Guide complet : processus en 4 semaines pour identifier 8-12 cas d’usage IA viables. Étapes, exemples concrets et calendrier détaillé.
Pourquoi les diagnostics trouvent toujours 8-12 cas d’usage IA
Vous pensez peut-être : « On n’a pas de données. Ça ne s’applique pas à nous. »
Faux.
Les diagnostics trouvent systématiquement entre 8 et 12 cas d’usage exploitables par PME. Pas parce que les PME sont magiquement « prêtes » pour l’IA. Mais parce que l’IA générative et les LLM ont baissé la barrière technique.
Avant (2021)
« Il faut 1M de données pour faire du machine learning. »
Aujourd’hui (2026)
« Un chatbot peut marcher avec 100 pages de documentation. »
Le processus en 4 semaines : étape par étape
Semaine 1 : Cadrage et préparation
Jour 1-2 : Kickoff
- Réunion de 1h avec direction + DSI
- Identification des 5-10 interlocuteurs clés (ventes, marketing, ops, RH, finance)
- Envoi d’un questionnaire de maturité IA
Jour 3-4 : Acculturation (optionnel)
- Session d’1h sur les bases de l’IA générative
- Démonstration : ChatGPT, agents IA, RAG, automations
- Objectif : tout le monde parle le même langage
Livrable : Planning des entretiens + cartographie des parties prenantes
Semaines 2-3 : Entretiens métier, le cœur du diagnostic
Entretien initial (1h30 par personne)
Chaque interlocuteur décrit :
- Ses missions quotidiennes
- Les outils qu’il utilise (CRM, ERP, Excel, emails, etc.)
- Les données à sa disposition (internes, externes)
- Les irritants : ce qui prend du temps, coûte cher, crée des erreurs
Exemple concret
Responsable commercial : « Je passe 4h par semaine à créer des propositions commerciales manuellement. Je copie-colle depuis le CRM, j’ajoute des données clients, je les formate… »
Diagnostic immédiat : « Cas d’usage #1 : Génération automatisée de propositions commerciales avec IA → Gain : 8h/semaine → ROI : +30k€/an »
Entretien d’approfondissement (1-2h supplémentaires)
- Qualification du cas d’usage
- Données requises et accessibilité
- Complexité technique estimée
- Impact business chiffré
Semaine 3 : Analyse technique
Échange DSI (2h)
- Audit de l’infrastructure IT
- Flux de données (où sont les données ? Comment y accéder ?)
- Contraintes techniques et sécurité
- Conformité RGPD
Matrice impact/effort
Pour chaque cas d’usage, on crée une matrice impact/effort :
| Cas d’usage | Impact | Effort | Priorité |
|---|---|---|---|
| Chatbot FAQ client | Moyen | Faible | 1. Quick win |
| Génération devis IA | Fort | Moyen | 2. Court terme |
| Prédiction churn | Fort | Élevé | 3. Long terme |
Semaine 4 : Restitution et feuille de route
Présentation COMEX (2h)
- Résumé exécutif : « Voici les 12 cas d’usage identifiés »
- Top 3 quick wins (réalisables en < 3 mois)
- Feuille de route 12-24 mois
Livrables remis
1. Rapport complet (50-80 pages)
- Cartographie des données
- Liste des cas d’usage (description, données, ROI, effort)
- Matrice impact/effort
- Prérequis data à lever
2. Feuille de route priorisée
- Plan d’action 12-24 mois
- Budget estimé par projet
- Jalons et KPIs
Les 3 quick wins que presque tout le monde peut faire
1. Chatbot FAQ interne/client
- Données requises : FAQ existante + documentation
- Coût dev : 5-10k€
- ROI : 20-40k€/an (réduction support client)
- Timeline : 2-3 semaines
2. Automatisation d’un workflow documentaire
- Exemple : Extraction données factures → intégration compta
- Coût dev : 10-20k€
- ROI : 30-60k€/an (gain temps + réduction erreurs)
- Timeline : 4-6 semaines
3. Analyse et synthèse de données non structurées
- Exemple : Résumer 50 emails clients = insights en 2 min
- Coût dev : 5-15k€
- ROI : 15-40k€/an (gain temps décideurs)
- Timeline : 2-3 semaines
Cas d’usage réels par secteur
Retail / E-commerce
- Chatbot FAQ client → Réponses instantanées 24/7
- Recommandations produit → Panier moyen +20%
- Analyse des avis clients → Insights pour améliorer
- Optimisation des tarifs → IA analyse concurrence
ROI type 50-100 k€/an
Effort faible · Délai 2-3 mois
Finance / Comptabilité
- Extraction de données (factures, contrats, emails)
- Réconciliation automatisée des comptes
- Détection de fraude (anomalies)
- Prédiction de flux de trésorerie
ROI type 30-80 k€/an
Effort moyen · Délai 3-4 mois
Ressources humaines
- Chatbot RH (questions paie, congés, etc.)
- Analyse de sentiments des enquêtes employés
- Sourcing candidat (matching CV/offre)
- Onboarding automatisé
ROI type 20-50 k€/an
Effort faible · Délai 1-2 mois
Checklist avant de lancer un diagnostic
- Avez-vous 10-2 000 salariés ? (PME)
- Votre CA > 1M€ ?
- Vous êtes en France ?
- Vous avez un budget pour développer au moins 1 cas d’usage (10-30k€) ?
- Votre direction est acculturée à l’IA (ou prête à l’être) ?
Si vous cochez toutes les cases, vous pouvez lancer le diagnostic.
Résumé : 4 semaines pour passer de « l’IA c’est flou » à « voici nos 3 projets prioritaires »
| Semaine | Activité | Sortie |
|---|---|---|
| 1 | Cadrage + entretiens | Planning validé |
| 2-3 | Entretiens métier | Liste 12 cas d’usage |
| 3 | Audit technique | Matrice impact/effort |
| 4 | Restitution | Feuille de route 12-24 mois |
6 000 € HT
Coût du diagnostic, avec financement BPI
50-200 k€/an
Gain généralement identifié, sur 3 à 5 ans