Question 1

Je ne sais pas par où commencer avec l'IA dans mon entreprise

Accepted Answer

C'est le point de départ le plus courant, et c'est précisément ce que règle un audit IA : cartographier vos process, identifier les cas d'usage à fort impact et les classer par faisabilité. Vous ressortez avec une roadmap priorisée et un plan d'investissement, pas avec une liste d'outils à tester.

Question 2

Comment savoir si mon entreprise est prête pour l'IA ?

Accepted Answer

La maturité ne se mesure pas à votre niveau technique mais à trois choses : des process identifiables, des données accessibles et un sponsor côté direction. L'audit évalue les trois et vous dit honnêtement ce qui est actionnable tout de suite et ce qui demande une préparation.

Question 3

Quels cas d'usage IA faut-il prioriser en premier ?

Accepted Answer

Ceux qui combinent volume répétitif, règles explicites et données déjà disponibles. En pratique : traitement de documents, préparation de devis, qualification de demandes entrantes, recherche dans une base documentaire. Nous priorisons sur l'impact métier, pas sur l'effet de démonstration.

Question 4

Mon secteur est très spécifique, l'IA peut-elle vraiment s'y appliquer ?

Accepted Answer

Nous partons du métier, pas de la technologie. Les contraintes d'un cabinet d'expertise, d'un industriel ou d'un acteur de santé n'ont rien à voir : c'est le cadrage qui traduit votre réalité en périmètre technique. Nous avons livré dans le secteur public, la santé, la finance, l'industrie et le luxe.

Question 5

Préparer nos devis nous prend un temps fou

Accepted Answer

C'est l'un des gains les plus rapides à obtenir. Un devis se construit à partir de briques identifiables : un historique, un catalogue, des règles de prix, un cahier des charges client. Un agent peut produire une première version complète à partir de la demande reçue, que votre équipe relit et ajuste au lieu de repartir de zéro. Et si vos devis ne se ressemblent pas d'un projet à l'autre, parce que chaque chantier, chaque configuration ou chaque client impose ses propres règles, cela se construit aussi : nous modélisons votre logique de chiffrage telle qu'elle est, y compris quand elle vit dans la tête de vos experts. Dans les deux cas, le temps passé bascule de la rédaction vers la validation.

Question 6

Nos équipes passent la journée dans les emails

Accepted Answer

Le volume n'est pas le vrai problème : c'est le tri et la rédaction répétitive. Un agent branché sur votre messagerie peut qualifier les demandes entrantes, les router vers la bonne personne et préparer une réponse appuyée sur vos documents. L'humain garde la décision et l'envoi, mais n'écrit plus la même réponse pour la vingtième fois.

Question 7

Notre CRM est mal exploité, les données y sont incomplètes

Accepted Answer

Un CRM se vide quand le remplir coûte plus cher qu'il ne rapporte à celui qui le remplit. L'IA inverse ce rapport : elle alimente les fiches depuis les échanges réels (emails, comptes rendus, appels) au lieu de demander une saisie manuelle. Le commercial retrouve un CRM à jour sans avoir eu à le tenir.

Question 8

On refait les mêmes tâches administratives tous les jours

Accepted Answer

C'est le terrain naturel de l'IA : des tâches à règles stables, à fort volume, sans valeur ajoutée perçue. Saisie de factures, rapprochements, extraction de données depuis des PDF, préparation de dossiers récurrents. Le cadrage sert à repérer celles dont le gain est mesurable et le risque d'erreur acceptable, et à commencer par celles-là.

Question 9

Mon POC IA ne passe jamais en production, pourquoi ?

Accepted Answer

Parce qu'un POC optimise la démonstration, pas l'exploitation. Le passage en production demande des choses qu'un POC ignore : gestion des cas limites, qualité des données en continu, droits d'accès, supervision, coût à l'usage. Nous concevons dès le départ pour la production, c'est ce qui change le taux d'aboutissement.

Question 10

On a testé ChatGPT en interne mais rien n'a changé

Accepted Answer

Normal : donner un assistant à chacun ne modifie aucun process. La valeur apparaît quand l'IA est branchée sur vos données et insérée dans un flux de travail précis, avec un avant et un après identifiés. C'est un travail d'organisation autant que de technique.

