Guide gratuit · PDF · 24 pages
Sept erreurs fatales qui tuent les projets IA en PME.
Issu de l'analyse de 47 projets IA chez des PME et ETI. Sept pièges concrets que nous voyons chaque semaine chez les dirigeants qui nous contactent.
Pour chaque erreur : le signal d'alerte, l'impact financier observé, et la checklist concrète pour la corriger avant qu'elle coûte cher.
Aperçu
Sept erreurs qui coûtent cher.
Voici les têtes de chapitre. Le guide détaille pour chacune le signal d'alerte, l'impact financier observé, et la checklist concrète à appliquer.
Signer un POC sans critères d'arrêt.
Le POC devient un puits sans fond. Pas de date butoir, pas de KPI mesurable, pas de décision de production. Six mois plus tard, projet enterré.
Choisir un outil avant le cas d'usage.
« On a une licence Microsoft Copilot, qu'est-ce qu'on en fait ? » L'outil est l'épée Damoclès, le problème reste introuvable. Investissement à zéro retour.
Sous-estimer la qualité des données.
Le modèle apprend du bruit. Pas de gouvernance data, pas de nettoyage, pas de cohérence inter-systèmes. L'IA produit des recommandations inutilisables.
Mettre la conformité à la fin.
RGPD, AI Act, secret commercial traités après le déploiement. Résultat : le projet est gelé en attente d'AIPD, ou pire, retiré.
Confondre démo et production.
La démo marche en cinq minutes sur un cas idéal. La production exige robustesse, monitoring, intégration. Le passage à l'échelle coûte trois fois plus cher que la démo.
Ne pas former les équipes.
L'outil est livré, personne ne sait s'en servir, l'adoption ne dépasse pas 30 %. Le projet est techniquement réussi mais opérationnellement raté.
Choisir le prestataire au TJM le plus bas.
Le TJM bas dissimule un TJM ouvert. À la fin, le total dépasse de 40 % le devis « concurrent » qui semblait plus cher.
