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Pourquoi auditer avant d'intégrer de l'IA

Avant toute intégration d'intelligence artificielle générative, prédictive ou de vision par ordinateur, il est essentiel de comprendre les processus existants, la qualité des données, les contraintes de sécurité et la maturité du système d'information. L'audit permet d'éviter les projets coûteux, inefficaces ou risqués, et d'identifier les cas d'usage où l'IA apporte une réelle valeur.

Un audit IA utile et instructif

01 | Audit Flash IA :

Diagnostic rapide permettant d'identifier les opportunités d'IA générative, prédictive ou de vision, les risques associés et les premières pistes de mise en œuvre. Idéal pour évaluer la faisabilité d'agents IA ou de modèles de deep learning.

02 | Audit Processus & IA :

Analyse détaillée des processus métier afin de déterminer où l'IA (générative, prédictive, vision) apporte une réelle valeur et où une automatisation classique est plus pertinente. Identification des cas d'usage prioritaires pour les agents IA et workflows intelligents.

03 | Audit Data & IA :

Évaluation de la qualité, de la structuration et de l'exploitabilité des données pour des usages IA fiables (RAG, recherche intelligente, analyse prédictive, entraînement de modèles de deep learning). Audit des pipelines Python et des sources de données.

04 | Audit Cyber Sécurité axé IA :

Analyse des risques spécifiques à l'intelligence artificielle : exposition des données d'entraînement, accès aux modèles et APIs, gouvernance des agents IA, conformité AI Act et RGPD, auditabilité des décisions prédictives.

05 | Audit Global Logiciel & IA :

Vision complète du système d'information, de l'architecture logicielle et des usages IA (générative, prédictive, vision), aboutissant à une feuille de route claire, priorisée et réaliste intégrant Python, .NET et les technologies cloud.