6 questions à vérifier avant d'investir le premier euro. La plupart des organisations que je rencontre commencent à 1 ou 2 sur 6.
Le problème métier est-il identifié et chiffré avant le choix technologique ?
« On veut déployer du GPT-4 » n'est pas un problème métier. Quel problème coûte le plus cher à l'organisation cette année ?
La gouvernance inclut-elle business, tech, juridique et RH ?
Déléguer la stratégie IA au DSI seul = stratégie infrastructure déguisée. Le métier voit les opportunités, le juridique les risques, les RH l'impact humain.
Le scope initial est-il en mode copilote, pas autopilote ?
Commencer par l'automatisation complète déclenche résistance et peur. Mode copilote d'abord : l'IA recommande, l'humain décide. La confiance se construit.
Un audit data de 2 semaines est-il planifié avant tout développement ?
Avoir des données et avoir des données utilisables sont deux choses différentes. Ce sprint de 2 semaines est le Go/No-Go le plus rentable de la transformation.
Le plan de conduite du changement existe-t-il dès le sprint 1 ?
Déployer un outil et le faire adopter sont deux compétences différentes. Mesurer la compréhension, pas les connexions.
Les KPI de succès sont-ils des KPI métier, pas des métriques de modèle ?
« 94 % de précision » ne veut rien dire pour le business. Le time-to-resolution a-t-il baissé ? Le NPS a-t-il augmenté ?
6/6 : vous êtes prêts. Lancez.
4-5/6 : des ajustements nécessaires mais la fondation est là.
2-3/6 : investissez 4 semaines dans un diagnostic avant d'engager le budget.
0-1/6 : arrêtez tout. Reprenez les fondamentaux. C'est normal — la plupart des organisations commencent ici.
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Réserver mon diagnostic →Extrait de l'article Stratégie IA : les 6 erreurs qui tuent avant le lancement — Brian PLUS © 2026