Checklist pré-lancement

Les vérifications à faire avant de lancer votre projet IA

Les 7 points de contrôle qui permettent d'éviter les 7 erreurs les plus fréquentes dans les projets IA PME. À faire avant de valider le premier devis.

Optimize Insight — 2026 7 erreurs × 3 vérifications Avant signature prestataire

Comment utiliser ce document : pour chacune des 7 erreurs classiques, cochez les 3 vérifications correspondantes. Si vous ne pouvez pas cocher les 3 vérifications d'un bloc, l'erreur risque de se produire dans votre projet. Réglez le problème avant de signer.

Erreur 01 Automatiser un processus mal défini

L'automatisation accélère ce qui existe. Un processus flou produit une automatisation floue — plus vite.

Vérifications à cocher

Le processus est documenté étape par étape, cas par cas, exception par exception

Deux personnes différentes dans l'équipe font ce processus de la même façon

Vous pouvez expliquer ce processus à quelqu'un d'externe en 30 minutes chrono

Erreur 02 Négliger la qualité des données d'entrée

Un modèle apprend de ses données. Des données mauvaises produisent un modèle mauvais, peu importe la technologie choisie.

Vérifications à cocher

Vous avez audité le taux de complétude des données (champs vides, valeurs aberrantes)

Vous avez au moins 6 mois d'historique représentatif de votre cas d'usage réel

Un plan de nettoyage des données est prévu avant le début du développement

Erreur 03 Déployer sans plan de maintenance

Un système IA dérive dans le temps. Sans maintenance planifiée, les performances baissent silencieusement jusqu'à l'incident.

Vérifications à cocher

Un responsable interne est désigné pour suivre les performances post-déploiement

Une revue trimestrielle des performances est planifiée dans les agendas

Le contrat prestataire inclut une clause de maintenance ou un SLA de correction

Erreur 04 Créer une solution en silo non intégrée

Un outil IA déployé à côté de vos systèmes sera abandonné dans 3 mois. L'adoption dépend de la friction.

Vérifications à cocher

L'IA s'intègre dans le workflow naturel de l'équipe, sans étape supplémentaire d'accès

Le résultat de l'IA apparaît dans les outils que l'équipe utilise déjà (CRM, ERP, tickets…)

Un test d'adoption avec 3 utilisateurs réels a été fait avant le déploiement complet

Erreur 05 Sous-estimer la résistance au changement

Les équipes n'adoptent pas les outils qu'on leur impose. L'adoption se prépare, elle ne s'impose pas.

Vérifications à cocher

Les utilisateurs finaux ont été impliqués dans la définition du besoin et du périmètre

Un plan de formation est prévu avant le go-live (pas après)

Une phase pilote avec des volontaires est prévue avant le déploiement général

Erreur 06 Négliger la conformité RGPD

Envoyer des données personnelles à une API externe sans analyse préalable est une infraction. Rattrapable avant, coûteuse après.

Vérifications à cocher

Les données personnelles utilisées sont identifiées et leur base légale est documentée

Le prestataire IA a signé un DPA (Data Processing Agreement) conforme RGPD

Le traitement IA est inscrit dans votre registre des traitements

Erreur 07 Automatiser trop de choses en même temps

Vouloir tout automatiser d'un coup dilue les ressources, allonge le délai de valeur et multiplie les risques.

Vérifications à cocher

Un seul processus pilote est défini pour le premier projet — pas une liste de 5

Ce processus pilote est celui avec le meilleur ratio impact / effort identifié

Un critère de succès mesurable est défini à 3 mois : si on ne l'atteint pas, on pivote

Vérifications cochées 0 / 21

Cochez les vérifications ci-dessus pour voir l'évaluation de votre préparation.