Question 11

Pouvez-vous reprendre un projet IA mal engagé ?

Accepted Answer

Oui, c'est une demande fréquente. Nous commençons par un audit de l'existant pour séparer ce qui est récupérable de ce qui doit être repris, puis nous proposons un plan avec les coûts associés. Il arrive que la bonne réponse soit de conserver une partie du travail déjà payé.

Question 12

Mes données sont en désordre, puis-je quand même faire de l'IA ?

Accepted Answer

Oui, et c'est le cas le plus courant. Attendre d'avoir des données parfaites revient à ne jamais commencer. Nous cadrons un périmètre où la qualité actuelle suffit, et la préparation des données fait partie du projet plutôt que d'être un prérequis bloquant.

Question 13

Je n'ai pas assez de données pour entraîner un modèle

Accepted Answer

La plupart des projets que nous livrons n'entraînent aucun modèle. Ils utilisent des modèles existants branchés sur vos documents et vos bases (approche RAG). Quelques centaines de documents suffisent souvent à produire un résultat utile.

Question 14

Mes données sont éclatées entre plusieurs outils

Accepted Answer

C'est un blocage classique et il se traite. L'enjeu n'est pas de tout centraliser dans une base unique mais de créer les connexions utiles au cas d'usage visé. Le cadrage identifie quelles sources doivent réellement parler entre elles, et lesquelles peuvent rester où elles sont.

Question 15

Je ne veux pas que mes données partent chez OpenAI

Accepted Answer

C'est une contrainte que nous traitons régulièrement. Nous déployons des solutions entièrement on-premise, sur vos serveurs, avec des modèles ouverts type Mistral. Aucune donnée ne sort de votre infrastructure. Le choix du modèle découle de vos contraintes, pas l'inverse.

Question 16

L'IA est-elle compatible avec le RGPD ?

Accepted Answer

Oui, à condition de concevoir pour. Cela veut dire maîtriser où les données transitent et sont stockées, limiter la collecte au nécessaire, tracer les traitements et gérer les droits d'accès. Nous travaillons avec ces exigences depuis le cadrage, y compris sur des données de santé.

Question 17

Nous sommes dans un secteur réglementé (santé, finance, public), est-ce possible ?

Accepted Answer

Oui. Une partie de nos références vient précisément de ces environnements : secteur public, santé, finance. Les contraintes d'hébergement, de traçabilité et de souveraineté sont intégrées à l'architecture dès le départ, pas ajoutées après coup.

Question 18

Combien coûte un projet IA ?

Accepted Answer

Cela dépend entièrement du périmètre, et un chiffre donné avant cadrage ne veut rien dire. La logique habituelle : un audit ou un cadrage d'abord, qui qualifie les cas d'usage et produit une estimation chiffrée du build sur une base claire. Vous décidez de continuer en connaissance de cause. Et si le budget est votre préoccupation principale, sachez que cette première étape entre dans le Diagnostic Axes d'Innovation : Bpifrance en prend en charge 50 %, jusqu'à 16 000 € TTC. Le ticket d'entrée est donc deux fois moins élevé qu'il n'y paraît.

Question 19

J'ai un budget limité, est-ce que ça vaut le coup de commencer ?

Accepted Answer

Oui, à condition de viser étroit. Un cas d'usage unique, bien choisi et réellement mis en production vaut mieux qu'un programme ambitieux qui s'arrête au pilote. C'est aussi la meilleure façon de produire les preuves nécessaires pour débloquer un budget plus large ensuite. Et le coût n'est pas forcément l'obstacle que vous imaginez : avec le Diagnostic Axes d'Innovation, Bpifrance prend en charge 50 % de cette première étape, jusqu'à 16 000 € TTC. Vous ne payez que la moitié.

Question 20

Comment justifier le retour sur investissement auprès de ma direction ?

Accepted Answer

En choisissant dès le cadrage un cas d'usage dont le gain est mesurable : temps passé sur une tâche, délai de traitement, volume absorbé à effectif constant. Nous posons la mesure avant de construire, pour que le résultat soit démontrable et non déclaratif. Un argument qui pèse souvent autant que le gain lui-même : avec le Diagnostic Axes d'Innovation de Bpifrance, 50 % de la première étape sont pris en charge, jusqu'à 16 000 € TTC. L'investissement à défendre en comité est donc divisé par deux.

