Choisir
Définir le type de prestataire adapté au problème métier.
Guides pratiques
Des ressources pour comprendre les budgets, les preuves, les risques et les questions à poser avant de choisir un prestataire IA.
Ressources pratiques
Choisir, comparer et préparer une mission
Comparer
Utiliser une grille commune pour lire plusieurs offres.
Budgéter
Prévoir le setup, les outils, la maintenance et le temps interne.
Demander des preuves
Relier chaque preuve au cas d'usage concerné.
Préparer une mission
Clarifier le périmètre, les responsables, les données et les critères de réussite.
Type de prestataire
Lire le guide : Agence, consultant ou intégrateur IAAgence, consultant ou intégrateur IA
Choisir le rôle adapté selon la décision, la réalisation et le niveau d’intégration attendu.
Préparer la consultation
Lire le guide : Cahier des charges pour un projet IACahier des charges pour un projet IA
Structurer le besoin, les données, les contraintes, les livrables et les critères de réussite.
Format de mission
Lire le guide : Audit, POC, MVP ou production IAAudit, POC, MVP ou production IA
Déterminer le format de mission à acheter et la décision attendue à la fin de chaque étape.
Guide acheteur
Lire le guide : Comment choisir un prestataire IA : 10 critères avant de signerComment choisir un prestataire IA : 10 critères avant de signer
Comparez besoin métier, périmètre, preuves, données, intégrations, sécurité, budget, recette, maintenance et réversibilité avec une grille commune.
Preuves
Lire le guide : Quelles preuves demander à un prestataire IAQuelles preuves demander à un prestataire IA
Cas clients, démos, livrables, références et preuves privées : comment distinguer une promesse commerciale d'une preuve utile.
Budget
Lire le guide : Budget projet IA en PME : prix, fourchettes et coûts récurrentsBudget projet IA en PME : prix, fourchettes et coûts récurrents
Décomposez cadrage, données, POC, intégrations, déploiement, formation, outils, maintenance et temps interne, avec des exemples de montants publics Index IA.
Agence IA
Lire le guide : Comment choisir une agence IAComment choisir une agence IA
Évaluer le cadrage, les preuves, les données, les devis, la production, la maintenance et la réversibilité.
Budget
Lire le guide : Prix d’une agence IAPrix d’une agence IA
Distinguer cadrage, POC, développement, intégrations, outils, maintenance et temps interne.
Cas d’usage
Passer d’un sujet IA à un problème réellement comparable
Ces grilles relient le besoin métier aux données, aux risques et au type de prestataire avant de demander plusieurs devis.
Automatisation IA
L’automatisation IA combine des règles, des connecteurs et des modèles capables d’interpréter des contenus moins structurés. Le bon projet ne commence pas par Make, n8n ou un agent : il commence par un processus répétitif, mesurable et suffisamment documenté pour être testé.
Voir le cas d’usageIA & RH
Dans les RH, l’IA peut aider à traiter des volumes de documents, rechercher de l’information, préparer des contenus ou automatiser des tâches administratives. Les décisions qui touchent les personnes, les données sensibles ou l’évaluation demandent en revanche un niveau de contrôle beaucoup plus élevé.
Voir le cas d’usageIA & industrie
Dans l’industrie, la valeur d’un projet IA dépend rarement du modèle seul. Les données disponibles, l’accès au terrain, les contraintes de production, la sécurité et l’intégration aux systèmes existants déterminent souvent davantage le succès qu’une démonstration isolée.
Voir le cas d’usageIA & service client
L’IA dans le service client ne se résume pas à un chatbot. Selon le volume, les canaux, la base de connaissance et le niveau de risque, le bon projet peut être un moteur de recherche interne, un copilote conseiller, un agent conversationnel ou une automatisation de tri et de routage.
Voir le cas d’usageRAG entreprise
Un RAG permet à un modèle d’IA de rechercher des passages dans des documents ou bases internes avant de répondre. La valeur ne vient pas seulement du modèle : elle dépend de la qualité du corpus, des droits, de la recherche, des citations, de l’évaluation et du processus de mise à jour.
Voir le cas d’usageFactures & achats
Le traitement d’une facture ne se limite pas à lire un PDF. Le cas d’usage devient intéressant quand l’entreprise peut rapprocher chaque ligne d’un contrat, d’un tarif, d’une commande ou d’une règle d’achat, puis envoyer seulement les exceptions à un humain.
Voir le cas d’usageCommandes & ADV
Les équipes ADV reçoivent encore des commandes par PDF, scan, email ou fichiers hétérogènes. Le vrai projet n’est pas seulement d’extraire du texte : il faut reconnaître les lignes, faire correspondre références client et références internes, valider les cas ambigus puis écrire proprement dans l’ERP.
Voir le cas d’usageDevis & appels d’offres
Une réponse commerciale mobilise souvent des informations dispersées : cahier des charges, tarifs, historique, documentation technique, contraintes de production, fournisseurs et clauses déjà validées. L’IA est utile quand elle réduit le temps de recherche et de préparation, pas quand elle invente une offre.
