Qu’est-ce qu’un diagnostic IA en entreprise ?
Un diagnostic IA en entreprise est un audit structuré qui évalue la maturité numérique d’une organisation, identifie les cas d’usage d’intelligence artificielle les plus pertinents pour son activité et produit une feuille de route priorisée de déploiement. Contrairement à un simple état des lieux technologique, il couvre à la fois les données, les processus métier, les compétences internes et la gouvernance.
Concrètement, le diagnostic IA répond à trois questions fondamentales :
- Où en est mon entreprise ? Évaluation de la qualité des données, de l’infrastructure existante et du niveau de maturité digitale.
- Où sont les gains ? Identification et priorisation des cas d’usage IA à fort retour sur investissement.
- Comment y aller ? Construction d’une feuille de route réaliste avec budget, calendrier et plan de montée en compétences.
Diagnostic IA vs audit IA : quelle différence ?
Les deux termes sont souvent utilisés de manière interchangeable, mais ils recouvrent des périmètres différents.
| Critère | Diagnostic IA | Audit IA |
|---|---|---|
| Objectif | Identifier les opportunités et construire une roadmap | Vérifier la conformité et mesurer les risques |
| Orientation | Prospective (que peut-on faire ?) | Rétrospective (que fait-on bien ou mal ?) |
| Livrables | Feuille de route, cas d’usage priorisés, budget | Rapport de conformité, cartographie des risques |
| Durée typique | 4 à 8 semaines | 2 à 4 semaines |
| Cadre | Stratégie d’entreprise | Réglementaire (AI Act, RGPD) |
Pour une PME ou ETI qui démarre sa transformation IA, le diagnostic est la première étape logique. L’audit viendra plus tard, une fois les premiers projets déployés, pour en vérifier la conformité — notamment au regard de l’AI Act européen.
À qui s’adresse le diagnostic IA ?
Le diagnostic IA concerne toute entreprise de plus de 10 salariés qui souhaite exploiter l’intelligence artificielle de manière structurée. Il est particulièrement pertinent pour :
- Les PME de 20 à 250 salariés qui savent que l’IA peut les aider mais ne savent pas par où commencer.
- Les ETI en croissance qui veulent industrialiser des usages IA déjà testés de manière artisanale.
- Les directions générales qui ont besoin d’une vision claire avant d’arbitrer un budget IA.
Selon BPI France (2025), le programme Diag Data IA cible les entreprises de 10 à 2 000 ETP, réalisant au minimum 1 M€ de chiffre d’affaires et ayant plus d’un an d’existence.
Pourquoi réaliser un diagnostic IA : 5 signaux qui ne trompent pas
La décision de lancer un diagnostic IA ne vient pas d’une mode technologique. Elle répond à des signaux opérationnels concrets que tout dirigeant peut observer dans son entreprise. Si vous vous reconnaissez dans au moins deux de ces situations, un diagnostic s’impose.
1. Vos données existent mais restent sous-exploitées
Votre entreprise collecte des données clients, des historiques de ventes, des rapports de production — mais personne ne les analyse de manière systématique. Les fichiers Excel s’accumulent, les CRM sont remplis à moitié, et les décisions stratégiques se prennent encore « au feeling ».
Selon McKinsey (2024), les entreprises qui exploitent activement leurs données génèrent en moyenne 23 fois plus de revenus d’acquisition client que celles qui ne le font pas. Un diagnostic IA commence justement par un état des lieux de vos données pour distinguer les gisements exploitables des chantiers de nettoyage à mener.
2. Des processus manuels répétitifs consomment un temps disproportionné
Vos équipes passent des heures à ressaisir des données d’un système à l’autre, à trier des emails, à rédiger des rapports récurrents ou à qualifier des prospects manuellement. Ce temps pourrait être réaffecté à des tâches à plus forte valeur ajoutée.
Selon Thomas Denizot, co-fondateur de Stema Partners, « le plus grand frein au déploiement de l’IA en PME n’est pas la technologie, c’est l’absence de cartographie claire des processus. Avant de choisir un outil IA, il faut savoir exactement quels processus automatiser et dans quel ordre. C’est précisément ce que révèle un diagnostic bien mené. »
3. Vos concurrents avancent plus vite que vous
Vous voyez des concurrents proposer des devis en 24 heures au lieu de 5 jours, personnaliser leurs offres commerciales à grande échelle, ou répondre à des appels d’offres avec une réactivité que vous ne pouvez pas égaler. Ce décalage est souvent le signe que l’IA a déjà été intégrée dans leurs processus clés.
