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Introduction
Il y a encore peu de temps, la création d’une IA semblait réservée à quelques chercheurs cloîtrés dans des laboratoires. Aujourd’hui, l’intelligence artificielle s’invite partout : dans les RH, le marketing, les services client, la finance... Et la bonne nouvelle ? N’importe quelle entreprise peut désormais s’y mettre.
Mais une question revient sans cesse : comment créer son IA, concrètement, sans tomber dans un gouffre technologique ou un budget incontrôlé ? Avec la bonne méthode, les bons outils, et surtout les bons objectifs, c’est tout à fait possible — et rentable.
Ce guide ultra-complet (mais facile à suivre, promis !) est fait pour les dirigeants, chefs de projets, responsables innovation ou curieux ambitieux qui veulent passer à l’action. Et il s’appuie sur les méthodes éprouvées d’un acteur clé de la transformation IA en France : Stema Partners.
1. Pourquoi les entreprises veulent créer leur propre IA ?
Créer sa propre IA n’est pas une lubie de startuppeur hype. C’est un levier stratégique puissant. Voici les bénéfices majeurs que les entreprises en retirent :
✅ Automatisation des tâches chronophages
Saisie de données, génération de documents, réponses aux emails... autant de missions que l’IA peut traiter en quelques secondes.
✅ Productivité accrue
Une IA bien intégrée permet de gagner du temps et de libérer les équipes pour des tâches à forte valeur ajoutée.
✅ Meilleure exploitation des données internes
Vos bases de données CRM, RH ou ERP dorment ? L’IA peut les analyser, les structurer et en extraire des insights utiles.
✅ Avantage concurrentiel
En étant plus rapide, plus précis et plus personnalisé dans vos services, vous prenez une longueur d’avance.
💡 Un chiffre à retenir :
Selon une étude Capgemini (2023), 96 % des dirigeants européens considèrent l’IA comme une priorité stratégique, mais seuls 10 % des projets dépassent le stade du test.
Source : Les Echos – avril 2024
2. Comment créer son IA : les étapes clés du succès
🧭 Étape 1 : Identifier les bons cas d’usage IA
Ne partez pas d’une techno. Partez d’un problème métier.
Exemples :
- Dans les RH : trier les CV automatiquement
- Dans les achats : comparer des devis plus vite
- Dans la relation client : automatiser les premières réponses par chatbot
👉 Stema Partners utilise la Value Stream Mapping (VSM) pour cartographier les processus actuels, et imaginer leur version future enrichie d’IA.
🛠️ Étape 2 : Choisir votre type d’IA
Voici les grands types d’IA que vous pouvez envisager :
💡 À noter : une IA sur-mesure n’est pas forcément nécessaire ! 80 % des projets réussis se basent sur des solutions existantes bien configurées.
👥 Étape 3 : Construire une équipe projet IA
Une IA n’est pas un produit “clé en main”. Il faut :
- Un sponsor métier (souvent un directeur opérationnel)
- Un expert IA / Data Scientist (interne ou externe)
- Un chef de projet pour piloter l’avancement
- Un facilitateur du changement pour accompagner les équipes
Stema Partners mise sur des binômes intergénérationnels, combinant consultants IA juniors et experts métier seniors. Cette complémentarité est cruciale pour allier vision stratégique et exécution pragmatique.
🔬 Étape 4 : Créer un PoC rapide et mesurable
Un Proof of Concept permet de tester une idée sans tout déployer.
👉 Exemple d’un PoC réussi :
Décor Alliance, distributeur de matériaux, a branché son CRM à un moteur IA pour identifier les clients les plus prometteurs. Résultat ?
- Taux de conversion x1,5
- Temps de prospection réduit de 70 %
📈 Étape 5 : Déploiement progressif et accompagnement
Créer son IA, c’est aussi changer les habitudes de travail. Il faut :
- Former les utilisateurs
- Monitorer l’utilisation réelle
- Récolter du feedback terrain
- Améliorer en continu
3. Comment créer son IA sans savoir coder ? C’est possible !
Grâce au no-code et au low-code, vous pouvez prototyper des solutions IA en quelques clics.
