans l'organisation, y compris ceux qui échappent au pilotage central (shadow AI).
Étape 2
Cartographier les usages cibles
Définir, avec les métiers, les usages IA que vous voulez atteindre : ce que vos équipes aimeraient déléguer, accélérer ou fiabiliser. C'est cette cible qui donne du sens à tout le reste de l'audit.
Étape 3
Évaluer la data readiness
Mesurer la qualité, la volumétrie, l'accessibilité et la gouvernance des données pour déterminer ce qui est réellement exploitable par des modèles d'IA, et à quelles conditions.
Étape 4
Définir l'architecture cible
Décrire l'infrastructure capable d'accueillir l'IA en production : intégration aux systèmes existants, exposition des données, options de déploiement et de sécurisation.
Étape 5
Vérifier conformité et souveraineté
S'assurer que les traitements envisagés respectent le cadre réglementaire applicable et les exigences de souveraineté propres à l'organisation et à son secteur.
Étape 6
Construire le plan d'action
Traduire les constats en une feuille de route priorisée et chiffrée, séquencée dans le temps, qui distingue les quick wins des chantiers de fond.
Conformité
Audit SI et conformité IA : AI Act, RGPD
« Ai-je le droit, et dans quelles conditions ? » La question freine souvent le lancement. Nous la traitons dès l'audit, pas en fin de parcours : une architecture bien pensée intègre la conformité par conception. Vous évitez ainsi de bâtir un projet à détricoter ensuite pour le mettre en règle.
Le règlement européen sur l'intelligence artificielle (AI Act), entré en vigueur en 2024, introduit une classification des systèmes d'IA par niveau de risque et impose des obligations proportionnées : documentation, transparence, supervision humaine, gestion des risques. Les exigences s'appliquent progressivement jusqu'en 2027 (source : texte du règlement (UE) 2024/1689). Nous identifions, dès l'audit, la catégorie de risque de vos cas d'usage et les obligations associées.
Sur le volet données personnelles, le RGPD encadre l'usage des données qui alimentent les modèles : base légale, minimisation, information des personnes, analyse d'impact quand elle est requise. La CNIL a publié des recommandations dédiées au développement des systèmes d'IA (source : recommandations IA de la CNIL), que nous prenons comme référence pour sécuriser vos traitements.
Enfin, pour les organisations qui souhaitent formaliser leur gouvernance, la norme ISO/IEC 42001 définit un système de management de l'IA. Nos recommandations sont compatibles avec cette démarche et s'appuient également sur les lignes directrices du Comité européen de la protection des données (EDPB).
Notre parti pris : la conformité ne doit jamais paralyser votre projet. Bien anticipée, elle vous fait avancer sereinement, avec un cadre clair partagé par vos équipes et votre direction.
Démarche
Notre méthodologie d'audit SI pour l'IA
Pas de grille toute faite. Chaque phase part de vos enjeux, se mène avec vos équipes, et produit un livrable utilisable tel quel. Notre rôle : vous rendre autonomes sur la suite.
Cartographie SI et usages IA
Inventaire applicatif, analyse des flux et des silos de données, évaluation de la dette technique et audit des APIs. Nous recensons aussi les usages IA déjà présents dans l'entreprise, qu'il s'agisse des outils déjà déployés, du shadow AI ou des initiatives métier non centralisées, afin d'obtenir une photographie complète et factuelle de l'existant.
Un état des lieux factuel sous l'angle IA, incluant les usages déjà en place.
Data Readiness
Évaluation de la qualité des données, de leur volumétrie, de leur accessibilité, de la conformité RGPD et de la gouvernance existante. Les LLMs abaissent considérablement la barrière de qualité requise et rendent les données non structurées exploitables, ce qui ouvre largement le champ des possibles pour vos futurs cas d'usage.
Un score de maturité data par domaine métier.
