Mesurer la maturité IA de l’entreprise : un prérequis indispensable pour passer de l’expérimentation à la valeur

L’intelligence artificielle n’est plus un sujet d’expérimentation réservé à quelques équipes innovantes. Elle s’impose désormais comme une technologie incontournable, capable d’impacter l’ensemble de la chaîne de valeur de l’entreprise : performance opérationnelle, prise de décision, expérience client, innovation produit.

Pourtant, sur le terrain, un décalage persiste. Les initiatives IA se multiplient, les POC s’enchaînent et les opportunités semblent infinies, mais la valeur générée reste souvent en deçà des attentes. Les projets peinent à passer à l’échelle, les équipes s’interrogent sur les priorités à adopter et les directions manquent de visibilité pour arbitrer efficacement les investissements. In fine, beaucoup de projets IA sont lancés, mais peu atteignent réellement l’échelle ou délivrent un ROI tangible.

Avant de lancer de nouveaux cas d’usage ou d’industrialiser des solutions existantes, les entreprises doivent répondre à une question fondamentale : où en sommes-nous réellement sur notre maturité IA ?

C’est dans cette optique qu’Elevate a conçu son AI Maturity Assessment, une approche structurée permettant d’évaluer la maturité IA d’une entreprise et de construire une feuille de route claire et actionnable.

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Pourquoi évaluer sa maturité IA est devenu indispensable

L’essor de l’IA générative a profondément modifié le paysage. Selon les retours terrain observés par Elevate, plus de 80 % des dirigeants estiment que l’IA impacte fortement leur activité, mais évaluent leur propre maturité à un niveau intermédiaire, souvent autour de la moyenne.

Ce décalage s’explique par plusieurs constats récurrents :

• Une explosion des cas d’usage, mais des résultats souvent déceptifs en termes de ROI.
  
  
• Un manque d’alignement entre stratégie, technologie, data et organisation.
  
  
• Des initiatives IA parfois isolées, portées par des équipes motivées mais sans vision transverse.
  
  
• Une difficulté à passer du POC à l’industrialisation, notamment par manque d’adoption ou de gouvernance.
  
  

Évaluer sa maturité IA permet alors de prendre du recul, d’objectiver la situation et de sortir d’une approche opportuniste pour entrer dans une démarche structurée et durable.

De la vision à l’action : les bénéfices d’un AI Maturity Assessment

La mise en place d’un diagnostic de maturité IA apporte plusieurs bénéfices clés aux organisations :

• Une vision claire des forces et faiblesses de l’entreprise sur l’ensemble des dimensions IA.
  
  
• Un alignement renforcé entre le COMEX, l’IT et les métiers, autour d’un langage commun.
  
  
• Une base solide pour prioriser les investissements, qu’ils soient technologiques, humains ou organisationnels.
  
  
• Une feuille de route IA priorisée sur 12 à 24 mois, réaliste et adaptée au niveau de maturité réel.
  
  

L’objectif n’est pas de viser une maturité maximale sur tous les fronts, mais de construire une trajectoire cohérente, adaptée aux enjeux business et aux capacités de chaque organisation.

Une approche structurée autour de sept piliers clés

Pour évaluer la maturité IA de manière exhaustive, Elevate a structuré son framework autour de sept piliers complémentaires, répartis entre piliers structurants et piliers accélérateurs.

Les piliers structurants : les fondations indispensables

Ces piliers constituent le socle sans lequel aucun projet IA ne peut réellement passer à l’échelle.

1. La stratégie
Il s’agit d’évaluer dans quelle mesure l’IA est intégrée à la stratégie globale de l’entreprise : existence d’une roadmap IA, priorisation des cas d’usage orientée valeur métier, implication des dirigeants et suivi des KPIs associés.

2. Le socle technique
Ce pilier analyse la capacité de l’entreprise à déployer des solutions IA, qu’il s’agisse d’une approche buy (solutions clés en main) ou build (développement interne enrichi par RAG, orchestration, MLOps, etc.), en tenant compte de la scalabilité et de la dépendance aux fournisseurs.

3. Le data management
La qualité, l’accessibilité et la gouvernance des données sont au cœur de la réussite des projets IA. Ce pilier évalue la capacité de l’organisation à sécuriser, structurer et activer ses données pour des cas d’usage IA robustes.

Les piliers accélérateurs : faire la différence

Ces piliers permettent d’accélérer l’adoption et de maximiser l’impact des initiatives IA.

4. Talents et culture
L’IA est avant tout une transformation humaine. Ce pilier mesure le niveau de formation des équipes, l’existence d’un département de référence IA, la culture d’innovation et l’intégration de l’IA dans les stratégies de recrutement.

5. Résultats et monitoring
Un projet IA ne crée de la valeur que s’il est mesuré. Il est ainsi nécessaire d’analyser la capacité à suivre les performances business et opérationnelles des cas d’usage, et à calculer leur ROI.

6. Adoption et innovation
Déployer une solution ne suffit pas : encore faut-il qu’elle soit utilisée. Ce pilier s’intéresse au taux d’adoption, à la propagation des projets IA dans l’organisation et au degré d’innovation (IA générative, agents IA, systèmes multi-agents).

7. Responsible AI
Enfin, la maturité IA passe par la prise en compte des enjeux éthiques, réglementaires et environnementaux : conformité RGPD, gestion des biais, transparence des modèles et empreinte carbone des solutions déployées.

Une méthodologie en trois étapes pour passer à l’action

L’AI Maturity Assessment d’Elevate repose sur une approche structurée en trois grandes phases.

1. Immersion

Cette première phase combine entretiens qualitatifs, questionnaires et audits techniques. Elle permet de comprendre le contexte réel de l’entreprise, ses ambitions, ses contraintes et ses initiatives existantes.

2. Diagnostic

Les réponses sont analysées et agrégées pour produire une cartographie de maturité IA, pilier par pilier. Un benchmark sectoriel peut également être réalisé pour situer l’organisation par rapport à ses pairs.

3. Recommandations et priorisation

À partir du diagnostic, Elevate formule des recommandations concrètes permettant de passer au niveau de maturité supérieur. Ces recommandations sont ensuite priorisées selon deux axes clés : l’impact potentiel et l’effort nécessaire.

Prioriser les bons cas d’usage grâce à une matrice impact / effort

L’un des apports majeurs de la démarche réside dans la priorisation des actions. Toutes les recommandations ne se valent pas, et toutes ne doivent pas être lancées en même temps.

La matrice de priorisation permet d’identifier :

• Les quick wins : faible effort, fort impact, à lancer rapidement.
  
  
• Les projets structurants : fort impact, effort plus élevé, à intégrer dans une roadmap long terme.
  
  
• Les opportunités légères : utiles pour apprendre, mais à valeur limitée.
  
  
• Les cas à éviter : effort élevé pour un impact faible.
  
  

Cette approche permet de construire une roadmap IA pragmatique, alignée sur les capacités réelles de l’organisation.

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Conclusion : construire une stratégie IA durable et créatrice de valeur

Mesurer sa maturité IA n’est pas un exercice théorique. C’est un outil de pilotage stratégique, indispensable pour transformer l’enthousiasme autour de l’IA en résultats concrets et durables et pour développer une roadmap IA cohérente à court et long terme.

Avec cette méthodologie AI Maturity Assessment, Elevate, cabinet de conseil Data & IA, propose une approche structurée, pragmatique et orientée business, permettant aux organisations :

• de mieux comprendre leur point de départ,
  
  
• de prioriser les bons cas d’usage,
  
  

et de construire une feuille de route IA réaliste et performante.