Beaucoup d’entreprises ont déjà “testé l’IA” en 2024-2026, souvent via ChatGPT ou des outils SaaS isolés. Le résultat est fréquemment le même : quelques gains individuels, peu de gains mesurables à l’échelle, et une inquiétude croissante côté données, conformité, coûts et qualité.
Beaucoup d’entreprises ont déjà “testé l’IA” en 2024-2026, souvent via ChatGPT ou des outils SaaS isolés. Le résultat est fréquemment le même : quelques gains individuels, peu de gains mesurables à l’échelle, et une inquiétude croissante côté données, conformité, coûts et qualité.
Un plan AI en entreprise sert précisément à éviter ce scénario. C’est une feuille de route courte, orientée résultats, qui transforme des essais en capabilités opérationnelles (intégrées aux workflows, mesurées, sécurisées). Voici une version pragmatique en 30-60-90 jours adaptée aux PME, scale-ups et entreprises en croissance.
Un plan AI n’est pas “une liste d’outils à déployer”. C’est un mini-programme produit qui met d’accord :
Le pourquoi (objectif business prioritaire, chiffré)
Le quoi (2 cas d’usage maximum au départ, choisis pour leur fréquence et leur mesurabilité)
Le comment (données, intégration, UX, gouvernance, run)
La preuve (KPI avant/après, garde-fous, décision go/no-go)
Le bon plan AI a une propriété clé : il produit une V1 utile en moins de 90 jours, sans créer une dette technique ou juridique ingérable.
Vous pouvez démarrer sans refondre votre SI, mais vous avez besoin d’un socle minimal.
Un sponsor (direction ou head of) donne la priorité, débloque du temps, et tranche les compromis (qualité vs vitesse, confidentialité vs SaaS, etc.). Sans arbitrage, les pilotes meurent dans des boucles de discussions.
Avant toute expérimentation, formalisez un code couleur (ex. public, interne, sensible) et ce qui est autorisé dans chaque outil. Pour la France, la CNIL publie des repères utiles sur l’IA et la protection des données : références CNIL sur l’intelligence artificielle.
Un pilote sans baseline ne prouve rien. Mesurez au minimum : volume, temps, qualité, coût. Même si c’est approximatif, faites-le avant.
L’IA n’est pas un sujet uniquement IT. Chaque cas d’usage doit avoir un owner métier responsable de la définition des scénarios, de la validation qualité et de l’adoption.
Votre plan AI doit itérer vite (hebdomadaire idéalement). Plus vos boucles sont longues, plus vous “sur-spécifiez” et moins vous apprenez.
L’objectif n’est pas de “faire beaucoup”. C’est de faire peu, mais en production contrôlée, avec une décision claire à J90.
Période | Objectif | Livrables concrets | Décision attendue |
|---|---|---|---|
J1 à J30 | Cadrer et sécuriser | 1-2 cas d’usage, baseline KPI, cartographie données et intégrations, garde-fous, prototype instrumenté | “On pilote quoi, avec quels KPI et quelles limites ?” |
J31 à J60 | Piloter en conditions réelles | MVP intégré au workflow, protocole d’évaluation, journalisation, formation au point d’usage, boucle de feedback | “Est-ce que ça marche sur des cas réels, à coût et risque acceptables ?” |
J61 à J90 | Passer en production contrôlée | runbook, monitoring, contrôle des coûts, gestion des incidents, plan d’adoption, backlog V2 | “On industrialise, on itère, ou on stop ?” |
Un bon duo de départ :
Foundation : cas fréquent, transversal, peu risqué (ex. assistant de connaissances interne sur procédures, offres, FAQ, documents opérationnels)
Showcase : cas visible, impact rapide (ex. triage support, qualification de leads, extraction de données de documents)
Le critère le plus prédictif, ce n’est pas “l’IA la plus impressionnante”, c’est la fréquence. Un gain de 30 secondes sur 2 000 occurrences mensuelles bat un gain de 30 minutes sur 5 occurrences.
