Un dirigeant d'une PME industrielle de Tarare, 28 personnes, signe en février un projet IA à 34 000€. Trois mois plus tard, ça patine. Le prestataire est solide, la roadmap était claire, les KPI étaient définis. Le problème ? Personne n'a regardé l'état réel de la base données avant la signature. 70% du coût caché d'un projet IA en PME tient à ce qu'on ne voit pas dans le devis. Voici la check-list à passer avant de signer. Deux demi-journées d'inventaire. Pas un budget. Le piège qu'elle évite : payer 30 000€ pour un projet qui ne décolle pas.
Point 1 — Identifier les sources de vérité (1h30)
Pour chaque type de données critiques de votre PME, écrivez la source de vérité unique.
- Clients / prospects : où est la liste à jour ? Le CRM ? Un Excel partagé ? La boîte mail du dirigeant ?
- Devis / contrats : versions définitives stockées où ? Outil de gestion ? Drive ? Mail du commercial ?
- Factures : dans le logiciel comptable ? Dans le CRM ? Dans les deux ?
- Inventaire / stock : dans l'outil de gestion ? Dans un fichier annexe ? « Dans la tête du responsable opérationnel » ?
- Documents process : Notion, Confluence, Drive, « en partie nulle part » ?
Pour chaque ligne, vous devez répondre en une phrase à « où est la source de vérité ? ». Si vous séchez, c'est le premier chantier. Avant tout le reste.
Red flag : deux sources concurrentes pour la même information (« le CRM ET l'Excel commercial »). L'IA ira chercher dans la mauvaise 30% du temps. Garanti.
Point 2 — Auditer la qualité de la donnée principale (2h)
Vous avez identifié votre CRM comme source de vérité clients. Très bien. Ouvrez-le. Regardez les 50 dernières fiches.
- Combien ont un nom complet bien renseigné ?
- Combien ont un email pro valide ?
- Combien ont un téléphone joignable ?
- Combien ont un secteur ou une taille d'entreprise renseigné ?
- Combien ont un commentaire qualifié vs un « lead web » sans précision ?
- Combien sont en doublon avec une autre fiche ?
Moins de 70% de fiches propres sur tous ces champs, vous avez un problème que l'IA ne résoudra pas. Elle va prendre les 30% de mauvaises données et produire 30% de mauvaises réponses.
C'est l'équivalent d'un cuisinier à qui vous demandez un plat sans avoir lavé les légumes. Le plat sort. Personne ne veut le manger.
Action : 1 à 3 jours-homme à nettoyer les 200-500 fiches actives avant de lancer le projet IA. Ou intégrer ce nettoyage dans le scope du projet (et donc dans le devis).
Point 3 — Vérifier la structure de votre stack documentaire (1h)
Vos documents — modèles de courriers, contrats type, processus écrits, fiches techniques, briefs clients — sont stockés où, sous quel format, retrouvés comment ?
Drive ou Sharepoint structuré par dossier avec convention de nommage, ou bordélique ? Notion / Confluence à jour avec dernières versions, ou 50% de pages obsolètes ? PDF scannés non OCR — dans ce cas, votre IA ne pourra pas les lire. Versioning — on sait toujours quelle est la version la plus récente, ou il y a 3 « contrat-type-final-v2-modif-marie » qui circulent ?
Pour un projet IA, vous devez pouvoir répondre à : « pour produire un nouveau document de type X, l'IA peut accéder à la version la plus récente du modèle, en moins de 5 secondes. » Si non, chantier à mener avant.
Point 4 — Cartographier les intégrations existantes (1h)
Vos outils se parlent-ils entre eux ? Ou chaque info est ressaisie 3 fois ?
- CRM ↔ Facturation : connecté nativement ou ressaisie manuelle ?
- Banque ↔ Comptabilité : rapprochement automatique ou export Excel hebdo ?
- Mail ↔ CRM : suivi automatique des échanges client ou pas ?
- Site / formulaire ↔ CRM : lead transmis automatiquement ou pas ?
- Calendrier ↔ CRM : RDV remontés ou pas ?