🌟 Quelques outils magiques :
- Chatbot GPT personnalisé : avec Make + Webflow
- RPA IA pour RH : avec Power Automate + Azure AI
- Recherche intelligente de documents : avec Nanonets ou Docugami
- IA de lead scoring : avec Leadbay (solution utilisée par Stema Partners)
4. Checklist pour réussir la création de votre IA
✅ Avez-vous un cas d’usage clair et priorisé ?
✅ Disposez-vous des données nécessaires (qualité, volume) ?
✅ Avez-vous un sponsor interne motivé ?
✅ Le projet est-il aligné avec votre stratégie ?
✅ Avez-vous prévu un plan de déploiement humain ?
5. Les erreurs fréquentes à éviter
🚫 Vouloir “faire de l’IA” sans objectif clair
🚫 Croire qu’une IA se suffit à elle-même sans humains
🚫 Lancer un projet sans pilote
🚫 Sous-estimer la complexité des données internes
🚫 Ne pas prévoir d’indicateurs de performance
6. Focus Stema Partners : leur approche pour créer de l’IA utile
Stema Partners ne vous vend pas une IA toute faite. Leur méthode repose sur 5 piliers :
- Analyse métier rigoureuse
- Co-construction avec les utilisateurs
- Conception sur mesure
- Déploiement agile
- Accompagnement durable
Ils ont notamment travaillé avec :
- ISPS pour automatiser la gestion des paiements fournisseurs
- Adviso Partners pour identifier plus de 70 cas d’usage IA dans le M&A
- Décor Alliance pour industrialiser la prospection commerciale
Leur promesse ? Des projets à ROI rapide, intégrés dans les process réels.
7. Quelles données pour créer son IA ?
On dit souvent que « l’IA, c’est de la donnée avant d’être de l’intelligence ». C’est vrai. Sans données de qualité, aucun modèle, même le plus performant, ne pourra livrer des résultats fiables. Savoir quelles données mobiliser, où les trouver, et comment les structurer est donc une étape incontournable pour toute entreprise qui se demande comment créer son IA.
Les trois grandes familles de données utilisables
1. Les données internes (les plus stratégiques)
Elles sont générées par votre activité quotidienne. Par exemple :
- Les emails de vos clients ou prospects
- Les formulaires en ligne (demandes de contact, devis…)
- Les tickets de support
- Les fiches produits
- Les historiques de commandes
- Les entretiens RH
💡 Pourquoi elles sont précieuses ?
Elles vous appartiennent. Elles sont spécifiques à votre métier et à vos clients. Ce sont elles qui permettent de créer une IA personnalisée, capable de réellement s’adapter à vos objectifs.
📌 Conseil Stema Partners : avant tout projet IA, cartographiez vos sources de données internes. Faites un audit de leur qualité, de leur format (PDF, Excel, SQL…), et de leur fréquence de mise à jour.
2. Les données publiques
Elles sont disponibles librement sur internet :
- Bases INSEE
- Open Data de l’État
- Données publiques sur les entreprises (societe.com, data.gouv.fr)
- Forums, réseaux sociaux, articles de presse
Elles sont utiles pour enrichir vos modèles (ex : contexte sectoriel) ou croiser des signaux faibles (ex : réputation d’un fournisseur).
3. Les données tierces (achetées ou via API)
Certaines plateformes vendent des données très structurées, souvent utiles pour :
- Le ciblage commercial (bases prospects)
- L’analyse financière
- La géolocalisation ou les comportements consommateurs
⚠️ Attention au RGPD : toute donnée personnelle traitée par une IA doit l’être dans le respect du consentement, de la transparence et de la finalité.
La qualité des données : plus important que la quantité
Une idée reçue persiste : « plus j’ai de données, mieux c’est ». En réalité, une petite base bien étiquetée, nettoyée et structurée peut être bien plus efficace qu’un énorme data lake non exploité.
Critères d’une donnée "IA-compatible" :
🧩 Exemple : pour entraîner une IA à lire des devis, il est préférable d’avoir 500 devis bien scannés et homogènes plutôt que 5 000 fichiers partiels, flous ou rédigés à la main.
Annotation et préparation des données
Dans un projet IA, la phase de préparation des données peut représenter jusqu’à 70 % du temps total.