Un set minimal par cas d’usage :
North Star (impact) : temps de traitement, taux de résolution, taux de conversion, délai de réponse, etc.
KPI process : taux d’usage dans le workflow, taux de complétion, volume traité
Guardrails (risques) : taux d’escalade humaine, taux d’erreur critique, fuite potentielle de données, coût unitaire
À ce stade, l’objectif n’est pas de perfectionner, mais de rendre l’impact pilotable.
Le piège classique : construire “un chatbot à côté” qui n’a accès à rien et ne peut rien faire.
À J30, vous devez documenter :
Sources de vérité (CRM, helpdesk, drive, ERP, base de connaissances)
Points d’intégration nécessaires (lecture, écriture, actions)
Contraintes (PII, données clients, secrets, droits d’accès)
En 2026, le bon réflexe est d’appliquer une logique “risk-based” cohérente avec les cadres de référence (ex. NIST AI RMF et approche européenne de l’IA). Pour le contexte UE, vous pouvez consulter la politique européenne sur l’intelligence artificielle.
Concrètement, à J30 vous voulez un document simple :
Ce que l’assistant a le droit de faire (et ce qu’il n’a pas le droit de faire)
Quand il doit escalader à un humain
Quelles données sont interdites en entrée
Ce qui est journalisé (pour audit, debug, amélioration)
Le prototype J30 doit déjà :
Tourner sur des exemples réels (scénarios)
Produire des logs exploitables
Rendre visible les coûts (même approximatifs)
Une démo sans instrumentation vous fait perdre 30 jours.
C’est la phase où vous passez du “ça a l’air de marcher” à “ça marche dans nos contraintes”.
Un bon pilote se place dans l’outil quotidien, pas dans un onglet de plus. Exemples :
Dans un helpdesk (triage, réponse assistée, suggestion d’articles)
Dans un CRM (résumés d’appels, champs pré-remplis, relances)
Dans un intranet (recherche documentaire avec sources)
À J60, vous devez pouvoir répondre avec des faits :
Quelle proportion de réponses est acceptable sans retouche ?
Quels types de demandes échouent ?
Quel est le taux d’erreur “critique” (juridique, factuel, sécurité) ?
Même un protocole basique sur un échantillon stable (ex. 100 cas) est déjà un énorme avantage.
L’IA se pilote comme un produit. Le pilote doit intégrer :
Un canal de feedback utilisateur
Une revue hebdomadaire (30 minutes) : top erreurs, top gains, décisions
Une discipline de versions (prompts, règles, sources)
Former “tout le monde” en salle pendant 1 journée fonctionne rarement.
Ce qui fonctionne mieux : former les équipes sur leur cas d’usage, avec :
5 scénarios types
5 anti-patterns (ce qu’il ne faut pas faire)
1 règle sur les données
À partir de J60, la question n’est plus “est-ce possible ?” mais “est-ce exploitable en continu ?”.
À J90, vous voulez une exploitation simple :
Qui est on-call (même si c’est léger) ?
Qu’est-ce qu’on fait quand la qualité chute ?
Qu’est-ce qu’on fait quand un connecteur tombe ?
Qu’est-ce qu’on fait quand les coûts montent ?
Beaucoup d’entreprises découvrent tard que le coût n’est pas seulement “le prix du modèle”, mais aussi : intégration, monitoring, maintenance des connaissances, support interne.
Le bon réflexe à J90 : suivre un coût par action utile (ex. coût par ticket résolu, coût par document extrait, coût par lead qualifié) et non seulement un coût mensuel global.
Vous n’avez pas besoin d’un comité mensuel de 12 personnes. Vous avez besoin d’un rituel court, avec une décision.