D’après l’INSEE (2024), 28 % des entreprises françaises de plus de 10 salariés utilisent déjà au moins une technologie d’IA. Ce chiffre monte à 42 % dans le secteur des services numériques. Si vos concurrents font partie de ces entreprises et pas vous, l’écart de compétitivité se creuse chaque trimestre.
4. Votre croissance plafonne malgré des investissements
Vous investissez dans le marketing, le recrutement ou les outils digitaux, mais la croissance ne suit pas proportionnellement. Un diagnostic IA permet d’identifier les goulots d’étranglement opérationnels que la technologie seule ne résout pas — et que l’IA, couplée à une refonte des processus, peut débloquer.
5. Vos équipes sont surchargées et le turnover augmente
La surcharge de travail administratif et répétitif démotive les collaborateurs les plus qualifiés. Un diagnostic identifie les tâches automatisables qui libèrent du temps pour le travail à valeur ajoutée — un levier direct de rétention des talents.
Le Diag Data IA de BPI France : conditions, financement et modalités 2026
Le Diag Data IA est le dispositif officiel de BPI France pour accompagner les PME et ETI françaises dans leur transformation par les données et l’intelligence artificielle. Il s’inscrit dans le plan national « Osez l’IA » lancé en 2025, qui vise à massifier l’adoption de l’IA dans le tissu économique français.
Conditions d’éligibilité
Pour bénéficier du Diag Data IA financé par BPI France, votre entreprise doit remplir toutes les conditions suivantes :
- Taille : de 10 à 2 000 ETP (équivalents temps plein).
- Chiffre d’affaires : minimum 1 M€ sur un bilan de 12 mois.
- Ancienneté : plus d’un an d’existence.
- Localisation : territoire national, DROM-COM inclus.
- Indépendance : l’entreprise doit être indépendante (pas filiale d’un grand groupe).
- Statut : cliente ou non cliente de BPI France.
Financement et coût en 2026
| Élément | Détail |
|---|---|
| Coût total du diagnostic | 10 000 € HT |
| Prise en charge BPI France (PME) | 25 %, soit 2 500 € |
| Reste à charge PME | 7 500 € HT |
| ETI | Reste à charge de 10 000 € HT (plus de subvention depuis le 1er janvier 2026) |
| Durée | 8 jours d’intervention répartis sur 3 mois maximum |
| Intervenant | Expert data / IA agréé par BPI France |
Point important 2026 : depuis le 1er janvier 2026, la prise en charge est passée à 25 % (contre 50 % précédemment) et concerne uniquement les PME. Les ETI ne sont plus éligibles au financement. C’est donc le bon moment pour les PME de se positionner, tant que le dispositif existe.
Comment déposer sa demande
La démarche se fait en ligne sur la plateforme diag.bpifrance.fr. Vous choisissez ensuite un prestataire agréé qui réalisera le diagnostic. Notre cabinet est prestataire agréé pour le Diag Data IA et accompagne les PME de bout en bout : du montage du dossier BPI jusqu’à la livraison de la feuille de route.
Les 4 étapes clés d’un diagnostic IA réussi
La méthodologie Diag Data IA de Stema Partners est un diagnostic structuré en 4 phases qui évalue la maturité IA d’une entreprise en 4 à 8 semaines. Elle se distingue par son approche Process First : on optimise les processus métier avant de choisir les outils IA, pour éviter d’automatiser des processus inefficaces.
Étape 1 : État des lieux des données et de l’infrastructure
La première phase consiste à dresser un inventaire complet des actifs data de l’entreprise :
- Sources de données : CRM, ERP, fichiers Excel, emails, bases de production, données terrain.
- Qualité des données : complétude, fraîcheur, cohérence entre les systèmes, doublons.
- Infrastructure technique : serveurs, cloud, outils de BI, intégrations existantes.
- Gouvernance : qui est responsable des données ? Existe-t-il des processus de mise à jour ?
Cette étape révèle souvent que les entreprises possèdent beaucoup plus de données exploitables qu’elles ne le pensent — mais que ces données sont dispersées, mal structurées ou incomplètes. C’est pourquoi nous proposons un service dédié de nettoyage et structuration des données (IA Data Clean) en complément du diagnostic.
Étape 2 : Identification des cas d’usage IA
C’est la phase la plus stratégique. À travers des ateliers avec les équipes métier (direction, commercial, production, finance, RH), l’expert identifie les processus candidats à l’automatisation ou à l’augmentation par l’IA.
Les cas d’usage les plus fréquents en PME :
- Commercial : qualification automatique de leads, rédaction d’emails personnalisés, scoring de prospects.
- Production / Opérations : maintenance prédictive, optimisation des stocks, contrôle qualité visuel.
