Harmondale

Audit ROI IA

Identifier les usages IA qui méritent vraiment du budget.

Un audit ciblé pour prouver où l’IA crée de la valeur mesurable, où l’usage n’est qu’une activité, et ce qui doit être financé ensuite.

L’Audit ROI IA part d’une définition simple : le ROI est la valeur vérifiée après coût complet, qualité, relecture, risque et ownership. L’usage seul n’est pas un retour.

Détails

Déroulé

10-15 jours ouvrés

Budget indicatif

6k€-18k€ selon le périmètre et l’accès aux données

definition

Définition

L’Audit ROI IA part d’une définition simple : le ROI est la valeur vérifiée après coût complet, qualité, relecture, risque et ownership. L’usage seul n’est pas un retour.

Le travail ne consiste pas à produire une note de plus. Il sert à transformer une dépense, un usage ou un risque IA en décision lisible : ce qui doit être arrêté, ce qui doit être réparé, ce qui mérite plus de budget et ce qui doit rester sous contrôle avant d’être étendu.

who

Pour qui

Cette page s’adresse aux dirigeants, finance, opérations, IT et métiers qui ont déjà des usages IA visibles mais pas assez de preuve pour décider. Le symptôme typique n’est pas l’absence d’IA : c’est l’excès d’activité sans ownership, sans coût complet et sans seuil de qualité partagé.

Elle est utile quand les renouvellements approchent, quand plusieurs équipes achètent des outils similaires, quand les pilotes restent en démonstration permanente, ou quand personne ne sait dire si l’IA améliore réellement le workflow qui compte.

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, un risque et une décision. Cette structure évite de confondre enthousiasme, usage et retour mesurable.

Le framework force aussi une discipline simple : un usage IA doit avoir un périmètre, une référence avant IA, un seuil de qualité, une mesure de valeur et une date de revue. Sans ces cinq éléments, l’entreprise finance une histoire plutôt qu’un actif opérationnel.

deliverables

Livrables

Les livrables sont conçus pour être utilisés en comité, pas seulement lus. Ils séparent les preuves disponibles, les hypothèses raisonnables, les risques à réduire et les mesures à installer. Chaque élément doit pouvoir déclencher une décision concrète.

  • Inventaire des usages IA avec owner, coût, risque et hypothèse de valeur
  • AI Waste Index et scores par domaine
  • Carte de preuve ROI par workflow
  • Recommandations arrêter, corriger, renforcer
  • Roadmap 30/60/90 prête pour comité
sample-report

Exemple de rapport

Page exécutive avec indice de gaspillage, fuite dominante, hypothèse de valeur et prochain mouvement recommandé.

Annexe avec preuves workflow, hypothèses de coût, risques et décisions à arrêter, corriger ou renforcer.

Le rapport évite les grandes recommandations abstraites. Il montre les workflows concernés, la preuve derrière chaque conclusion, les limites de confiance et le prochain arbitrage attendu. Un bon rapport Harmondale doit rendre la prochaine réunion plus courte.

timeline

Déroulé

10-15 jours ouvrés

La première partie rassemble inventaire, coûts, décisions passées et exemples terrain. La deuxième partie qualifie les workflows prioritaires, vérifie les hypothèses avec les owners et sépare les sujets de dépense, de qualité, de risque et d’adoption. La fin transforme l’analyse en backlog de décisions.

price-band

Budget

6k€-18k€ selon le périmètre et l’accès aux données

Le budget dépend surtout du nombre d’équipes, de la qualité des traces disponibles, de la sensibilité des données et du niveau d’analyse attendu. Un périmètre court peut suffire si la décision est urgente ; un périmètre plus large se justifie quand plusieurs budgets ou départements sont engagés.

objections

Objections fréquentes

Les objections sont normales parce que l’audit touche à des budgets, à des habitudes d’équipe et parfois à des outils que les personnes aiment réellement. Le rôle de l’audit est de rendre les arbitrages défendables, pas de transformer l’IA en chasse aux coupables.

  • Si vous mesurez déjà le ROI, l’audit valide la preuve au lieu de la refaire.
  • Si la donnée est imparfaite, on part des décisions et traces de coût disponibles.
  • Si les équipes craignent les coupes, le cadrage reste la récupération de valeur.

Livrables

  • Inventaire des usages IA avec owner, coût, risque et hypothèse de valeur
  • AI Waste Index et scores par domaine
  • Carte de preuve ROI par workflow
  • Recommandations arrêter, corriger, renforcer
  • Roadmap 30/60/90 prête pour comité

Objections

  • Si vous mesurez déjà le ROI, l’audit valide la preuve au lieu de la refaire.
  • Si la donnée est imparfaite, on part des décisions et traces de coût disponibles.
  • Si les équipes craignent les coupes, le cadrage reste la récupération de valeur.

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.

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Identifier les usages IA qui méritent vraiment du budget.

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