Le signal d'alerte le plus clair en conseil en IA est un cabinet qui promet des résultats avant d'avoir vu votre processus ou vos données. Viennent ensuite : aucune personne nommée, aucune réponse sur le lieu de traitement de vos données, une IA présentée comme faisant un travail qui est en réalité fait par des personnes, et aucun plan pour le jour où vous arrêtez. Chacun de ces points peut être vérifié par écrit avant la signature.
#À retenir
- Un résultat promis avant la phase de découverte est un argument commercial, pas un plan.
- Si le cabinet ne peut pas nommer qui fait le travail, partez du principe que ce sera quelqu'un que vous n'avez pas rencontré.
- Demandez ce qui est automatisé et ce que fait une personne. Une réponse floue est l'avertissement.
- Pas de réponse sur l'hébergement signifie que personne n'a encore réfléchi à vos règles en matière de données.
- Vous devez pouvoir arrêter et conserver les comptes, les données et l'interrupteur.
#Pourquoi les acheteurs ont-ils besoin d'une liste de signaux d'alerte ?
Parce qu'une grande partie de ce qui est vendu comme de l'IA n'est qu'une nouvelle étiquette. Gartner a décrit l'« agent washing », ces fournisseurs qui rebaptisent chatbots, automatisation robotisée des processus et assistants en IA agentique, et estimé que seuls environ 130 des milliers de fournisseurs revendiquant l'IA agentique sont réels (Gartner, juin 2025). Dans le même communiqué, Gartner prévoyait que plus de 40 % des projets d'IA agentique seront annulés d'ici fin 2027.
Les cabinets qui vendent ces projets ne sont pas tous de mauvaise foi. Beaucoup partent simplement d'un outil et cherchent où le placer. Les vérifications ci-dessous détectent les deux cas.
#Quels signaux d'alerte apparaissent dès le premier rendez-vous ?
- Des résultats promis d'emblée. Un pourcentage d'économies annoncé avant que quiconque ait cartographié le processus.
- Aucun nom. « Notre équipe » au lieu des personnes qui mèneront les entretiens et construiront.
- L'outil d'abord. La conversation commence par un modèle, une plateforme ou une démo, pas par votre workflow.
- Aucune réponse sur l'hébergement. Un haussement d'épaules quand vous demandez où les données sont traitées et stockées.
- Aucun humain dans la boucle. Personne ne demande qui, de votre côté, doit approuver le résultat.
#Quels signaux d'alerte apparaissent dans la proposition ?
Lisez ce que la proposition dit que vous recevrez. Si elle énumère des activités (ateliers, entretiens, feuille de route) mais aucun livrable sur lequel agir, la mission s'arrête à la recommandation. Demandez un exemple de livrable anonymisé.
Lisez ensuite les conditions de sortie. À qui appartiennent les comptes dans lesquels l'IA fonctionne ? Où se trouvent les données une fois le travail terminé ? Votre équipe peut-elle tout arrêter sans appeler le cabinet ? Si ces réponses manquent, vous louez quelque chose, vous ne l'achetez pas.
#À quoi ressemble une bonne réponse ?
Une bonne réponse est précise et vérifiable. « L'audit produit cinq workflows classés, chacun avec le coût qu'il supprime et sa méthode de mesure, plus une construction recommandée avec sa région d'hébergement » est vérifiable. « Nous vous aidons à créer de la valeur avec l'IA » ne l'est pas. La supervision humaine doit aussi être nommée : le cadre de gestion des risques de l'IA du NIST, janvier 2023 considère une responsabilité claire sur les résultats de l'IA comme un élément de la gestion des risques.
We are
Stennir dit ce qui est automatisé et ce qu'une personne approuve, nomme les personnes qui font le travail et inscrit la décision d'hébergement dans le périmètre.
We aren't
Stennir ne promet pas d'économies avant d'avoir cartographié le processus, et ne présente pas comme automatisé un travail fait par une personne.
#Que doit faire ensuite un acheteur ?
Transformez les listes ci-dessus en questions écrites et envoyez-les à chaque cabinet envisagé. Comparez les réponses, pas les présentations. Une liste de questions plus complète figure dans comment choisir un cabinet de conseil en IA. Pour voir les réponses de Stennir, lisez Conseil en IA et notre méthode, ou réservez un appel de 30 minutes. Les mêmes vérifications valent pour tous les services ; l'IA pour les opérations montre où se situent la plupart des premiers workflows.
#Questions fréquentes
Est-ce un signal d'alerte si un cabinet d'IA publie peu d'études de cas ?
Pas en soi. Beaucoup de missions d'IA sont couvertes par un accord de confidentialité, et les cabinets récents ont moins d'histoires à publier. Le signal d'alerte, c'est un cabinet incapable de décrire son livrable, de nommer ses équipes ou de montrer un exemple anonymisé. Demandez cela plutôt que des logos, et jugez la précision des réponses.
Est-ce un signal d'alerte si le cabinet recommande de ne pas utiliser l'IA ?
Non, c'est bon signe. Certains processus se corrigent mieux avec une règle plus claire, un formulaire ou une simple intégration. Un cabinet qui ne recommande jamais autre chose que l'IA vend de l'IA. Un cabinet qui dit parfois « pas celui-ci » regarde votre processus. L'audit de Stennir peut faire ressortir des workflows pour lesquels la réponse est une correction simple.
Comment vérifier ce qu'on nous dit sur ce que fait l'IA ?
Demandez à la voir fonctionner sur un exemple de vos propres entrées, en présence de la personne qui l'a construite. Demandez quelles étapes sont automatisées et lesquelles sont faites par une personne, et comment les erreurs sont détectées. Si la démo ne fonctionne que sur des données préparées, considérez l'affirmation comme non démontrée tant qu'elle ne tourne pas sur les vôtres.
Où restent nos données si nous travaillons avec Stennir ?
Là où vos règles l'exigent. La décision d'hébergement est inscrite dans le périmètre avant toute construction : quel pays, quel cloud et quel modèle peut y fonctionner. Les comptes sont à votre nom et l'interrupteur reste entre les mains de votre équipe. Stennir travaille avec des équipes opérations aux Émirats arabes unis et en Arabie saoudite, c'est donc une première question habituelle.