Question 21

Existe-t-il des aides ou des financements pour un projet IA ?

Accepted Answer

Oui. Grâce à notre partenariat avec Bpifrance, vous pouvez obtenir une prise en charge de 50 %. Nous vérifions votre éligibilité dès le premier échange.

Question 22

Pourquoi vos prestations ouvrent-elles droit à ce financement ?

Accepted Answer

Parce que Selego est partenaire de Bpifrance. C'est ce qui nous permet de vous faire bénéficier d'une prise en charge de 50 %, sans démarche de votre côté.

Question 23

Combien de temps avant d'avoir quelque chose en production ?

Accepted Answer

Quelques semaines pour un premier périmètre utile, quelques mois pour un déploiement large. Le cadrage dure quelques semaines et produit un livrable actionnable ; le build enchaîne derrière. Nous visons une mise en service rapide plutôt qu'une livraison unique en fin de projet.

Question 24

J'ai besoin d'un résultat rapide, est-ce réaliste ?

Accepted Answer

Oui si le périmètre est resserré. L'erreur habituelle est de vouloir traiter tous les cas dès la première version. En ciblant un flux précis et ses cas les plus fréquents, un résultat exploitable arrive vite, et le reste s'ajoute ensuite.

Question 25

Mon équipe technique n'a pas les compétences IA

Accepted Answer

C'est la situation de départ de la plupart de nos clients. Nous construisons avec vos équipes plutôt qu'à côté, et la montée en compétence fait partie de la mission. L'objectif est que vous puissiez faire vivre la solution sans dépendre indéfiniment de nous.

Question 26

Je n'ai pas de CTO, comment piloter un projet technique ?

Accepted Answer

Un CTO à temps partagé couvre exactement ce besoin : arbitrages techniques, cadrage des prestataires, structuration de l'équipe, sans le coût d'un recrutement à temps plein. C'est souvent le bon format quand la charge technique existe mais ne justifie pas encore un poste.

Question 27

Vaut-il mieux recruter en interne ou externaliser ?

Accepted Answer

Les deux, à des moments différents. Externaliser accélère le démarrage et évite de recruter sur un besoin encore flou ; internaliser a du sens une fois le périmètre stabilisé et récurrent. Nous intervenons en général sur la première phase, en préparant la seconde.

Question 28

Comment former mes équipes à l'IA concrètement ?

Accepted Answer

Pas par de la théorie. Nos formations s'appuient sur ce que nous déployons réellement chez nos clients : cas d'usage opérationnels, outils en production, et le passage de l'usage chat à des workflows agentiques. Elles s'adressent aux équipes métier comme aux équipes tech.

Question 29

Notre système d'information est ancien, l'IA peut-elle s'y brancher ?

Accepted Answer

Dans la très grande majorité des cas, oui. Un SI ancien n'empêche pas l'IA : il impose simplement de choisir les bons points d'entrée, parfois en contournant l'application plutôt qu'en la modifiant. L'audit technique identifie ce qui est accessible et à quel coût.

Question 30

Peut-on connecter l'IA à notre CRM ou notre ERP ?

Accepted Answer

Oui, c'est l'un des usages les plus rentables : l'IA prend de la valeur quand elle lit et écrit dans les outils que vos équipes utilisent déjà. La faisabilité dépend des accès disponibles sur votre outil, ce que le cadrage vérifie avant de s'engager.

Question 31

Nous sommes sur du no-code, faut-il migrer vers du code ?

Accepted Answer

Pas systématiquement. Le no-code tient très bien jusqu'à un certain point ; il devient un frein quand les coûts à l'usage s'envolent, que les performances décrochent ou qu'une contrainte de sécurité apparaît. L'audit technique objective si vous avez atteint ce point ou non.

Question 32

Et si l'IA répond n'importe quoi à mes clients ?

Accepted Answer

C'est un risque réel qui se traite par conception. Trois leviers : ancrer les réponses dans vos documents plutôt que dans la mémoire du modèle, restreindre le périmètre de ce que l'agent a le droit de traiter, et garder une validation humaine là où l'erreur coûte cher. Un agent bien conçu sait dire qu'il ne sait pas.

