Due Diligence des fournisseurs d’IA : critères techniques et organisationnels pour les entreprises de taille moyenne

Pourquoi la due diligence est cruciale chez les fournisseurs d’IA

Le choix du bon fournisseur d’IA détermine le succès ou l’échec de votre transformation digitale. Tandis que les éditeurs de logiciels établis tels que Microsoft, SAP ou Salesforce proposent depuis des décennies des produits éprouvés, le secteur de l’IA voit apparaître chaque jour de nouveaux acteurs aux promesses ambitieuses.

Mais tous les start-up qui annoncent aujourd’hui un modèle de langage révolutionnaire n’existeront plus forcément dans deux ans. Les conséquences d’un mauvais choix vont de l’investissement perdu jusqu’à une violation de la confidentialité des données.

Thomas, directeur général d’une entreprise industrielle, en a fait les frais : un fournisseur de chatbot IA prétendument économique a cessé son service après huit mois. Les données clients sont subitement devenues inaccessibles.

Une due diligence systématique vous protège de ce genre de scénario. Elle permet d’identifier non seulement les faiblesses techniques, mais aussi les risques organisationnels qui pourraient mettre en péril votre projet.

Les trois piliers d’une évaluation fournisseur IA réussie

Une évaluation approfondie repose sur trois fondements : la compétence technique, la stabilité organisationnelle et la sécurisation contractuelle.

La compétence technique inclut la performance des modèles, leur capacité à passer à l’échelle et l’intégration à votre écosystème informatique existant.

La stabilité organisationnelle signifie : le fournisseur peut-il assurer un support sur la durée ? Dispose-t-il de financements suffisants et d’une équipe qualifiée ?

Enfin, la sécurisation contractuelle définit de manière contraignante les accords de niveau de service, la protection des données et les scénarios de sortie.

Critères techniques d’évaluation en détail

Performance et précision du modèle

La qualité des modèles IA repose sur des indicateurs de performance mesurables. Demandez à voir les résultats de benchmarks réalisés sur des jeux de données standards.

Les grands fournisseurs tels qu’OpenAI, Anthropic ou Google publient régulièrement des comparaisons de performance sur leurs modèles. Les petits acteurs, au minimum, doivent communiquer de façon transparente leurs propres benchmarks internes.

Attention toutefois : les chiffres de laboratoire diffèrent souvent radicalement des résultats sur le terrain. Exigez une preuve de concept avec vos propres données.

Anna, directrice RH d’un éditeur SaaS, a testé trois outils IA différents pour la présélection de candidatures. Un seul a obtenu de bons résultats avec des CV allemands.

Scalabilité et intégration

Comment le système se comporte-t-il en cas de forte sollicitation ? Les applications IA modernes doivent pouvoir répondre à des centaines de requêtes simultanées sans que les temps de réponse explosent.

Renseignez-vous sur l’infrastructure sous-jacente. Le système fonctionne-t-il sur des plateformes cloud reconnues types AWS, Azure ou Google Cloud ? Le fournisseur héberge-t-il lui-même sur des serveurs à capacités incertaines ?

L’intégration aux systèmes existants est déterminante pour l’utilité réelle. Les APIs doivent suivre la norme REST et être documentées de manière complète.

Markus, directeur IT d’un groupe de services, vérifie systématiquement la compatibilité avec Microsoft 365, SAP et son CRM. Sans intégration transparente, même des outils IA brillants n’apportent aucune valeur.

Sécurité des données et conformité réglementaire

Où vos données sont-elles traitées et stockées ? Les entreprises européennes doivent respecter le RGPD – cela exclut souvent les services cloud aux USA, sauf décision d’adéquation ou clauses contractuelles types.

Vérifiez les certifications du fournisseur. ISO 27001, SOC 2 Type II ou la certification BSI démontrent une réelle prise au sérieux de la sécurité de l’information.

Autre point clé : vos données servent-elles à entraîner les modèles IA ? Nombreux sont les fournisseurs qui se réservent ce droit pour améliorer leurs modèles. Cela peut mettre en danger vos secrets d’affaires.

Chez Brixon, nous travaillons uniquement avec des fournisseurs qui garantissent explicitement que les données clients ne servent pas à l’entraînement des modèles. Vos informations restent confidentielles.

Facteurs organisationnels à prendre en compte

Stabilité du fournisseur et références

Depuis combien de temps le fournisseur est-il en activité ? Les start-up proposent des solutions novatrices, mais leur risque de défaillance est plus élevé.

Examinez l’historique des financements. L’entreprise a-t-elle récemment levé des fonds ? Ou connaît-elle des problèmes de trésorerie ?

Analysez l’équipe dirigeante. Les fondateurs possèdent-ils une expérience pertinente en IA ou en management d’entreprise ? Les profils LinkedIn dévoilent souvent plus que les communiqués de presse.

Des clients de référence dans votre secteur valent de l’or. Si le fournisseur a déjà mené à bien des projets similaires, votre risque diminue considérablement.

Support et maintenance

Les systèmes IA requièrent un suivi constant. Les modèles doivent être mis à jour, les données retravaillées et les anomalies corrigées.

Quel est le niveau de support proposé par le fournisseur ? Les applications critiques pour l’activité nécessitent un support 24/7 avec délais de réponse garantis sous quatre heures.

Demandez quel est le chemin d’escalade. En cas de problème critique, pouvez-vous joindre directement les développeurs ? Ou êtes-vous dirigé vers un centre d’appels générique ?

Les entreprises allemandes apprécient un support en langue allemande. Vérifiez que vos interlocuteurs maîtrisent les termes techniques de votre secteur.

