Votre situation : l'IA n'est pas magique
Vous avez ouvert l'accès à l'IA, vos équipes s'en servent par intermittence, avec plus ou moins de conviction, mais rien ne s'est véritablement installé dans vos processus.
Trouvez la situation qui ressemble à la vôtre. Chacune décrit ce qui bloque et ce que nous faisons pour avancer.
#préparation
Savoir si votre entreprise est prête pour l’IA
Vous souhaitez engager un projet IA, mais vous ne savez pas si votre organisation peut le mener à bien ? Vous manquez d’une vision claire des compétences, des données et des changements nécessaires pour commencer ?
Après l'engouement de l'an dernier, les dirigeants sont impatients de voir le retour de leurs investissements en IA générative, mais les organisations peinent à en prouver et à en réaliser la valeur.
La réponse de Graines
→ Le diagnosticAvant d’engager un projet, nous évaluons ce que votre organisation et votre comité de direction sont en capacité de porter. Le diagnostic examine votre processus actuel, les compétences disponibles et les écarts à combler pour envisager un premier cas d’usage. Vous disposez d’un compte-rendu détaillé pour décider de la suite et identifier les prérequis : préparer les acteurs, rendre les données exploitables ou passer à l’exploration des usages.
Adoption
Nous évaluons la préparation des décideurs et des équipes, leur adhésion et les résistances prévisibles. Vous savez où le projet risque de bloquer avant de l’engager.
Responsabilité
Les risques juridiques, de sécurité et de souveraineté sont analysés. Les usages de l’IA déjà présents dans l’entreprise sans cadre défini sont repérés.
#décision
Décider où et comment appliquer l'IA
Vous avez financé des expérimentations et vous ne savez pas dire ce qu'elles ont produit ? Vous voulez intégrer l'IA dans certains processus, mais vous ne savez pas comment démarrer ?
Son adoption suppose un certain nombre de prérequis pour en tirer pleinement parti.
La réponse de Graines
→ L'idéationLe diagnostic mesure la capacité de votre organisation et celle de votre comité de direction. Il se termine sur une décision plutôt qu'un état des lieux.
Adoption
Le diagnostic mesure aussi la préparation de vos décideurs et de vos équipes, et les résistances prévisibles.
Responsabilité
Votre exposition juridique, de sécurité et de souveraineté est objectivée dès le diagnostic, et les usages non cadrés sont repérés.
#rentabilité
Constater le retour sur investissement de l'IA
Vous consacrez du temps et du budget à l’IA sans pouvoir dire ce qu’elle rapporte ? Les premiers essais sont encourageants, mais vous manquez d’éléments pour justifier un investissement plus important ?
Après l'engouement de l'an dernier, les dirigeants sont impatients de voir le retour de leurs investissements en IA générative, mais les organisations peinent à en prouver et à en réaliser la valeur.
La réponse de Graines
→ Évaluer le retour sur investissement avec un POCNous partons d’un cas d’usage précis pour vérifier ce que l’IA apporte au processus concerné. Le POC, construit sur vos données, permet de confronter les bénéfices attendus aux résultats de la démonstration et aux moyens nécessaires pour les obtenir. Vous disposez ainsi d’éléments concrets pour décider si l’industrialisation mérite d’être engagée. Une première version utilisable est ensuite éprouvée en conditions réelles pour mesurer ses performances et ses coûts de fonctionnement.
Adoption
Les équipes concernées participent à l’évaluation des changements dans leur travail. Le gain attendu doit se traduire dans le processus quotidien, avec des rôles et des compétences clairement définis.
Responsabilité
La décision d’investir tient compte des limites de la solution et des risques de l’usage. En production, les performances, la qualité des réponses et les coûts de consommation font l’objet d’un suivi.