- Finance : rapprochement automatique de factures, détection d’anomalies, prévisions de trésorerie.
- RH : tri de CV, génération de fiches de poste, chatbot interne pour les questions récurrentes.
- Service client : chatbot IA, résumé automatique des tickets, analyse de sentiment.
Pour approfondir les 5 étapes opérationnelles du Diag Data IA, consultez notre guide dédié qui détaille chaque phase avec des exemples concrets.
Étape 3 : Priorisation par le ROI et la faisabilité
Tous les cas d’usage identifiés ne se valent pas. L’étape de priorisation classe chaque cas selon deux axes :
- Valeur métier : gain de temps, réduction de coûts, augmentation du CA, amélioration de la satisfaction client.
- Faisabilité technique : qualité des données disponibles, complexité de l’intégration, compétences requises.
On obtient une matrice qui distingue les quick wins (forte valeur, faisabilité élevée) des projets de fond (forte valeur mais complexité importante). L’objectif est de démarrer par 2-3 cas d’usage à fort impact pour démontrer la valeur de l’IA rapidement et créer un effet d’entraînement interne.
Étape 4 : Feuille de route et plan d’action
Le diagnostic se conclut par la livraison d’une feuille de route IA actionnable sur 6 à 12 mois. Elle comprend :
- Les cas d’usage priorisés avec calendrier de déploiement.
- Le budget prévisionnel détaillé (outils, intégrations, formation, accompagnement).
- Le plan de montée en compétences des équipes.
- Les indicateurs de succès (KPI) pour chaque cas d’usage.
- Les recommandations de gouvernance data.
Cette feuille de route devient le document de référence pour piloter la transformation IA de l’entreprise. Elle permet au dirigeant d’arbitrer les investissements de manière éclairée et de communiquer une vision claire aux équipes.
Comment choisir son prestataire pour un diagnostic IA
Le choix du prestataire est déterminant pour la qualité du diagnostic. Tous les cabinets de conseil ne se valent pas, et un mauvais diagnostic peut mener à des investissements IA mal orientés.
Les 6 critères essentiels
- Agrément BPI France : si vous visez le financement Diag Data IA, vérifiez que le prestataire est agréé par BPI France.
- Expérience sectorielle : privilégiez un prestataire qui a déjà accompagné des entreprises de votre secteur et de votre taille.
- Approche processus avant technologie : méfiez-vous des prestataires qui commencent par recommander des outils avant d’avoir analysé vos processus.
- Certification Qualiopi : gage de qualité pour la partie formation et montée en compétences.
- Livrables concrets : exigez une feuille de route avec budget, calendrier et KPI — pas un simple rapport de consulting.
- Capacité d’exécution : le prestataire peut-il aussi vous accompagner dans le déploiement après le diagnostic ?
Questions à poser avant de choisir
- Combien de diagnostics IA avez-vous réalisés dans mon secteur ?
- Quelle est votre méthodologie ? Commencez-vous par les processus ou par la technologie ?
- Quels profils interviennent (data scientist, consultant métier, formateur) ?
- Livrez-vous un budget prévisionnel chiffré pour chaque cas d’usage ?
- Êtes-vous agréé BPI France pour le Diag Data IA ?
Stema Partners, membre du groupe AQUIL et organisme de formation certifié Qualiopi via Revolia, a accompagné plus de 50 entreprises dans leur transformation IA. Fort de cette expérience, Stema Partners applique la méthodologie Process First : optimiser les processus métier avant d’implémenter la technologie, pour garantir un ROI mesurable dès les premiers mois.
Les livrables concrets d’un diagnostic IA
Un diagnostic IA de qualité ne se résume pas à un PowerPoint de 30 slides. Il doit produire des livrables opérationnels que le dirigeant et ses équipes peuvent immédiatement exploiter.
Les 4 livrables indispensables
| Livrable | Contenu | Destinataire |
|---|---|---|
| Rapport de maturité IA | Score de maturité data, forces/faiblesses, benchmark sectoriel | Direction générale |
| Cartographie des cas d’usage | Liste priorisée des cas d’usage IA avec ROI estimé | Direction + métiers |
| Feuille de route 6-12 mois | Calendrier, jalons, budget détaillé, ressources nécessaires | Direction + DSI |
| Plan de montée en compétences | Formations recommandées, profils à recruter ou former | RH + Direction |
Au-delà du diagnostic : les premières actions
Le diagnostic n’est pas une fin en soi. Il amorce un cycle de transformation qui comprend généralement :
- La formation des équipes aux fondamentaux de l’IA — c’est souvent le premier quick win. Notre formation IA Essentiel en 1 journée permet à toute l’entreprise de parler le même langage.