Exemple de gouvernance pragmatique :
Rituel | Participants | Durée | But |
|---|---|---|---|
Revue hebdo pilote | owner métier, référent tech, ops | 30 min | Corriger, prioriser, décider |
Gate J90 | sponsor, owner, tech, conformité si besoin | 45 min | Scale, itérer, ou stop |
Voici une scorecard simple, qui évite les débats infinis.
Dimension | Question | Seuil de décision (exemples) |
|---|---|---|
Valeur | Le gain est-il mesuré vs baseline ? | Oui, significatif et stable |
Qualité | Les erreurs critiques sont-elles rares et détectées ? | Oui, avec escalade |
Intégration | Le workflow est-il fluide, sans friction ? | Oui, usage naturel |
Coût | Le coût unitaire est-il acceptable ? | Oui, maîtrisé |
Risque | Données, conformité, sécurité sous contrôle ? | Oui, documenté |
L’idée n’est pas d’avoir 100/100, mais d’éviter le “go” sur une solution non maîtrisée.
“Les équipes l’utilisent” n’est pas un KPI business. Mesurez le temps gagné, la qualité, le taux de résolution, le revenu incrémental.
Un “assistant pour toute l’entreprise” dès le départ mène souvent à un système flou, impossible à évaluer. Démarrez par un périmètre serré.
Une IA qui ne lit pas vos sources fiables et ne peut pas déclencher d’actions reste un gadget. L’intégration est souvent la vraie barrière.
Les règles data et l’escalade humaine doivent exister avant la mise en production, pas après une fuite ou une erreur.
Quel est le meilleur premier cas d’usage pour un plan AI en entreprise ? Le meilleur premier cas est généralement fréquent, mesurable et peu risqué, par exemple un assistant de connaissances interne avec sources vérifiées, ou un triage support avec escalade humaine.
Peut-on faire un plan AI 30-60-90 jours sans équipe data ? Oui, si vous démarrez par des cas d’usage qui reposent sur vos outils existants et une intégration légère. En revanche, vous aurez besoin d’un owner métier, d’un référent technique et d’une discipline KPI.
Quels KPI choisir pour prouver rapidement le ROI ? Prenez 1 KPI North Star (impact) et 2 à 4 KPI de support et de risque. Exemple support client : temps de première réponse, taux de résolution, taux d’escalade, taux d’erreur critique, coût par ticket.
Faut-il acheter un outil ou développer sur mesure ? Cela dépend de vos contraintes d’intégration, de données et de gouvernance. Une règle simple : si l’IA doit s’intégrer finement à vos processus et sources, le sur-mesure (ou une approche hybride) devient souvent plus robuste à moyen terme.
Comment rester conforme avec l’IA en 2026 ? Adoptez une approche par les risques : classification des données, règles d’usage, traçabilité (logs), évaluation continue, et garde-fous. Alignez-vous sur vos obligations RGPD et sur une gouvernance compatible avec les exigences européennes.
Si vous voulez un plan AI en entreprise qui mène à une V1 mesurable en 90 jours (et pas à un cimetière de POC), Impulse Lab peut vous accompagner sur tout ou partie du chemin :
Audit d’opportunités IA pour prioriser 1 à 2 cas d’usage à ROI rapide (voir notre guide sur l’audit IA stratégique).
Développement et intégration de solutions web et IA sur mesure, connectées à vos outils.
Automatisation de processus et mise en production contrôlée.
Formation à l’adoption orientée usages réels et règles data.
Découvrez l’agence sur Impulse Lab et échangeons sur votre feuille de route 30-60-90 jours.
Our team of experts will respond promptly to understand your needs and recommend the best solution.
Got questions? We've got answers.
Leonard
Co-founder
Continue reading with these articles
You've likely seen it: someone posts a "miracle" prompt on Slack, another tests a free tool "just to see," and two weeks later, you don't know who is using what, with which data, or if the results are reliable.
An AI agent prototype can impress in 48 hours, then prove unusable with real data. In SMEs, moving to production isn't about the "best model," it's about **framing, integration, guardrails, and operations**.
