Audit IA pour une PME de distribution
Un dirigeant convaincu que l'IA pouvait l'aider, mais sans savoir où ni comment. Deux jours d'analyse, un rapport de 10 pages, trois chantiers priorisés. Il sait maintenant exactement par où commencer.
Scénario représentatif basé sur des missions réelles. Les noms, chiffres et contextes sont adaptés pour des raisons de confidentialité.
Le contexte
Une PME de 18 personnes dans la distribution de matériel technique. Le dirigeant suit l’actualité, a testé ChatGPT, a lu des articles. Il est convaincu qu’il y a quelque chose à faire avec l’IA dans sa boîte. Mais quoi, exactement ? Et dans quel ordre ?
Il avait failli signer avec une agence qui lui proposait “une stratégie IA complète” pour 25 000 EUR sans rien avoir vu de son activité. Il a préféré chercher quelqu’un qui commence par regarder avant de vendre.
Ce qu’on a fait
Deux jours passés dans l’entreprise. Pas de questionnaire, pas de slides génériques. Des conversations avec le dirigeant, la responsable admin, deux commerciaux et le gestionnaire de stock. Observation des outils utilisés, des processus réels, des frictions du quotidien.
L’objectif : trouver les 3 endroits où l’IA change quelque chose de concret, pas juste de théorique.
Ce qu’on a trouvé :
Le traitement des bons de commande entrants - 40 à 60 par semaine, tous au format différent (PDF, email, parfois photo d’un bon papier). Une admin passait 2h par jour à recopier dans l’ERP. Cas d’usage #1, ROI estimé à 3 mois.
La gestion des relances clients impayés - faite manuellement, souvent oubliée, sans suivi cohérent. Un pipeline de relance automatisé avec ton adapté au client et historique intégré. Cas d’usage #2.
La recherche dans l’historique des commandes pour répondre aux clients (“est-ce que vous avez déjà livré tel produit en telle dimension ?”) - actuellement 10 à 15 minutes par recherche. Un assistant interne sur la base de données commandes. Cas d’usage #3.
Le livrable : un rapport de 11 pages. Pour chaque cas d’usage : description du problème, solution recommandée, effort estimé, ROI projeté, risques identifiés. Plus une section “ce qu’on ne ferait pas” - les idées qui semblaient bonnes mais qui ne tiennent pas à l’analyse.
La suite
Le dirigeant a commencé par le cas d’usage #1. On a livré l’outil 6 semaines plus tard.
Stack de l’audit
- Entretiens semi-structurés, observation terrain
- Analyse des flux de données existants
- Chiffrage ROI basé sur les données réelles de l’entreprise (pas des benchmarks sectoriels génériques)
- Rapport structuré, sans jargon, lisible par un non-technicien