Risque de portefeuille IA
Cartographie des cas d’usage, sponsor, valeur attendue, dépendances, criticité et critères d’arrêt ou de passage en production.
AUDIT IA ENTREPRISE
Décider quels projets IA méritent la production
Un audit dirigeant pour qualifier les risques de portefeuille IA, la maturité des données, la gouvernance, la sécurité et la capacité de mise en production avant d’engager budget, conformité ou équipes.
Carte de maturité IA
Valeur métier
Risque
Données
Production
Pilote
Cadrer
Sécuriser
Industrialiser
Pourquoi auditer maintenant
Les grands comptes n’ont pas besoin de plus de prototypes. Ils ont besoin d’un filtre de décision.
Identifier les initiatives IA qui exposent le SI, la conformité ou les données sensibles.
Séparer les opportunités prêtes pour l’industrialisation des idées encore trop fragiles.
Donner aux directions métier, data, IT et sécurité une base commune de décision.
Cadre de responsabilité
Un audit de décision, pas une certification réglementaire
NeuroVista apporte une lecture indépendante, structurée et actionnable. Les conclusions aident vos arbitrages techniques et exécutifs ; elles ne remplacent pas un audit légal, financier, réglementaire ou de certification.
Méthode : entretiens ciblés, revue documentaire, cartographie des cas d’usage, données, risques, fournisseurs et contraintes de production.
Périmètre : constats, hypothèses, zones non vérifiées, responsabilités et preuves attendues sont explicités dans la restitution.
Accountability : un référent NeuroVista porte la synthèse, les limites de l’audit et le plan d’action priorisé.
Périmètre d’audit
Le cadrage couvre le portefeuille, les données, les contrôles et l’architecture de production. L’objectif n’est pas de promettre un ROI : c’est de réduire l’incertitude avant arbitrage.
Gouvernance et responsabilité
Rôles décisionnels, validation humaine, politiques modèle, traçabilité, exigences AI Act/RGPD et alignement juridique.
Data readiness
Disponibilité, qualité, fraîcheur, lineage, droits d’accès, données sensibles et effort réel de préparation avant modélisation.
Sécurité et fournisseurs
Exposition des prompts, accès, secrets, rétention, sous-traitants IA, résidence des données et risques d’intégration.
MLOps et production
Observabilité, drift, évaluations, rollback, monitoring, coûts d’inférence et passage d’un pilote à un service exploitable.
Due diligence investissement
Lecture exécutive des risques, dette technique, dépendances critiques, effort de sécurisation et trajectoire 30/60/90 jours.
Sorties attendues
Un dossier exploitable par direction générale, DSI, data office et sécurité
01
Matrice valeur / risque / maturité par initiative IA
02
Registre des risques données, modèle, sécurité, conformité et production
03
Scorecards de readiness pour les cas d’usage prioritaires
04
Note de limites : hypothèses, preuves manquantes et responsabilités associées
05
Arbitrages : abandonner, recadrer, sécuriser, industrialiser
06
Plan 30/60/90 jours avec preuves attendues et dépendances
Méthode
01
Inventorier
Portefeuille IA, systèmes impliqués, équipes, données, fournisseurs, coûts et contraintes de sécurité.
02
Qualifier
Niveau de risque, niveau de preuve, maturité data, faisabilité production et valeur métier défendable.
03
Arbitrer
Priorisation des chantiers, décisions de go/no-go et conditions minimales pour passer en production.
04
Sécuriser
Plan d’exécution court, responsabilités, preuves de conformité et garde-fous opérationnels.
Conçu pour des contextes où l’erreur coûte cher
Portefeuille IA déjà lancé mais peu lisible
Comité exécutif qui doit prioriser des budgets IA
DSI ou CISO inquiet de l’industrialisation
Due diligence avant investissement, acquisition ou partenariat
Organisation régulée ou fortement exposée aux données sensibles
Vous voulez savoir quels projets IA doivent avancer ?
Partagez le contexte, les contraintes et le niveau de décision attendu. Nous cadrons un audit court, lisible et actionnable.
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