Le projet échoue souvent avant d’avoir commencé
Votre chantier produit des données depuis des années : fiches d’intervention, relevés de capteurs, historiques de pièces changées. Le réflexe le plus courant consiste à choisir directement un outil d’automatisation ou un agent IA, en supposant que ces données sont prêtes à l’emploi. Elles le sont rarement : formats hétérogènes, doublons, champs remplis de façon inégale selon l’équipe ou la période.
Un audit de données vérifie ce point avant que vous n’investissiez dans un outil qui, sinon, s’appuierait sur une base fragile.
Ce que nous couvrons dans un audit avant projet IA
- L’inventaire de vos sources existantes (fiches papier, tableurs, logiciel de gestion de maintenance, capteurs) et leur niveau réel de complétude.
- L’identification de vos champs fiables et de ceux qu’il faut nettoyer avant tout usage automatisé.
- La priorisation de vos cas d’usage par la valeur qu’ils vous apportent, pas par leur nouveauté technique.
- Une recommandation sur le mode de déploiement (chez vous, en nuage sous contrat de sous-traitance, ou interface de programmation maîtrisée) selon la sensibilité de vos données industrielles.
Pourquoi sauter cette étape vous coûte plus cher
Un outil posé sur des données mal qualifiées donne des résultats qui semblent bons au démarrage, puis se dégradent dès que les cas particuliers s’accumulent. La reprise, une fois l’outil en service, vous coûte largement plus qu’un audit fait en amont. Cet arbitrage se pose avant que vous ne signiez un devis d’outil, pas après.
Un livrable, pas une impression
Notre audit se conclut par un document concret : l’état de vos données, vos cas d’usage priorisés et les aides publiques que vous pouvez mobiliser, comme le Diag Data IA (Bpifrance, France 2030) pour les entreprises de 10 à 2 000 salariés. Ce livrable vous appartient et sert de base à la suite, que vous nous confiiez le projet ou non.
