Passer de « on teste ChatGPT » à une **AI progression** réelle en entreprise, ce n’est pas ajouter des outils, c’est structurer une capacité. En PME, l’enjeu est double : délivrer des gains visibles rapidement (sinon le sujet meurt), tout en évitant le chaos (données, coûts, conformité, “shadow AI”)...
Passer de « on teste ChatGPT » à une AI progression réelle en entreprise, ce n’est pas ajouter des outils, c’est structurer une capacité. En PME, l’enjeu est double : délivrer des gains visibles rapidement (sinon le sujet meurt), tout en évitant le chaos (données, coûts, conformité, “shadow AI”).
Ce plan 30-60-90 jours vous donne un chemin pragmatique pour transformer l’IA en résultats mesurables, avec une gouvernance légère, adaptée à une organisation qui scale.
Dans une PME, la progression IA se voit moins dans le nombre de POC, et plus dans 4 signaux concrets :
Des cas d’usage fréquents, branchés aux workflows (pas une démo isolée).
Une baseline (temps, volume, qualité, coût) et 3 à 5 KPI par cas d’usage.
Une intégration minimale au SI (SSO si possible, logs, sources de vérité).
Des garde-fous proportionnés (données, sécurité, validation humaine, traçabilité).
Si vous cochez déjà 2 points sur 4, vous pouvez viser une V1 en 90 jours. Si vous n’en cochez aucun, l’objectif des 30 premiers jours est d’éviter le “tool sprawl” et de sécuriser le terrain.
Un bon cas d’usage PME est répétitif, coûteux en temps, et suffisamment standardisable pour être instrumenté.
Exemples typiques : support client niveau 0, assistant interne sur documentation (RAG), extraction et routage de documents (factures, demandes), rédaction et synthèse structurées.
Sans baseline, vous ne prouvez rien. Le résultat : le projet devient une discussion d’opinions. Installez d’abord un protocole simple de mesure (même artisanal) avant de “tuner” un modèle.
Pour aller plus loin sur le choix et la mise en place des métriques, voir le guide Impulse Lab sur les KPI IA.
Même un copilote interne a besoin d’un minimum de “produit” : un périmètre, des utilisateurs cibles, des retours, une cadence, une version.
C’est ce qui évite le piège du POC qui ne sort jamais.
Vous n’avez pas besoin d’une “plateforme IA” complète pour commencer, mais vous avez besoin d’un cadre.
Décisions à prendre tout de suite (et à écrire) :
Qui arbitre (un sponsor côté métier, capable de trancher).
Quelles données sont interdites dans les outils IA (classification simple : rouge, ambre, vert).
Comment on valide (humain dans la boucle sur les actions sensibles).
Où on log (au minimum : requêtes, réponses, sources si RAG, erreurs, coûts estimés).
Pour structurer ce cadrage sans vous noyer, un audit court aide souvent à clarifier opportunités et risques (exemple : audit IA stratégique).
L’objectif n’est pas “d’avoir de l’IA”, c’est d’installer une boucle d’exécution : choisir, livrer, mesurer, sécuriser, itérer.
Période | Objectif principal | Livrables attendus | Critère de réussite |
|---|---|---|---|
Jours 1-30 | Cadrer et prouver la valeur sur un périmètre étroit | 1 cas d’usage priorisé, baseline KPI, prototype instrumenté, règles data | Une démo sur données réelles + mesure initiale + risques identifiés |
Jours 31-60 | Stabiliser et intégrer (minimum viable) | pilote avec utilisateurs, intégration légère, logs, garde-fous | Utilisateurs actifs + qualité suivie + coût prévisible |
Jours 61-90 | Industrialiser “juste ce qu’il faut” et décider | V1 en production contrôlée, scorecard ROI/risques, plan de scale | Décision claire : déployer, étendre, ou arrêter |
La suite détaille quoi faire, semaine par semaine, sans transformer votre PME en laboratoire.
Évitez le portefeuille de 10 idées. Choisissez un cas d’usage, éventuellement deux si l’un est “foundation” (ex : assistant interne) et l’autre “showcase” (ex : support client), mais gardez une seule priorité d’exécution.
Utilisez une scorecard simple (sur 5) :
Critère | Question | Score 1 | Score 5 |
|---|---|---|---|
Fréquence | Arrive-t-il chaque jour/semaine ? | Rare | Quotidien |
Mesurabilité | A-t-on volume, temps, qualité ? | Flou | Facile |
Données | Les sources sont-elles accessibles et fiables ? | Dispersées | Identifiées |
Intégration | Peut-on brancher au workflow ? | Non | Oui, facilement |
Risque | Données sensibles, erreurs graves ? | Élevé | Faible |
Choisissez le cas avec le meilleur ratio fréquence x intégration x mesurabilité, pas celui qui impressionne le plus.
Pour une PME, restez simple :
1 KPI North Star (ex : temps moyen de traitement, taux de self-service, taux de résolution).
1 à 2 KPI qualité (ex : précision perçue, taux d’escalade, erreurs critiques).
1 KPI coût (ex : coût par ticket traité, temps humain économisé).
1 KPI risque si nécessaire (ex : taux de réponses sans source sur un assistant documentaire).
La baseline peut être “low-tech” : export de tickets, échantillonnage manuel, mesure sur 1 semaine. L’important est d’avoir un point de départ.
Un prototype utile respecte 3 principes :
Contexte contrôlé (quelles sources, quelles règles, quelles limites).
Traçabilité (logs, et sources quand c’est un assistant documentaire).
Handoff humain (quand l’IA est incertaine, ou quand c’est critique).
Sur les cas “connaissance” (documentation interne, procédures, base support), un pattern courant est le RAG (récupérer des documents puis répondre). Impulse Lab a aussi une entrée de lexique sur le RAG (Retrieval-Augmented Generation) si vous voulez clarifier le concept.
