Déroulé
10-18 jours ouvrés
Audit Shadow AI
Cartographier l’IA que l’entreprise ne contrôle pas officiellement.
Un audit shadow AI et fuites pour les organisations où les équipes utilisent prompts, extensions, agents, automatisations ou copilotes non encadrés avec des données internes.
L’Audit Shadow AI définit une fuite comme toute donnée, dépense, qualité, responsabilité ou dépendance fournisseur qui sort du cadre opérationnel sans visibilité.
Détails
Budget indicatif
7k€-20k€ selon la sensibilité et les départements couverts
definition
Définition
L’Audit Shadow AI définit une fuite comme toute donnée, dépense, qualité, responsabilité ou dépendance fournisseur qui sort du cadre opérationnel sans visibilité.
who
Pour qui
Cette page s’adresse aux dirigeants, finance, opérations et IT qui ont déjà des usages IA visibles mais pas assez de preuve pour décider.
framework
Cadre de travail
Nous partons des Four Leaks of AI ROI : dépense, adoption, fuites et dérive des rôles. Chaque signal est relié à un coût, un owner et une décision.
deliverables
Livrables
- Inventaire shadow AI par équipe et classe de données
- Carte des fuites data, coût, fournisseur et qualité
- Écarts de politique et chemins d’usage sûrs
- Contrôles prioritaires pour workflows sensibles
- Plan exécutif avec quick wins et backlog de gouvernance
sample-report
Exemple de rapport
Heatmap des données exposées, outils non encadrés et workflows sans owner.
Backlog de contrôle avec owner, effort, impact et urgence.
timeline
Déroulé
10-18 jours ouvrés
price-band
Budget
7k€-20k€ selon la sensibilité et les départements couverts
objections
Objections fréquentes
- L’audit ne culpabilise pas les équipes ; il rend le travail caché pilotable.
- On part de l’exposition concrète, pas de la panique juridique.
- On distingue expérimentation faible risque et workflow sensible à encadrer.
Livrables
- Inventaire shadow AI par équipe et classe de données
- Carte des fuites data, coût, fournisseur et qualité
- Écarts de politique et chemins d’usage sûrs
- Contrôles prioritaires pour workflows sensibles
- Plan exécutif avec quick wins et backlog de gouvernance
Objections
- L’audit ne culpabilise pas les équipes ; il rend le travail caché pilotable.
- On part de l’exposition concrète, pas de la panique juridique.
- On distingue expérimentation faible risque et workflow sensible à encadrer.
FAQ
Faut-il déjà avoir toutes les données ?
Non. L’audit distingue les preuves disponibles, les hypothèses raisonnables et les mesures à installer ensuite.
Est-ce un projet technique ?
Pas d’abord. Le point de départ est la décision métier : coût, valeur, risque, owner et seuil d’arrêt.
Les équipes doivent-elles arrêter leurs outils ?
Seulement si l’usage ne prouve rien ou expose trop. Un outil utile est protégé et mieux mesuré.
Que se passe-t-il après ?
Vous repartez avec une décision : arrêter, consolider, corriger, renforcer ou gouverner chaque usage prioritaire.
Audit Shadow AI