FAQ IA & Data
pour PME/ETI

Un diagnostic IA & Data coûte 6 000€ (2-3 semaines). Un cas d'usage IA complet, du POC à la production, est à 18 000€ (6-12 semaines). L'accompagnement mensuel DaaS (CTO Data externalisé) est à 3 500€/mois. Ces tarifs sont fixes et sans surprise — aucun dépassement possible.

Les PME qui déploient un projet IA ciblé constatent en moyenne un gain de productivité de 20 à 40% sur les processus automatisés et une réduction des coûts opérationnels de 15 à 30%. Le ROI devient positif en 6 à 18 mois selon le cas d'usage. Nous calculons le ROI attendu dès le diagnostic.

Le ROI IA se calcule ainsi : (Gains générés - Coût du projet) / Coût du projet × 100. Les gains incluent le temps gagné (heures × coût horaire), la réduction des erreurs et l'augmentation du chiffre d'affaires. FirstDown fournit une estimation chiffrée dès le diagnostic à 6 000€, avant tout engagement sur un projet complet.

Oui. Les PME françaises peuvent mobiliser le crédit impôt recherche (CIR) pour les phases R&D, les aides Bpifrance (prêt numérique, garantie innovation), et les subventions régionales pour la transformation digitale. FirstDown vous aide à identifier les dispositifs applicables à votre projet lors du diagnostic.

18 000€ couvre un cas d'usage IA complet : analyse des données, développement du modèle, intégration dans vos outils existants (ERP, CRM) et mise en production. Ce tarif exclut les licences logicielles tierces et l'infrastructure cloud, que nous calibrons au minimum nécessaire.

Un diagnostic IA se réalise en 2 à 3 semaines. Un POC (preuve de concept) est livré en 4 à 6 semaines. Un cas d'usage complet en production demande 8 à 12 semaines selon la complexité des données et les intégrations nécessaires. Nous privilégions les projets à ROI rapide et mesurable.

Non — la préparation des données fait partie de notre mission. Nous auditons vos données existantes dès le diagnostic. Si vos données sont insuffisantes ou mal structurées, nous définissons un plan de collecte et de nettoyage avant de démarrer le développement IA. Un projet IA solide commence toujours par la qualité des données.

Notre méthodologie en 4 étapes : 1. Identifier — audit des données et cas d'usage à fort ROI. 2. Cadrer — POC et architecture technique. 3. Déployer — mise en production intégrée à vos outils. 4. Adopter — formation des équipes et monitoring des performances. Chaque étape produit des livrables concrets.

Une disponibilité partielle (4 à 8 heures/semaine) de votre référent IT est nécessaire pour les accès aux systèmes et les intégrations. Nous documentons tout et formons vos équipes pour une autonomie complète à la livraison. Notre objectif est que vous n'ayez plus besoin de nous après la phase d'adoption.

C'est exactement notre recommandation. Le Diagnostic IA à 6 000€ est conçu comme un premier pas : il identifie vos 2-3 meilleurs cas d'usage IA, estime le ROI de chacun et vous donne une roadmap actionnable — sans obligation de continuer avec FirstDown. La majorité de nos clients choisissent ensuite de passer à l'étape suivante.

FirstDown accompagne des PME et ETI dans l'industrie (maintenance prédictive, contrôle qualité), le retail (prévisions de demande, personnalisation), les services B2B (automatisation des processus), la finance (détection de fraude, scoring crédit), la santé (analyse documentaire) et la logistique (optimisation des tournées).

Les cas d'usage IA à ROI rapide pour les PME : automatisation du traitement documentaire (devis, factures), chatbot interne de base de connaissances, prévision des ventes et stocks, détection d'anomalies dans les données de production, et génération de contenu commercial. Ces projets génèrent un retour positif en moins de 12 mois.

Oui, à condition de cibler des cas d'usage précis. Les PME tirent le meilleur parti de l'IA générative pour rédiger des offres commerciales, répondre aux appels d'offres, générer des fiches produits, analyser des contrats et synthétiser des rapports. Les modèles accessibles (GPT-4, Claude, Mistral) ont des coûts d'usage très faibles pour ces volumes.