Sans rentrer dans une usine à gaz, alignez :
Règles de données (ce qu’on n’envoie pas, ce qu’on anonymise).
Règles d’usage (quels cas sont autorisés, et comment escalader).
Preuves minimales (logs, accès, droits, suppression, rétention).
Pour un cadre de référence, vous pouvez vous appuyer sur le NIST AI Risk Management Framework (utile pour structurer les risques) et garder un oeil sur les obligations applicables de l’EU AI Act.
À ce stade, vous avez un prototype. La progression IA se joue maintenant sur l’usage réel.
Concentrez-vous sur :
Un petit groupe pilote (5 à 20 utilisateurs selon taille).
Des scénarios réels (les 20 à 50 cas les plus fréquents).
Un rituel hebdo (retours, incidents, mesures, décisions).
Sans sur-ingénierie, visez :
Connexion aux outils où le travail se fait (support, CRM, drive, wiki, messagerie), au moins via un point d’entrée unique.
Gestion des droits (éviter qu’un assistant donne accès à des infos non autorisées).
Journalisation (requêtes, réponses, sources, actions, latence, coûts).
Si vous exposez des actions (création de ticket, mise à jour CRM, envoi d’email), gardez une validation humaine au début.
Créez un jeu de tests interne : 30 à 100 questions représentatives, avec réponses attendues ou critères d’évaluation. C’est la base pour suivre les régressions.
Ce mécanisme est souvent plus important que “changer de modèle”.
Vous visez une mise en production progressive : périmètre limité, monitoring, plan de retour arrière.
Sur cette phase, le plus important est la décision : étendre, renforcer, ou arrêter. Une bonne progression IA inclut aussi le droit d’arrêter vite quand le ROI n’est pas là.
Axe | Question | Signal “go” |
|---|---|---|
Valeur | Les KPI bougent-ils au-delà de la variance ? | Gain clair sur 2 KPI clés |
Adoption | Les utilisateurs reviennent-ils sans relance ? | Usage récurrent, feedback exploitable |
Qualité | Les erreurs critiques sont-elles rares et détectées ? | Guardrails + escalade + tests |
Coûts | Le coût est-il prédictible à volume x2 ? | Budget estimable, plafonds possibles |
Risque | Données et conformité sont-elles sous contrôle ? | Logs, accès, règles, preuves |
Si la V1 est un succès, la suite n’est pas “plus de POC”, c’est :
Élargir le périmètre (plus d’intentions, plus de sources, plus d’équipes).
Renforcer l’industrialisation (tests, observabilité, gestion des prompts, qualité data).
Installer une culture IA au point d’usage (formation courte, règles simples, cas concrets).
Sur l’adoption, vous pouvez aussi lire l’article d’Impulse Lab sur la culture IA en PME.
Une PME peut avancer vite avec une petite équipe, si les rôles sont clairs :
Sponsor métier : arbitre, priorise, protège le temps.
Référent opérationnel (PO “cas d’usage”) : définit les scénarios, récolte feedback.
Tech lead / intégration : connecte au SI, gère logs, sécurité, qualité.
Référent data / sources : identifie documents et règles d’accès.
Référent conformité (même à temps partiel) : RGPD, contrats, règles d’usage.
Ce n’est pas une organisation “corporate”, c’est un dispositif de livraison.
C’est le chemin le plus court vers l’hallucination, l’absence de KPI et le rejet utilisateur. Démarrez par une couverture étroite, mais maîtrisée.
Inversion classique. Commencez par un job-to-be-done fréquent, puis choisissez l’approche.
Le nombre de messages ne vaut pas ROI. Mesurez un impact process ou business.
Sans intégration, l’IA reste un onglet de plus. L’objectif est d’agir dans le workflow, même avec une intégration minimale.
Qu’est-ce qu’une “AI progression” en entreprise, concrètement ? C’est la capacité à livrer des cas d’usage IA intégrés aux workflows, mesurés (baseline + KPI), sécurisés (données, droits, logs) et améliorés en continu, pas une accumulation d’outils.
Quel cas d’usage choisir en premier en PME ? Un cas fréquent, mesurable, peu risqué et intégrable. Par exemple : assistant interne sur documentation, support client niveau 0, extraction de documents, ou automatisation de tâches back-office répétitives.
Peut-on vraiment livrer quelque chose en 90 jours ? Oui, si vous limitez le périmètre, choisissez un cas d’usage fréquent, instrumentez la mesure dès le départ et acceptez une production progressive (pilotage, garde-fous, itérations).
Quels KPI suivre dans un plan 30-60-90 jours ? Un KPI principal (temps, volume, taux de résolution), 1 à 2 KPI qualité (erreurs, escalade, satisfaction), un KPI coûts (coût par cas, temps humain), et éventuellement un KPI risque (réponses sans source, incident data).
Faut-il une grosse gouvernance pour démarrer ? Non, mais il faut une gouvernance minimale : règles de données, validation humaine sur actions sensibles, logs, et un sponsor qui arbitre. La gouvernance doit être proportionnée au risque et à la criticité.
Si vous voulez transformer ce plan en exécution, Impulse Lab accompagne les PME et scale-ups avec des audits IA d’opportunité, de la formation à l’adoption, et le développement de solutions web et IA sur mesure (automatisation, intégrations, plateformes dédiées).
Pour démarrer proprement, vous pouvez :
Cadrer vos quick wins via un audit (exemple : audit IA stratégique).
Mettre en place vos KPI et votre instrumentation (guide : KPI IA).
Échanger sur votre feuille de route et vos contraintes via Impulse Lab.
Our team of experts will respond promptly to understand your needs and recommend the best solution.
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Leonard
Co-founder
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