#adaptation
Fiabiliser la donnée d'un cas d'usage
Votre cas d'usage est choisi, mais la donnée dont il a besoin est dispersée entre plusieurs outils ou incomplète et le projet n'avance plus ? Vous attendez que votre éditeur de logiciel ajoute de l'IA à son produit, sans savoir si vos données le permettront ?
Un usage de l’IA qui améliore la performance individuelle ne se traduit pas naturellement par une amélioration de la performance de l’organisation.
La réponse de Graines
→ Socle de donnéesNous remettons en état la seule donnée que ce cas d'usage exige, puis nous le conduisons jusqu'à un usage quotidien par vos équipes, sans vous vendre un outil de plus. Le résultat obtenu sur ce cas vous dit si la suite vaut d'être engagée. La même donnée servira aux fonctions d'IA que vos éditeurs ajouteront à leurs produits.
Adoption
Les personnes qui saisissent la donnée participent à l'écriture des règles de saisie, puisque ce sont elles qui la tiendront à jour.
Responsabilité
Les règles d'accès et de conformité de cette donnée sont écrites : qui peut la consulter, la modifier ou l'envoyer à un service d'IA.
#production
Passer du test à la production
Vous avez un test d'IA qui fonctionne en démonstration, sur des données choisies et qui ne tient pas une fois branché à vos systèmes et à vos volumes réels ? Un prototype vous a été livré par un prestataire et le projet est resté sans suite ?
La plupart des projets d'IA agentique sont aujourd'hui des expérimentations au stade initial ou des preuves de concept, portées surtout par l'effet de mode et souvent mal appliquées. Cela peut empêcher les organisations de voir le coût et la complexité réels du déploiement d'agents d'IA à grande échelle, et bloquer le passage des projets en production.
La réponse de Graines
→ Du parcours d'innovation au cycle de productionNous commençons par la qualification et l'estimation d'une reprise : elle dit ce qui est réutilisable, à quelle étape le projet redémarre et ce qu'il faut refaire. Avant la mise en production, c'est-à-dire l'usage quotidien par vos équipes, nous fixons avec vous le coût de fonctionnement, l'intégration à vos logiciels et la surveillance de la dérive du modèle, la baisse de qualité de ses réponses quand vos données évoluent.
Nous menons la production avec l'outillage IA qui fait fonctionner nos propres capacités. Nous faisons évoluer notre plateforme quotidiennement.
Adoption
Le dispositif de maintenance comprend un transfert de compétences à vos équipes, pour que l'usage ne dépende pas d'une personne.
Responsabilité
La reprise signale ce qui ne peut pas passer en production en l'état, avant que vous engagiez la suite.
#responsabilité
Identifier la responsabilité et le risque
Vos équipes utilisent l'IA, parfois sans règles, et vous ne savez pas dire précisément ce que l'entreprise risque ? Vous vous demandez ce que le règlement européen sur l'IA impose à vos usages et à partir de quand ?
Le règlement (UE) 2026/1744, en vigueur depuis le 27 juillet 2026, reporte les obligations de l'AI Act pour les systèmes d'IA à haut risque : au 2 décembre 2027 pour ceux de l'annexe III (recrutement, crédit, éducation, accès aux services essentiels), au 2 août 2028 pour ceux de l'annexe I (IA intégrée à des produits réglementés). Ce délai sert à préparer vos usages ; certaines obligations s'appliquent déjà.
La réponse de Graines
→ Acculturation du comité de direction et des équipesVous restez responsable devant vos actionnaires et devant la loi. Nous écrivons donc le cadre de risque dès la conception de chaque usage : quelles données il traite, à quoi servent ses résultats et qui en répond. À la mise en production, des personnes nommées dans votre entreprise surveillent l'usage et décident des corrections.
Adoption
Le comité de direction est formé à ce qu'il arbitre, pour que ses décisions sur l'IA soient prises en connaissance de cause.
Responsabilité
La souveraineté de vos données, c'est-à-dire leur lieu d'hébergement et les personnes qui peuvent y accéder, est un critère que nous activons selon votre projet.