Chaque intégration manquante = un endroit où l'IA va devoir ressaisir ou inventer. Plus il y a d'intégrations propres, plus le projet IA sera rapide et fiable.
Action : si vous avez plus de 3 intégrations manquantes critiques, le premier chantier IA n'est pas l'agent intelligent. C'est l'intégration de votre stack — typiquement via un système d'orchestration. Le retour sur cet investissement est généralement immédiat.
Point 5 — Identifier les données sensibles et le périmètre RGPD (1h)
Certaines données ne doivent jamais passer à un modèle externe sans précautions. Données salariés (paie, contrats, évaluations). Données santé des clients si vous en avez. Données financières sensibles. Données stratégiques (carnets de commandes, comptes prospects clés). Données réglementées par votre secteur (secret professionnel, secret médical, secret bancaire).
Listez ces périmètres. Pour chacun, décidez : les exclure totalement de la stack IA, les masquer/anonymiser avant transmission, ou les traiter uniquement avec un modèle en environnement souverain.
Red flag : si vous n'avez jamais réfléchi à ça avant de signer un projet IA, vous risquez gros côté CNIL. Passage en contrôle, amendes potentielles. Net.
Point 6 — Vérifier les droits d'accès et les comptes (30 min)
Votre stack IA va devoir accéder à plusieurs outils — CRM, Drive, mail, agenda. Pour ça, il faut des comptes de service avec des droits adaptés.
Combien d'anciens collaborateurs ont encore des accès actifs dans vos outils ? Désactivez avant. Avez-vous un compte de service générique pour les intégrations (pas le mail perso du dirigeant) ? Créez-en un. Vos comptes principaux sont-ils protégés par MFA / SSO ? Si non, risque sécu réel.
Action : faire un ménage des accès et créer un compte de service dédié au projet IA avant de commencer. 1h de travail qui évite des semaines de problèmes ensuite.
Point 7 — Documenter ce qui n'est pas documenté (variable)
Le plus douloureux et le plus important. Pour les 3-5 process clés qui vont être touchés par l'IA, écrivez le process à plat en 5-10 lignes. « Quand un prospect arrive, voici les 7 étapes qu'on fait pour le qualifier et lui envoyer un devis. »
Si vous ne pouvez pas écrire un process en 10 lignes claires, l'IA ne saura pas non plus. Cette étape de documentation est la plus négligée. Et la plus rentable.
C'est l'équivalent du livre de recettes d'un restaurant qui ouvre un deuxième établissement : sans la recette écrite, le second restaurant ne sert pas la même chose que le premier. L'IA, c'est votre deuxième établissement.
Action : pour chaque process critique, 30 minutes à 2 heures d'écriture à plat avec la personne qui le pratique au quotidien. Pas du travail jetable. Une base réutilisable pour la formation, le recrutement, et tous les chantiers futurs.
Le scoring final : êtes-vous prêts ?
Pour chaque point, mettez-vous une note sur 10.
- 10 : parfaitement géré, source claire, qualité élevée, intégrations propres.
- 5 : partiellement géré, ça marche mais il y a des trous.
- 0 : pas géré du tout, c'est le chaos.
Score total supérieur à 50/70 : vous êtes prêts. Vous pouvez démarrer un projet IA sérieux dès maintenant. Ça va rouler.
Score entre 30 et 50/70 : prévoyez 1 à 3 mois de préparation sur les points faibles avant de lancer. Sinon vous doublez le budget pour le même résultat.
Score inférieur à 30/70 : le projet IA n'est pas votre priorité. Le projet de structuration de vos données est votre priorité. 3 à 6 mois là-dessus d'abord. Ensuite vous serez en condition de basculer.
Beaucoup de PME ne sont pas prêtes pour un projet IA. Pas par manque de budget. Par stack données trop bordélique. Reconnaître ça franchement permet d'éviter un investissement raté.
Si vous voulez un audit externe précis de votre stack données et de votre maturité IA, demander un pré-diag. On regarde, on chiffre, on vous dit franchement si vous êtes prêts à lancer un projet IA, ou si la priorité est de structurer la base d'abord.