Architecture cible et souveraineté
Définition de l'architecture cible (Hub IA, intégration MCP, instances LLM privées) et des options de déploiement adaptées à vos exigences, du cloud privé à l'on-premise via Scaleway et Mistral jusqu'aux zones isolées. Nous couvrons aussi la gateway LLM, l'observabilité et le cloisonnement des données, en nous intégrant à la stack déjà choisie.
Un cadre technique aligné avec vos enjeux de souveraineté et de sécurité.
Plan d'action
Priorisation des chantiers selon leur effort et leur impact, identification des quick wins actionnables rapidement, estimation budgétaire et séquencement à 6-12 mois. Nous traduisons l'ensemble des constats en une trajectoire lisible que vos équipes peuvent lancer dès le lendemain de la restitution, sans dépendance à notre intervention.
Une feuille de route technique chiffrée.
Engagements
Souveraineté, sécurité et conformité : nos engagements
Confier ses données pour un projet IA ne se fait pas à la légère. Nos engagements sont posés noir sur blanc dès le départ. Voici ce sur quoi vous pouvez compter, du premier échange à la production.
Confidentialité des données
Aucun entraînement de modèles sur les données client. Respect strict des clauses contractuelles. Protection de la propriété intellectuelle.
Conformité RGPD
Traçabilité des accès sur l'ensemble du cycle de vie, audits réguliers et analyses d'impact menées lorsqu'elles sont requises et documentées.
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, points de contact identifiés et engagements de service formalisés dès la phase de cadrage.
Livrables
Les livrables de votre audit
Un audit ne vaut que par ce qu'il permet de décider. Les nôtres sont faits pour être présentés à votre CODIR, pas archivés :
Ces livrables se complètent avec un cadrage IA stratégique pour une feuille de route complète, et avec un plan de formation des équipes IA pour un dispositif end-to-end.
FAQ
Foire aux questions
Qu'est-ce qu'un audit SI pour l'IA ?
C'est l'évaluation de la capacité de votre système d'information à accueillir des projets d'IA en production. L'audit cartographie l'existant applicatif et data, mesure la data readiness, définit l'architecture cible, vérifie la conformité réglementaire, puis vous restitue un plan d'action priorisé vers un SI prêt pour l'IA.
Quelles sont les étapes d'un audit SI pour l'IA ?
La démarche part des usages : cartographier les usages actuels, puis les usages cibles que vous visez avec les métiers. Viennent ensuite l'évaluation de la data readiness, la définition de l'architecture cible, la vérification de la conformité et de la souveraineté, et enfin la construction du plan d'action chiffré. Chez nous, ces étapes se regroupent en quatre phases de travail détaillées plus haut.
Combien de temps dure un audit SI ?
La durée dépend du périmètre et du nombre de cas d'usage à couvrir. Un audit ciblé se mène en quelques semaines ; un audit large, à l'échelle d'un groupe multi-systèmes, demande davantage de temps. Nous calibrons la durée avec vous lors du cadrage initial.
Faut-il un projet IA déjà identifié pour lancer un audit SI ?
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.
L'audit nécessite-t-il un accès à nos systèmes de production ?
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.
Comment gérez-vous le shadow AI dans nos 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.
Pouvez-vous accompagner les déploiements souverains et on-premise ?
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.
Notre groupe nous impose une stack (Azure, GCP, Copilot). Pouvez-vous travailler avec ?
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.
Accompagnez-vous la mise en oeuvre ?
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).
Pour aller plus loin
Les offres qui s'enchaînent avec celle-ci
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Alignez votre CODIR, priorisez vos cas d'usage et repartez avec une feuille de route chiffrée.
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Et maintenant
Prêt à évaluer la maturité IA de votre SI ?
Partons de là où vous en êtes. L'objectif n'est pas de faire de l'IA pour faire de l'IA, mais d'investir au bon endroit pour rendre du temps à vos équipes et à vos clients. Racontez nous votre contexte, on définit la suite ensemble.
Réponse sous 24h. Premier échange sans engagement.