Audit AI-Ready
Diagnostic — Produit d'appel2 à 3 semaines · forfait, payé à la commande
À partir de 1 500€
Facturation 100% à la commande
Labs traite ce verrou, et rien d'autre : diagnostic de maturité, couche de données, agents branchés sur vos sources réelles — puis la mesure de ce qu'ils changent. Pour les dirigeants qui veulent passer du POC à la production.
En 2026, la quasi-totalité des PME utilisent une IA générative au quotidien. Pourtant, presque aucune ne l'a connectée à ses propres données. Le résultat est partout le même : des réponses génériques, des agents-coquilles vides, des données silosées entre Drive, CRM, mails et factures.
Le
verrou
n'est
pas
le
choix
du
modèle.
Le
verrou
est :
comment
rendre
les
données
d'une
PME
utilisables
par
l'IA,
de
manière
contextuelle,
sécurisée
et
maintenable.
LinkTec
Labs
répond
à
ce
verrou.
Du diagnostic au déploiement, jusqu'à l'accompagnement long terme.
2 à 3 semaines · forfait, payé à la commande
6 à 12 semaines · devis au périmètre, par jalons
6 mois minimum · retainer mensuel
Jusqu'à 50 % de votre audit ou de votre projet peut être pris en charge, selon votre situation.
Diagnostic et accompagnement à l'adoption de l'IA pour les PME, dans le cadre de France 2030. Éligible selon votre profil et votre projet.
Accompagnement et aides à la transformation numérique des TPE et PME. Dispositifs mobilisables selon votre situation.
Crédit d'impôt sur les dépenses d'innovation des PME (CII), sous réserve d'éligibilité et d'acceptation par l'administration.
Chaque mission Labs suit le même protocole rigoureux — du diagnostic à l'optimisation continue.
Cartographier les données, identifier les cas d'usage à ROI rapide, mesurer la maturité IA.
Construire la couche données : ingestion, base vectorielle, connecteurs, agents sur mesure.
Mettre en production : orchestration des agents, intégrations métier, monitoring continu.
Mesurer, ajuster, faire évoluer : pilotage KPI, A/B testing des prompts, R&D continue.
Cinq étapes, toujours les mêmes. Chacune est un endroit où une donnée peut fuiter, être mal filtrée ou devenir invérifiable — donc un endroit où poser une question précise à n'importe quel prestataire, LinkTec compris.
Documents, bases, e-mails, outils métier. Le périmètre est arrêté par écrit : ce qui n'y figure pas n'est jamais copié.
Extraction, découpage, puis description de chaque fragment dans son document d'origine — sans quoi un extrait perd son sens.
Recherche sémantique et lexicale fusionnées. Le filtrage par habilitation s'applique à la recherche, pas après.
Le modèle ne reçoit que les fragments retenus. Chaque réponse renvoie aux passages qui la fondent, et la trace est exportable.
Un jeu de questions de référence mesure la fidélité aux sources. Toute modification se justifie par un chiffre, pas par une impression.
Vue d'ensemble. Le détail d'ingénierie — contrôle d'accès au moment de la recherche, citations, journal d'audit, évaluation, fin de mission — est publié sur Sécurité & architecture. Il s'agit d'une architecture de référence : une cible d'ingénierie et une méthode de cadrage, pas un parc déjà déployé chez plusieurs clients.
LinkTec Labs combine une formation universitaire en intelligence artificielle & données en cours avec une expérience en laboratoires de recherche en robotique et intelligence artificielle.
Cette double culture — académique et opérationnelle — permet d'aborder les problèmes des PME avec des méthodes qui ont fait leurs preuves en recherche : modélisation rigoureuse, validation expérimentale, documentation des choix d'architecture.
Ce qui suit décrit des compétences techniques et la manière dont elles s'assemblent, pas une liste de produits à commander. Les briques retenues, le fournisseur de modèle et la région d'hébergement sont arrêtés avec vous au cadrage — rien n'est imposé par défaut.
Extraction PDF / DOCX / tableurs, découpage, métadonnées de provenance. Chaque fragment garde le contexte de son document d'origine.
Recherche sémantique et lexicale fusionnées. Pinecone · Qdrant · Weaviate, ou un index auto-hébergé quand le périmètre l'exige.
Re-ranking, citations obligatoires, filtrage par habilitation appliqué au moment de la recherche — pas après la génération.
Claude API et outils métier appelés par un même agent : schémas d'outils typés, reprise sur erreur, budgets de jetons, garde-fous de sortie.
n8n, webhooks, files d'attente, exécutions idempotentes et rejouables : un traitement relancé deux fois ne produit pas deux effets.
Jeu de questions de référence, mesure de la fidélité aux sources et de la pertinence des extraits, journalisation des exécutions.
Mise en service, reverse proxy, gestion des secrets, sauvegardes, supervision et journaux. Ce qui tient en production, pas seulement en démo.
