.svg)
Vous avez un projet IA sur mesure en tête : un agent qui prépare les dossiers commerciaux, un outil qui trie les demandes clients, une plateforme qui note les prospects. Reste à choisir qui va le construire. Agence IA, cabinet de conseil IA, consultant indépendant : sur leurs sites, tous promettent à peu près la même chose.
Chez AI Sisters, cabinet de conseil IA, on forme les équipes et on développe des agents sur mesure avec le AI Sisters Lab. On lit beaucoup de cahiers des charges, et les projets qui aboutissent se ressemblent. Voici les six critères qu’on vous conseille de vérifier, quel que soit le prestataire, nous compris.
En bref
- Une agence IA part en général d’un besoin déjà décrit et le réalise. Un cabinet de conseil IA aide d’abord à décider quoi construire, puis suit le projet jusqu’à l’usage.
- Si votre besoin est écrit et chiffré, un partenaire de développement peut suffire. Si vous hésitez entre plusieurs idées, commencez par un cadrage.
- Demandez un gain estimé pour chaque cas d’usage avant tout développement, puis un POC sur vos propres données.
- Faites écrire dans le contrat que le code vous appartient.
- Vérifiez où vont vos données : hébergement, accord de traitement des données (DPA), aucun entraînement des modèles sur vos échanges.
- Prévoyez la formation des utilisateurs dans le projet. Un outil que personne n’ouvre ne rapporte rien.
À lire aussi : intégrer l’IA dans une entreprise, la méthode en 8 étapes, comment créer un agent IA et mesurer le ROI d’une formation IA.
Agence IA, cabinet de conseil IA, consultant IA : qui fait quoi ?
Les étiquettes se recoupent et beaucoup d’acteurs font un peu de tout. Leur point de départ diffère pourtant, et c’est lui qui donne sa forme au projet.
| Agence IA | Cabinet de conseil IA | Consultant IA indépendant | |
|---|---|---|---|
| Point de départ | Un besoin décrit, à réaliser | Une question d’entreprise : où l’IA rapporte-t-elle ? | Une expertise pointue, souvent sur un outil |
| Livrable typique | Une application, un agent, un site | Une feuille de route chiffrée, puis l’outil et son adoption | Un avis, un paramétrage, un prototype |
| Point fort | Rapidité de production quand le besoin est clair | Arbitrage entre projets, conduite du changement, formation | Souplesse et proximité |
| Point à vérifier | Qui a validé que le besoin vaut l’investissement ? | Sa capacité réelle à développer et à maintenir | La continuité si la personne n’est plus disponible |
Ces portraits décrivent des tendances. Certaines agences ont une vraie équipe conseil, certains cabinets sous-traitent tout le développement. Mieux vaut donc juger chaque prestataire sur des critères précis que sur son étiquette.
Pour comprendre. Pour une maison, l’architecte vérifie que le projet tient debout et rentre dans le budget, puis l’entreprise de construction le bâtit. Certains acteurs font les deux. Les ennuis commencent quand les plans sont dessinés par quelqu’un qui n’a pas vu le terrain.
Les six critères pour choisir votre partenaire IA
Ces critères valent pour une agence comme pour un cabinet. Pour chacun, on vous donne la question à poser en rendez-vous.
1. Le cadrage et le ROI, avant la première ligne de code
Un projet IA lancé sans chiffre a du mal à s’arrêter quand il ne rapporte pas. Gartner prévoit que plus de 40 % des projets d’IA agentique seront abandonnés d’ici fin 2027, à cause de coûts qui dérapent ou d’une valeur jamais démontrée. Le cadrage sert à trier avant de dépenser.
À la DSI France de JCDecaux, plusieurs directions avaient chacune leur idée de projet IA, et aucune n’était chiffrée. En sept semaines, le AI Sisters Lab a passé cinq cas d’usage sur la même grille : atelier de co-design avec les équipes, analyse technique et business, score d’impact et de faisabilité sur dix. La DSI est repartie avec 2,19 M€ de gains annuels estimés sur l’ensemble des cas et deux MVP retenus. Un cas a été écarté parce que ses gains ne couvraient pas l’investissement. Tout le détail est dans le cas JCDecaux.
Les ateliers ont aussi produit des mesures très concrètes. Préparer un dossier commercial prenait 2 h 35, et le MVP vise 25 minutes. Avec ce genre de chiffre, mesuré avec les équipes, une direction peut trancher.