Voir le cas d’usageCommercial & vente
Dans beaucoup d’équipes B2B, le commercial passe une partie du temps à retrouver une information technique, résumer un dossier, préparer un email, qualifier une demande ou renseigner le CRM. Un assistant IA devient utile quand ces tâches sont répétitives, mesurables et reliées aux sources internes.
Voir le cas d’usageStocks & supply chain
La valeur ne vient pas d’un graphique de prévision supplémentaire. Elle apparaît quand les données de ventes, stocks, délais, saisonnalité et règles métier permettent de recommander une action : commander moins, plus tôt, déplacer un stock ou revoir un paramètre.
Voir le cas d’usagePlanning & production
Un planning industriel doit arbitrer commandes, capacités, compétences, matières, machines, maintenances et délais. L’IA ou la recherche opérationnelle peuvent calculer plus vite des scénarios, mais le projet échoue si les contraintes réelles restent dans des fichiers ou dans la tête des planificateurs.
Voir le cas d’usageVision & qualité
Une caméra et un modèle de vision peuvent repérer des anomalies invisibles à une règle simple, mais la performance réelle dépend de la diversité des défauts, de l’éclairage, de la vitesse de ligne, du coût d’un faux rejet et de la capacité à maintenir le modèle quand le produit évolue.
Voir le cas d’usageMaintenance prédictive
La maintenance prédictive vise à intervenir avant la panne, mais pas plus tôt que nécessaire. Elle devient pertinente lorsque les équipements génèrent des signaux exploitables, que les arrêts ont un coût mesurable et que l’entreprise dispose d’assez d’historique pour relier certains comportements à des défaillances.
Voir le cas d’usageFournisseurs & qualité
Le référencement d’un fournisseur paraît parfois trop spécifique pour devenir un projet IA. Pourtant, lorsqu’une équipe qualité réclame toujours les mêmes documents, vérifie les mêmes champs et relance les pièces manquantes, le processus se prête bien à une automatisation ciblée et supervisée.
Voir le cas d’usageCatalogue & e-commerce
Le bon cas d’usage n’est pas de demander à un modèle d’inventer une description. Il consiste à centraliser données techniques, images, compatibilités et documents, puis à générer une fiche structurée que l’équipe valide avant publication dans le PIM ou l’e-commerce.
Voir le cas d’usageEmails & opérations
Le cas d’usage est simple à comprendre mais facile à mal cadrer : détecter le type de demande, extraire quelques informations, prioriser puis orienter l’email vers la bonne équipe ou le bon outil. L’IA devient utile lorsque les messages sont variés et difficiles à couvrir avec des règles seules.
Voir le cas d’usageJuridique & documentaire
L’IA peut accélérer la lecture, l’extraction de clauses, la comparaison à un modèle interne et la recherche dans un corpus. La valeur vient d’un workflow de revue mieux organisé, pas d’une promesse de décision juridique automatique.
Voir le cas d’usageSales Ops & CRM
L’IA peut résumer une entreprise, enrichir un contact, détecter des signaux et proposer une priorité. Le projet devient utile quand ces informations améliorent réellement la vitesse ou la qualité du traitement commercial.
Voir le cas d’usageFinance Ops
La plupart des rapprochements reposent d’abord sur des identifiants, montants, dates et règles métier. L’IA devient utile quand les documents ou libellés sont hétérogènes, mais elle ne doit pas masquer les écarts qui nécessitent une décision humaine.
Voir le cas d’usageFinance & relation client
Une bonne relance dépend du montant, du retard, de l’historique, du contexte commercial et parfois d’un litige. L’automatisation peut préparer et orchestrer les relances, mais les situations sensibles doivent être détectées avant envoi.
Voir le cas d’usageRéunions & productivité
Transcrire une réunion est simple ; produire un compte rendu utile l’est moins. Le système doit distinguer décisions, actions, responsables, échéances et points incertains, puis laisser les participants corriger ce qui compte.
Voir le cas d’usageData & pilotage
Un bon reporting automatique commence par des données fiables et des définitions stables. L’IA peut ensuite résumer les variations, signaler des anomalies et préparer une lecture, mais elle ne doit pas fabriquer une cause qui n’est pas démontrée.
Voir le cas d’usageSupport & helpdesk
Avant de construire un chatbot, une équipe support peut souvent gagner beaucoup en classant mieux les demandes, en détectant l’urgence, en retrouvant le bon contexte et en envoyant le ticket vers la bonne file.
Voir le cas d’usageComparateur IA B2B
Comprendre comment comparer les prestataires IA par cas d'usage, budget, preuves, risques, outils et bon fit.
Lire la page comparateurPrestataires IA B2B
Identifier les bons profils selon votre projet : automatisation, support client, formation, documents internes ou stratégie IA.
Comparer les profilsPréparation
Préparer le premier échange avec un prestataire
Un besoin compréhensible, un périmètre initial et quelques preuves attendues permettent de comparer des propositions plus cohérentes.
Checklist avant contact
Notez le problème métier, les utilisateurs concernés, les outils existants, le budget indicatif et les preuves que vous souhaitez examiner.
Les guides complètent la comparaison. Ils ne remplacent pas un cadrage juridique, sécurité ou technique lorsque le projet l'exige.