Quelques tâches nécessaires :
- Nettoyage (retrait des erreurs ou doublons)
- Anonymisation (si données personnelles)
- Annotation manuelle (pour entraîner les modèles supervisés)
- Conversion vers des formats exploitables (CSV, JSON…)
Cas concrets issus de clients Stema Partners
ISPS : traitement de documents fournisseurs
Les équipes d’ISPS ont confié à Stema Partners la mission d’extraire automatiquement des données de factures PDF. Résultat :
- Automatisation de la lecture de 3 types de documents
- Relance automatique si pièces manquantes
- Création de comptes fournisseurs sans intervention humaine
👉 Tout ça a été possible parce que les documents sources étaient bien structurés et centralisés.
Bonnes pratiques pour vos futurs projets IA
- Centralisez vos données : dans un cloud, un ERP, ou un drive bien organisé
- Documentez vos bases : à quoi sert chaque champ ? D’où vient-il ?
- Formez vos équipes à l’hygiène de la donnée
- Faites appel à des experts si vous devez extraire des données complexes
8. Combien ça coûte vraiment de créer son IA ?
On entend tout et son contraire. Certains parlent de milliers d’euros, d’autres de centaines de milliers. Alors, combien coûte vraiment la création d’une IA en entreprise ? Spoiler : ça dépend. Mais on peut vous donner des repères concrets.
Décomposer les postes de coût
Voici les grandes lignes du budget d’un projet IA :
🧠 Total estimé : de 15 000 € à 120 000 €, selon l’ampleur du projet
Modèles économiques selon votre taille d’entreprise
🎯 PME
- Projets ciblés, à fort ROI
- Outils no-code, IA préentraînée
- Budget entre 10 000 et 40 000 €
🏢 ETI / Grandes entreprises
- IA sur mesure
- Multiples cas d’usage
- Budget entre 50 000 et 200 000 €
💡 Exemple chez Adviso Partners :
70 cas d’usage analysés, puis priorisés. Déploiement progressif avec ROI suivi trimestriellement.
Le vrai coût, c’est le non-passage à l’action
Une étude McKinsey (2023) montre que les entreprises intégrant l’IA dans leurs processus enregistrent jusqu’à +20 % de productivité dans les fonctions support.
Ignorer cette transformation, c’est :
- Laisser ses concurrents prendre de l’avance
- Continuer à mobiliser du temps sur des tâches automatisables
- Perdre en attractivité (clients et talents)
Comment optimiser les coûts ?
- Priorisez les cas d’usage à ROI rapide
- Utilisez des modèles existants (GPT, Claude, Mistral…)
- Appuyez-vous sur des experts extérieurs qui ont déjà des briques prêtes
- Automatisez la collecte et la structuration de vos données
- Commencez petit, itérez vite
9. FAQ complète – Comment créer son IA ?
Quelles compétences faut-il pour créer une IA ?
Il faut des compétences en data, mais aussi en compréhension métier. En général, les projets réussis sont pilotés par des équipes pluridisciplinaires.
Faut-il beaucoup de données pour commencer ?
Pas forcément. Un modèle pré-entraîné peut être adapté à vos besoins avec un petit volume de données bien structurées.
Peut-on mesurer l’efficacité de son IA ?
Oui ! Définissez des KPIs en amont (temps gagné, erreurs réduites, satisfaction client, etc.) et suivez-les dans le temps.
Est-ce que l’IA remplace les humains ?
Non, elle les augmente. L’humain garde le contrôle et se concentre sur les tâches stratégiques et relationnelles.
Comment assurer la sécurité des données ?
Travaillez avec des partenaires certifiés, hébergez vos données dans l’UE, chiffrez les flux, et appliquez le RGPD à la lettre.
Comment faire si je n’ai pas d’équipe data en interne ?
Faites-vous accompagner. Un cabinet comme Stema Partners propose des solutions clé en main avec transfert de compétences.
Conclusion : il n’a jamais été aussi simple… de se lancer avec méthode
Créer son IA n’est plus un luxe. C’est un impératif stratégique. Et maintenant que vous avez compris comment créer son IA étape par étape, il est temps de vous lancer.
Besoin d’un diagnostic gratuit ou d’un échange exploratoire ?
Rendez-vous sur Stema Partners pour bénéficier d’un accompagnement pragmatique, mesurable et personnalisé.
Parlons de vos ambitions
Un expert de Stema Partners vous aide à identifier les opportunités IA au sein de votre entreprise.