Oui. L'automatisation intelligente des processus (IPA) est l'un de nos cas d'usage phares. Nous combinons RPA (automatisation robotique), LLM (traitement du langage) et règles métier pour automatiser : traitement des emails entrants, extraction de données des documents, routage des demandes clients, reporting automatique.

Votre entreprise est prête pour l'IA si vous avez des données structurées (même en faible quantité), des processus répétitifs chronophages, et un problème métier clairement identifié. Vous n'avez pas besoin d'une équipe data interne — c'est précisément notre rôle. Le Diagnostic FirstDown évalue votre maturité IA en 2 semaines.

Cela dépend du cas d'usage. Pour la classification de documents, 500 à 1 000 exemples suffisent souvent. Pour la détection d'anomalies en production, quelques mois d'historique sont suffisants. Pour des modèles plus complexes, plusieurs années de données sont préférables. En cas de données insuffisantes, nous utilisons des techniques de transfer learning et de data augmentation.

Oui. Nous signons systématiquement un NDA dès le premier échange. Vos données restent dans votre infrastructure ou dans des environnements cloud sécurisés (AWS, Azure, GCP) que vous contrôlez. Nous ne conservons aucune donnée métier sur nos propres systèmes. Conformité RGPD garantie.

Nous utilisons les technologies adaptées à chaque projet : Python (data science), dbt (transformation data), Airflow ou Prefect (orchestration), PostgreSQL / BigQuery / Snowflake (stockage), OpenAI / Mistral / Anthropic (LLM), LangChain / LlamaIndex (orchestration LLM). Nous privilégions les technologies open source et évitables sans dépendance à un vendor unique.

Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) permet à un LLM de répondre à des questions en cherchant dans vos documents internes plutôt qu'en utilisant uniquement sa mémoire. Résultat : un chatbot qui connaît vos procédures, vos produits et vos contrats avec précision. C'est l'application IA B2B la plus demandée en 2024-2025.

Pas nécessairement. Pour les PME, nous privilégions les architectures légères : API cloud (coût à l'usage, zéro infrastructure à gérer) pour les modèles de langage, et déploiement on-premise si vos données sont sensibles. Nous dimensionnons l'infrastructure au minimum nécessaire pour éviter les coûts inutiles.

La due diligence technologique M&A est un audit approfondi du SI, des données et des capacités IA d'une entreprise cible dans le cadre d'une opération de fusion-acquisition. Elle évalue la qualité du code, la dette technique, la valeur des actifs data, la robustesse des modèles IA et les risques technologiques pour l'acquéreur.

Les cabinets de conseil généralistes évaluent le SI mais pas les actifs IA et data, qui peuvent représenter 30 à 70% de la valeur d'une entreprise tech. FirstDown est le seul cabinet en France spécialisé dans l'audit des modèles IA, des pipelines data et de la qualité des datasets lors des transactions M&A.

Le coût dépend de la complexité du SI audité et du délai (généralement 2 à 4 semaines). Contactez-nous pour un devis personnalisé selon la taille de la cible (PME : 15-25k€, ETI : 30-60k€). Ce coût est négligeable comparé à l'enjeu d'une acquisition mal évaluée.

Notre audit identifie : dette technique cachée (code non maintenable), modèles IA obsolètes ou biaisés, données non conformes RGPD, dépendances à des fournisseurs tiers critiques, pipelines data fragiles, compétences data rares concentrées sur une seule personne, et surestimation de la valeur des actifs technologiques.

Une due diligence tech standard se réalise en 2 à 4 semaines selon la taille et la complexité de la cible. En mode accéléré (délai vendeur serré), nous pouvons livrer un rapport synthétique avec les points critiques en 5 jours ouvrés. Le rapport final comprend une évaluation de maturité, les risques identifiés et des recommandations d'ajustement de prix.