Modélisation et simulation d'un processus métier pour tester une décision avant de l'appliquer au réel.
Prompting structuré et exemples guidés d'abord ; adaptation supervisée d'un modèle (fine-tuning) seulement quand le style, le format ou un vocabulaire métier très particulier ne s'obtiennent pas autrement. Dans la grande majorité des cas, la contextualisation des données donne un meilleur résultat pour un coût inférieur — c'est ce qui est recommandé par défaut.
Prestation cadrée à part, à l'intérieur du niveau 2 : jeu de test défini avant de commencer, comparaison chiffrée face à la contextualisation seule, mise en production décidée sur ce résultat. Aucun gain de performance n'est promis à l'avance, et le coût dépend du jeu de données — il est arrêté au cadrage.
NDA avant tout échange, DPA quand des données personnelles sont traitées, alignement RGPD & AI Act EU, restitution en formats ouverts et suppression.
Pour un assistant documentaire privé, le cadre relie les sources autorisées, l'ingestion contextualisée, un index hybride, le contrôle d'accès au moment de la recherche, le modèle choisi au cadrage, les citations, le journal d'audit et l'évaluation. Il s'agit d'une architecture de référence, pas d'une infrastructure présentée comme déjà déployée chez plusieurs clients.
NDA avant tout échange, DPA lorsque nécessaire, hébergement et sous-traitants nommés, accès réservés aux intervenants autorisés selon leur rôle et conservation explicite. Infrastructure dédiée, chiffrement au repos ou journal d'audit détaillé sont indiqués comme configurables, jamais comme acquis.
Un référentiel de maturité IA conçu pour aider les dirigeants de PME à se situer par rapport à leur secteur — et à savoir précisément où agir en priorité.
Plutôt que de décrire le livrable, le voici. Extrait anonymisé d'un audit AI-Ready réellement produit pour une entreprise : 6 dimensions, 24 critères notés, score de 44/100 et pistes hiérarchisées. Le commanditaire n'est pas identifiable et aucun résultat client n'est revendiqué.
Un audit AI-Ready est un diagnostic structuré de la maturité IA d'une PME sur 6 dimensions : données, processus, outils, gouvernance, compétences et culture. Il aboutit à un rapport de 30 à 50 pages comprenant un score AI-Ready, une cartographie des données, une liste priorisée de 5 à 10 cas d'usage à ROI rapide et une roadmap de mise en œuvre à 6, 12 et 24 mois. L'objectif n'est pas de vendre une solution — c'est de donner une vision claire de l'état des lieux et des priorités d'action.
Un consultant IA classique livre des recommandations stratégiques sans construire le système derrière. LinkTec Labs combine les deux : l'audit débouche sur des livrables techniques concrets (pipelines d'ingestion, bases vectorielles, agents personnalisés) qui peuvent être mis en production par les équipes Labs. Le diagnostic et l'exécution sont assurés par les mêmes compétences techniques — pas un consultant qui passe la main à un intégrateur.
Non. La très grande majorité des PME ont des données non structurées (Drive, mails, factures, CRM partiel, documents Word, exports manuels). L'audit AI-Ready inclut justement la cartographie et l'évaluation de la qualité de ces sources. Le niveau 2 (couche données) construit ensuite le pipeline d'ingestion et de contextualisation pour rendre ces données exploitables par l'IA — sans imposer une refonte complète du SI.
Oui. Lorsque la mission implique l'accès à des données internes ou sensibles, un accord de confidentialité (NDA) est signé avant tout échange de documents. Pour démarrer sereinement, il est également possible de travailler dans un premier temps sur un périmètre restreint ou sur des données anonymisées. Dans tous les cas, l'accès aux informations est strictement limité aux besoins opérationnels de la mission, journalisé, et les données sont restituées ou supprimées à son issue.
Un audit ne garantit pas un ROI — il identifie les cas d'usage où le ROI est probable et les priorise selon l'effort de mise en œuvre. Chaque cas d'usage retenu est documenté avec son hypothèse de gain, son coût de mise en œuvre estimé et les conditions de réussite. Le ROI réel est mesuré ensuite, à la mise en production — pas avant. Cette transparence sur l'incertitude fait partie de l'approche issue de la recherche : on ne promet pas ce qui ne se mesure pas.
Trois suites possibles, sans engagement : (1) l'audit reste un livrable autonome — le dirigeant l'utilise pour piloter ses prochaines décisions en interne ; (2) la mise en place de la couche données (niveau 2) — construction de l'infrastructure et des premiers agents sur 6 à 12 semaines ; (3) un retainer mensuel (niveau 3) — accompagnement long terme avec veille IA et R&D ciblée. Le choix se fait à froid, après lecture du rapport — pas dans l'urgence d'une signature.
Études, analyses techniques et frameworks sur l'IA appliquée aux PME.
Cadrez votre priorité en 20 minutes. Sans engagement.