- Le nettoyage des données si l’audit révèle des problèmes de qualité. Le service IA Data Clean structure et fiabilise vos données avant le déploiement.
- Le pilote IA sur le premier cas d’usage priorisé, pour démontrer la valeur rapidement.
Quel ROI attendre d’un diagnostic IA ?
Le retour sur investissement d’un diagnostic IA se mesure à la fois par les gains directs qu’il génère et par les erreurs coûteuses qu’il permet d’éviter. Un diagnostic bien mené évite les investissements mal orientés, réduit le risque d’échec des projets IA et accélère le time-to-value.
Les chiffres clés du ROI
Selon Gartner (2024), 80 % des projets IA qui échouent le font à cause d’un problème de données ou de cadrage, pas de technologie. Le diagnostic IA attaque précisément ces deux causes d’échec.
D’après McKinsey (2024), les entreprises qui structurent leur démarche IA avec un diagnostic préalable atteignent un ROI positif 2,5 fois plus rapidement que celles qui déploient l’IA de manière opportuniste.
En pratique, pour un diagnostic à 10 000 € HT (7 500 € après financement BPI pour une PME), le retour se fait généralement en 3 à 6 mois grâce à :
- L’identification d’économies immédiates (processus automatisables).
- L’évitement d’investissements technologiques non pertinents.
- La priorisation des projets par impact réel sur le chiffre d’affaires.
Cas terrain : une PME industrielle de 80 salariés
Un de nos clients dans le secteur industriel (80 salariés, 15 M€ de CA) a réalisé un Diag Data IA qui a identifié 7 cas d’usage. Les 3 premiers déployés en 6 mois ont généré :
- -40 % de temps sur la réponse aux appels d’offres grâce à l’IA générative.
- +25 % de leads qualifiés via l’automatisation de la prospection.
- 12 heures économisées par semaine sur le reporting financier.
Le ROI total sur la première année a dépassé 6 fois le coût du diagnostic — sans compter les gains de compétitivité à long terme.
FAQ
Combien coûte un diagnostic IA en entreprise ?
Le coût d’un diagnostic IA en entreprise se situe généralement entre 8 000 € et 15 000 € HT selon la taille de l’entreprise et la profondeur de l’analyse. Dans le cadre du Diag Data IA de BPI France, le coût est fixé à 10 000 € HT, avec une prise en charge de 25 % pour les PME (reste à charge de 7 500 € HT). Ce tarif couvre 8 jours d’intervention d’un expert agréé sur 3 mois maximum.
Quelle est la différence entre un diagnostic IA et un audit IA ?
Un diagnostic IA est tourné vers l’avenir : il identifie les opportunités d’utilisation de l’intelligence artificielle et construit une feuille de route de déploiement. Un audit IA est tourné vers le passé et le présent : il vérifie la conformité des systèmes IA existants (AI Act, RGPD) et évalue les risques. Pour une entreprise qui démarre sa transformation IA, le diagnostic précède l’audit.
Mon entreprise est-elle éligible au Diag Data IA de BPI France ?
Pour être éligible au Diag Data IA financé par BPI France en 2026, votre entreprise doit être une PME de 10 à 2 000 ETP, réaliser au minimum 1 M€ de chiffre d’affaires annuel, avoir plus d’un an d’existence et être indépendante. Depuis le 1er janvier 2026, les ETI ne sont plus éligibles au financement. La demande se fait en ligne sur diag.bpifrance.fr.
Combien de temps dure un diagnostic IA ?
Un diagnostic IA dure en moyenne 4 à 8 semaines, selon la taille et la complexité de l’entreprise. Le Diag Data IA de BPI France prévoit 8 jours d’intervention répartis sur 3 mois maximum. Chez nous, le diagnostic se déroule en 4 phases structurées : état des lieux, identification des cas d’usage, priorisation et livraison de la feuille de route.
Que se passe-t-il après le diagnostic IA ?
Après le diagnostic, l’entreprise dispose d’une feuille de route priorisée. Les premières actions recommandées sont généralement la formation des équipes aux fondamentaux de l’IA, le nettoyage des données si nécessaire, puis le déploiement d’un premier pilote sur le cas d’usage prioritaire. Nous accompagnons nos clients sur l’ensemble de ce parcours, du diagnostic au déploiement opérationnel.
Le diagnostic IA est-il adapté aux TPE de moins de 10 salariés ?
Le Diag Data IA de BPI France cible les entreprises de 10 à 2 000 ETP. Pour les TPE, l’outil gratuit Autodiag IA de France Num permet une première auto-évaluation. Pour un accompagnement plus poussé, contactez-nous pour discuter d’un format adapté à votre taille.