Négociation contractuelle et SLA

Les accords de niveau de service (SLA) définissent des critères de qualité mesurables. Une disponibilité de 99,9 % correspond à un maximum de 43 minutes d’interruption par mois.

Mais que se passe-t-il en cas de non-respect du SLA ? Des pénalités symboliques n’ont aucun effet si votre activité s’arrête réellement. Exigez des compensations adéquates.

Des clauses de sortie sont essentielles. Pouvez-vous exporter la totalité de vos données à la fin du contrat ? Sous quel format ? Combien de temps pour effectuer la migration ?

Attention aux coûts cachés. Certains fournisseurs facturent chaque requête API à part. Si l’utilisation augmente, la facture peut vite exploser.

Checklist pratique pour la sélection du fournisseur

Évaluation technique

Sécurité et conformité

• Emplacement des données : Traitement et stockage dans l’UE/Allemagne
• Certifications : ISO 27001, SOC 2, BSI Grundschutz
• Chiffrement : De bout en bout lors du transfert et du stockage
• Contrôle d’accès : Authentification multi-facteur, droits basés sur les rôles
• Journaux d’audit : Traçabilité complète de toutes les actions
• Utilisation des données : Aucune utilisation à des fins d’entraînement sans consentement

Critères organisationnels

1. Ancienneté de l’entreprise : Au moins 18 mois d’activité opérationnelle
2. Financement : Trésorerie suffisante pour 24 mois prouvée
3. Qualification des équipes : Ingénieurs IA expérimentés et experts métier
4. Références : Au moins trois projets réussis de taille comparable
5. Temps de support : Réponse sous 4 heures en cas d’incident critique
6. Feuille de route : Plan de développement produit public pour 12 mois

Sécurisation contractuelle

Exigez explicitement ces points au contrat :

• SLA de disponibilité d’au moins 99,5 %
• Pénalités appropriées en cas de non-respect du SLA
• Délai de résiliation inférieur à 90 jours
• Export complet des données à la fin du contrat
• Protection tarifaire pour 24 mois
• Escalade possible jusqu’au C-level

Pièges fréquents et comment les éviter

L’effet démo

Des démonstrations bluffantes masquent souvent des limites en conditions réelles. Le fournisseur présente des cas soigneusement préparés, mais passe sous silence les difficultés avec vos propres données métiers.

Insistez pour effectuer des tests avec vos jeux de données. C’est le seul moyen de constater si le système gère correctement les caractères spéciaux ou bute sur vos termes professionnels spécifiques.

Dépendance fournisseur via des formats propriétaires

Certaines solutions stockent vos données dans des formats propriétaires. Migrer plus tard devient alors impossible, ou ruineux.

Exigez les exports dans des formats standards tels que JSON, CSV ou SQL. Vos données vous appartiennent – pas au fournisseur.

Coûts cachés lors du passage à l’échelle

Combien coûte le système si vous doublez le nombre d’utilisateurs ? Beaucoup de fournisseurs attirent avec des tarifs d’entrée bas, puis appliquent des hausses disproportionnées avec la croissance.

Projetez plusieurs scénarios de croissance. La courbe des coûts doit être linéaire ou dégressive – jamais exponentielle.

Accords de confidentialité peu clairs

Les conditions générales comportent souvent des formulations floues concernant l’utilisation des données. “Données anonymisées pour l’amélioration produit” signifie parfois en pratique que vos informations sortent de l’entreprise.

Exigez un accord de traitement des données séparé, conforme au RGPD. C’est là que figurent tous les aspects liés à la protection des données.

Recommandations pour votre stratégie IA

Commencez par un processus de sélection structuré

Définissez d’abord vos besoins de façon précise. Quels processus métier concrets l’IA doit-elle optimiser ? Quelle intégration est nécessaire ? Quel budget est disponible ?

Établissez une long list de 8 à 10 fournisseurs potentiels. Appuyez-vous sur la presse spécialisée, les analystes et les recommandations de votre réseau.

Réduisez cette liste à 3-4 candidats via une première étude. Ce n’est qu’ensuite que vous investirez dans les entretiens approfondis et les preuves de concept.

Élaborez un plan de gestion des risques

Que se passe-t-il si votre favori fait défaut ? Prévoyez dès le départ des solutions de secours.

Évitez les points de défaillance unique. Privilégiez les fournisseurs multi-cloud ou gardez-en un second en réserve.

Consignez toutes les configurations et adaptations. Vous pourrez ainsi migrer plus rapidement vers une alternative si besoin.

Investissez dans la montée en compétences interne

La meilleure solution IA ne sert à rien si vos équipes ne savent pas l’utiliser. Prévoyez un budget suffisant pour la formation et l’accompagnement du changement.

Désignez un référent IA interne. Cette personne fera le lien entre votre organisation et le fournisseur.

Chez Brixon, nous vous accompagnons non seulement dans le choix du fournisseur, mais aussi dans le développement des compétences IA en interne. Nos ateliers permettent à vos équipes d’acquérir le savoir-faire nécessaire pour un déploiement réussi de l’IA.

Commencez petit, voyez grand

Lancez-vous avec un projet pilote ciblé. Cela vous permettra d’acquérir de l’expérience et de limiter les risques d’une première implémentation IA.

Sélectionnez un cas d’usage avec ROI mesurable. L’automatisation des devis ou la classification intelligente de documents offrent des résultats rapides et visibles.

Anticipez la montée à l’échelle dès la phase pilote. Quels autres cas d’usage pourraient suivre ? Comment la solution s’intègre-t-elle dans votre stratégie IT à long terme ?

Questions fréquentes