Cartographie.
Inventaire exhaustif des usages IA — outils officiels, projets en cours, Shadow AI. Chaque ligne porte un responsable, une donnee, un risque.
Un format court, des livrables concrets. Nous ne venons pas pour impressionner — nous venons pour que vous decidiez avec les bons chiffres, dans le bon ordre.
Un audit IA doit sortir de la lecture avec des decisions possibles — pas avec plus de questions.
Cartographie, diagnostic, shortlist, budget. Quatre documents signes, lisibles en une heure.
Inventaire exhaustif des usages IA — outils officiels, projets en cours, Shadow AI. Chaque ligne porte un responsable, une donnee, un risque.
Cinq axes, grille a cinq niveaux : strategie, donnees, outils, equipe, processus. On nomme les ecarts sans les arrondir.
Chaque levier est note sur impact, effort, risque, delai. Les trois a cinq prioritaires sortent du brouillard — ceux qu'on decide, ceux qu'on remet.
Sequencage sur six a dix-huit mois, budget par palier, criteres d'arret. Le plan sert a decider — pas a impressionner.
Immersion → analyse → restitution. Chaque semaine a son livrable intermediaire.
Entretiens dirigeant, direction generale, directions metier. Lecture des chiffres, des outils, des processus. On ecoute avant de conclure.
Immersion dans les equipes operationnelles. Observation des workflows reels. C'est la ou le Shadow AI apparait — et la ou les leviers les plus rapides se revelent.
Production des quatre livrables. Session de restitution avec le comite de direction, document de decision — chaque recommandation est defendable, chiffree, priorisable.
A gauche : ce qu'on evite. A droite : ce qu'on vise. Un audit est aussi defini par ce qu'il refuse.
Un powerpoint de 80 slides.
Un document de decision de 15 pages, chiffre, signable.
Des generalites sectorielles.
Une cartographie specifique a vos processus et vos donnees.
Un devis open a la fin.
Un plan d'implementation chiffre, avec paliers d'arret.
Un rapport qui dort sur un Drive.
Un outil de pilotage que la direction relit tous les trimestres.
Un audit doit sortir de la lecture avec des decisions possibles — pas avec plus de questions.
La plupart des cabinets facturent un audit, remettent un rapport, et repartent. Megin propose la chaine complete — audit, architecture, implementation, monitoring — parce que l'audit sans suite produit du vent, et la suite sans audit produit du gachis.
Vous n'etes pas oblige d'aller plus loin. Beaucoup de clients s'arretent a l'audit — parfait, c'etait le bon format. Ceux qui poursuivent gardent la meme equipe : pas de transfert de dossier, pas de reapprentissage, pas de dilution de la responsabilite.
Un audit IA serieux contient quatre livrables : (1) une cartographie des usages IA existants dans l'entreprise, Shadow AI compris ; (2) une evaluation de la maturite par domaine — donnees, equipe, outils, processus ; (3) une priorisation chiffree des leviers — impact, effort, risque, calendrier ; (4) un plan d'implementation sequence sur six a dix-huit mois. Sans ces quatre livrables, c'est une presentation, pas un audit.
Entre trois et six semaines selon le perimetre. Un audit en moins de quinze jours est superficiel. Un audit qui depasse huit semaines commence a produire de la friction interne sans gagner en precision. La fenetre utile est etroite — c'est pour cela qu'on la cadre.
Un audit IA cadre, livrables concrets, commence autour de 15 000 euros pour une PME de 50 a 150 personnes et peut aller jusqu'a 60 000 euros pour une ETI multi-sites. Les audits a 3 000 ou 5 000 euros existent mais produisent rarement des livrables actionnables. Megin ne propose pas d'audit en dessous d'un seuil qui permet un vrai travail de terrain.
Un diagnostic est une evaluation rapide — souvent une journee, parfois gratuite (type Data AI Diag Bpifrance) — qui donne une photo macro de la maturite. Un audit est un format long, produisant des livrables actionnables : cartographie complete, priorisation, plan. Le diagnostic ouvre la question. L'audit y repond.
On evalue la maturite IA sur cinq axes : strategie (vision dirigeant), donnees (qualite, accessibilite, gouvernance), outils (stack existant), equipe (competences internes), processus (integration au metier). Chaque axe se note sur une grille a cinq niveaux. La maturite reelle est celle de l'axe le plus faible — pas la moyenne.
Trois options : un cabinet generaliste (Deloitte, EY, Sia) — bien pour les tres grandes entreprises, souvent surdimensionne pour une PME ; une agence specialisee IA — bonne execution technique mais parfois limitee sur l'articulation strategique ; un cabinet independant comme Megin — peu de clients, implication forte, chaine complete audit-architecture-implementation. Le bon choix depend de la taille et du besoin de continuite.
Trois moments legitimes : (1) avant de lancer un premier projet IA — pour eviter d'investir a l'aveugle ; (2) apres un ou deux projets — pour consolider ou recadrer ; (3) a l'approche d'une deadline reglementaire, comme l'AI Act en aout 2026. Faire un audit juste pour 'voir' sans question precise est souvent une perte de temps.
Un audit interne est pertinent si l'entreprise a deja une equipe data ou IA structuree — il gagne en precision terrain. Un audit externe est pertinent si l'entreprise n'a pas le recul methodologique, si elle cherche une posture d'arbitre neutre entre directions, ou si elle doit justifier des investissements vis-a-vis d'un board. Les deux ne s'excluent pas — l'externe structure, l'interne execute.
Avant de parler audit, nous regardons si le format a du sens. Parfois, un call suffit — et nous le disons. Parfois, l'audit est le bon cadre — et nous le cadrons ensemble.