Audit IA

Diagnostic Data IA

Évaluation de la maturité data préalable aux projets IA — qualité, disponibilité, gouvernance.

Le diagnostic data IA, parfois appelé Diag Data IA dans le référentiel BPI, est l'étape qui évalue la qualité, la disponibilité et la gouvernance des données préalablement à tout projet d'Intelligence Artificielle. Il complète l'audit IA sur le volet data spécifiquement. Sans données propres, structurées et accessibles, aucun projet IA — qu'il s'agisse de modèles prédictifs, d'agents conversationnels ou d'automatisation — ne peut produire la valeur attendue.
Pourquoi

Pourquoi auditer la donnée avant de lancer un projet IA

L'intelligence artificielle moderne repose intégralement sur la donnée : un modèle prédictif s'entraîne sur des historiques structurés, un agent conversationnel se nourrit d'une base documentaire à jour, un système d'automatisation extrait des informations de documents lisibles. La qualité, la disponibilité et la gouvernance de la donnée conditionnent directement la performance de tout système IA — bien plus que le choix du modèle ou de l'algorithme.

Selon Gartner, 80 % du temps des projets IA est consacré à la préparation des données, et la majorité des projets qui n'atteignent pas la production le doivent à des données indisponibles, incomplètes, biaisées ou non gouvernées. Une démarche IA cohérente commence par un diagnostic data.

Le diagnostic data IA répond à trois questions : vos données sont-elles utilisables pour l'IA en l'état (qualité, complétude, structure) ? Sont-elles accessibles dans des conditions opérationnelles (architecture, flux, droits) ? Sont-elles gouvernées (propriété, mise à jour, conformité RGPD) ?

Critères évalués

Six dimensions d'un diagnostic data IA

1. Qualité intrinsèque

Exactitude, complétude, cohérence, fraîcheur des données. Taux de valeurs manquantes, taux d'erreur estimé, fréquence d'actualisation. Pour un projet IA, une qualité supérieure à 90 % est généralement requise.

2. Disponibilité technique

Accessibilité des sources : data warehouse centralisé, ERP, CRM, GED, bases métiers. Présence ou absence de connecteurs, API exploitables, exports automatisés. Identification des silos non interconnectés.

3. Volumétrie et historique

Volume de données disponibles, profondeur d'historique, fréquence de collecte. Pour les modèles prédictifs, la profondeur d'historique est souvent le facteur limitant — il faut typiquement 12 à 36 mois de données représentatives.

4. Représentativité et biais

Représentativité des données par rapport à la population ou aux cas d'usage cibles. Identification des biais structurels (sous-représentation de certains segments, biais de sélection, biais de mesure). Critère devenu critique sous l'angle AI Act.

5. Gouvernance et propriété

Existence d'un référentiel data, propriété des données par direction métier, qualité de la documentation, rôles définis (data owner, data steward). Pré-requis pour une exploitation IA pérenne.

6. Conformité réglementaire

Articulation avec le RGPD (base légale, durée de conservation, droits des personnes), avec les obligations sectorielles (secret bancaire, secret médical), avec l'AI Act (article 10 sur la gouvernance des données d'entraînement).

Format de mission

Comment se déroule un diagnostic data IA

Notre mission de diagnostic data IA se déroule en quatre jalons :

  1. Cadrage du périmètre. Identification du ou des cas d'usage IA cibles, sélection des données concernées, qualification des sources principales. Durée : 3 à 5 jours.
  2. Audit technique. Analyse échantillonnée des données : qualité, complétude, fraîcheur. Tests d'accessibilité technique. Évaluation de la volumétrie disponible. Durée : 1 à 3 semaines selon le volume.
  3. Audit gouvernance. Entretiens avec les data owners, revue des politiques data, vérification des dispositifs RGPD applicables, qualification des droits d'usage. Durée : 1 à 2 semaines.
  4. Synthèse et plan de remédiation. Note de synthèse structurée, scoring de maturité par dimension, plan d'action priorisé pour fiabiliser la donnée avant projet IA. Durée : 1 semaine.

Durée totale typique : 4 à 8 semaines. Budget indicatif : 8 000 à 20 000 € HT pour une PME, 20 000 à 40 000 € HT pour une ETI. Détail sur Offres.

Financement BPI

Le Diag Data IA dans le référentiel BPI France

BPI France a institué en 2024 un dispositif de financement appelé « Diag Data IA » destiné aux PME et ETI engageant une démarche IA structurée. Le dispositif comporte un volet conseil (diagnostic conduit par un cabinet référencé) et un volet financement (subvention partielle des coûts).

Les conditions évoluent régulièrement. À titre indicatif (sous réserve de vérification des modalités à jour auprès de BPI France) :

  • Cible : PME et ETI françaises, sous certaines conditions de chiffre d'affaires et de structure.
  • Taux de prise en charge : jusqu'à 50 % du coût du diagnostic, plafonné selon la taille de l'entreprise.
  • Cabinet référencé : le diagnostic doit être conduit par un cabinet figurant au référentiel BPI.
  • Démarche structurée : respect du référentiel méthodologique défini par BPI.

Notre cabinet peut accompagner les démarches de demande de financement BPI. Vérification des conditions actualisées et instruction du dossier sont incluses dans le cadrage initial.

Articulation

Diagnostic data IA et audit IA — comment articuler

Le diagnostic data IA peut être conduit isolément ou intégré à un audit IA complet. Les deux scénarios sont pertinents :

Diagnostic data IA seul

Pertinent quand le portefeuille de cas d'usage est déjà identifié ou quand le sujet principal est la maturité data. Format court, budget contenu, livrable focalisé. Souvent finançable via le dispositif BPI.

Intégré dans un audit IA

Pertinent quand la démarche IA démarre globalement et que la maturité data est l'une des huit dimensions à instruire. Le diagnostic data devient un volet de l'audit, conduit en parallèle des autres dimensions.

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