Question 33

Comment mesure-t-on la qualité des réponses d'un agent IA ?

Accepted Answer

Avec un jeu de cas réels validés par vos experts métier, rejoué à chaque évolution. Sans cette base, toute amélioration repose sur une impression. C'est une étape que nous mettons en place pendant le build, pas après la mise en service.

Question 34

Que se passe-t-il quand le modèle utilisé devient obsolète ?

Accepted Answer

Nous isolons le modèle du reste de l'application, pour qu'il soit remplaçable sans réécrire la solution. Le marché bouge vite : une architecture qui dépend d'un fournisseur unique devient un risque. Ce découplage fait partie de nos choix de conception.

Question 35

Mes équipes ont peur que l'IA remplace leur travail

Accepted Answer

C'est une objection légitime et il vaut mieux l'adresser avant le déploiement. Les projets qui tiennent sont ceux qui retirent des tâches sans intérêt plutôt que des responsabilités. Associer les futurs utilisateurs dès le cadrage change radicalement l'adoption.

Question 36

On a déployé un outil IA mais personne ne l'utilise

Accepted Answer

En général parce qu'il s'ajoute au travail au lieu de s'y substituer : un outil de plus à ouvrir, dans un onglet de plus. L'adoption vient quand l'IA est posée dans l'outil déjà utilisé et supprime une étape visible. C'est un sujet de conception de process autant que de technique.

Question 37

J'ai déjà un prestataire, pouvez-vous intervenir en complément ?

Accepted Answer

Oui, c'est un cas fréquent. Nous intervenons sur un périmètre délimité, en renfort ou sur un sujet que l'équipe en place ne couvre pas, sans chercher à remplacer l'existant. Le partage des responsabilités est posé dès le départ pour éviter les zones grises.

Question 38

Que se passe-t-il après la livraison ? Qui maintient la solution ?

Accepted Answer

Nous restons de la stratégie au run. Selon votre choix, nous assurons la maintenance et les évolutions, ou nous transférons à vos équipes avec la documentation et la formation nécessaires. Le point est tranché pendant le cadrage, pas découvert à la livraison.

Question 39

Comment travaillez-vous concrètement ?

Accepted Answer

Par étapes courtes avec un livrable à chaque fois : audit ou cadrage d'abord, build ensuite, run après. Vous voyez le produit tôt et souvent, et vous pouvez arrêter ou réorienter entre deux étapes. Nous couvrons toute la chaîne, mais vous n'êtes pas obligé de tout prendre.

Question 40

Où êtes-vous basés et travaillez-vous à distance ?

Accepted Answer

Selego est présent dans trois bureaux, Paris, Amsterdam et Barcelone, avec un hub de production à Tirana. Nous intervenons pour des clients en France et à l'international, en combinant présence sur site aux moments clés et travail à distance le reste du temps.

Question 41

Je veux lancer un MVP, combien de temps et quel budget ?

Accepted Answer

Quelques semaines à quelques mois selon l'ambition, avec une mise en marché rapide pour confronter le produit à de vrais utilisateurs. Le budget suit le périmètre : nous cadrons d'abord ce qui doit absolument exister en version 1, et ce qui peut attendre. Selon votre situation, la phase de cadrage peut entrer dans le Diagnostic Axes d'Innovation de Bpifrance, qui en prend en charge 50 %, jusqu'à 16 000 € TTC.

Question 42

Mon application est lente ou instable, que faire ?

Accepted Answer

Un audit technique objective la cause avant d'engager des travaux : dette technique, architecture, infrastructure ou charge. Vous ressortez avec un rapport hiérarchisé séparant les quick wins des chantiers de fond, exploitable par vos équipes ou les nôtres.

Question 43

Je prépare une levée de fonds, faut-il auditer la technique avant ?

Accepted Answer

Oui, c'est le bon moment. Une due diligence technique révèle ce que les investisseurs regarderont de toute façon, et il vaut mieux l'avoir anticipé. L'audit porte sur le code, l'architecture, l'infrastructure et la sécurité, avec un plan d'action priorisé.