La question à poser : « Comment chiffrez-vous le gain de chaque cas d’usage, et dans quel cas nous déconseilleriez-vous de le développer ? » Un partenaire capable de dire non vous fait gagner de l’argent.
2. L’accompagnement du changement
Un agent très réussi reste inutile si les équipes continuent à travailler comme avant. Votre partenaire doit savoir faire émerger les besoins avec les métiers, puis faire adopter l’outil.
Le programme GET d’ENGIE en donne un bon exemple. Le parcours a commencé par un atelier Copilot et un Show IA pour les équipes Adoption. Le 24 mars 2026, une matinée d’Agent-a-thon a fait émerger 16 cas d’usage. Cinq mois plus tard, des agents tournaient en production, dont un Learning Coach devenu l’outil officiel de formation du programme. Les idées venaient des équipes, et elles s’en servent. Le parcours complet est décrit dans le cas ENGIE.
La question à poser : « Comment impliquez-vous les futurs utilisateurs, et qui mesure l’usage après la livraison ? »
3. La propriété du code
Sur un développement sur mesure, demandez qui possède le code à la fin. Selon le contrat, vous repartez avec un outil que vous faites évoluer librement, ou avec un abonnement dont il est difficile de sortir.
Chez Energies France, courtier en énergie, le AI Sisters Lab a développé une plateforme qui note chaque prospect sur 100 et prépare deux lots d’appels par jour pour 30 commerciaux. Le code appartient au client. La plateforme lit le système existant sans jamais le modifier, et elle a été livrée par incréments en quatre mois. Avant, les commerciaux passaient 80 % de leur temps à chercher des leads. Aujourd’hui, ils passent 80 % de leur temps à appeler. Voir la plateforme IA commerciale d’Energies France.
La question à poser : « À qui appartiennent le code, les prompts et la documentation à la fin du projet, et que se passe-t-il si nous arrêtons le contrat ? »
4. La sécurité des données
Un agent IA lit vos documents, vos e-mails ou votre CRM. Avant de signer, vous devez savoir par où passent ces données et ce qu’elles deviennent :
- où l’outil est hébergé : dans votre environnement, sur un cloud européen, ailleurs ;
- quels modèles d’IA il utilise, et sous quel contrat. Un DPA doit garantir que vos données n’entraînent pas les modèles ;
- quels droits d’accès l’agent reçoit. La lecture seule par défaut, l’écriture seulement quand elle est validée ;
- comment le projet respecte le RGPD et l’AI Act.
Sur les projets du Lab, ces contraintes sont posées dès le cadrage. Les outils sont construits dans votre environnement ou sur des services couverts par un DPA, et vos données ne servent pas à entraîner les modèles.
Pour comprendre. Confier vos données à un prestataire IA, c’est comme lui confier les clés d’un local. Vous voulez savoir qui a un double, quelles portes il peut ouvrir et si quelqu’un photocopie vos dossiers en partant.
5. La capacité à former vos équipes
Un agent change la façon de travailler. Ses utilisateurs doivent savoir lui parler, vérifier ce qu’il produit et repérer ses erreurs. Si votre partenaire sait seulement développer, il vous faudra un second prestataire pour la formation, et deux interlocuteurs qui se renvoient la balle quand l’usage décolle mal.
C’est là qu’un cabinet de conseil qui forme apporte le plus. AI Sisters a accompagné plus de 900 entreprises et formé 60 000 collaborateurs. Nos formations sont notées 9,5/10, et notre certification Qualiopi les rend finançables par votre OPCO.
La question à poser : « Qui forme les utilisateurs, sur quels cas, et qui répond à leurs questions après la livraison ? »
6. Des références vérifiables
Demandez des cas clients avec un nom, une date, un périmètre et un résultat mesuré. Un logo sur une page d’accueil ne dit rien de ce qui a été livré. « Cinq cas d’usage scorés en sept semaines » ou « des agents en production en cinq mois » se vérifient, et vous pouvez demander à en parler avec le client.
La question à poser : « Pouvez-vous nous mettre en contact avec un client dont le projet ressemble au nôtre ? »
| Critère | La question | Une bonne réponse contient |
|---|---|---|
| Cadrage et ROI | Comment chiffrez-vous le gain de chaque cas ? | Une grille commune, des temps mesurés avec les équipes, le droit de dire non |
| Accompagnement | Comment impliquez-vous les utilisateurs ? | Des ateliers avec les métiers avant le développement, un suivi de l’usage après |
| Code | À qui appartient le code à la fin ? | Au client, écrit dans le contrat, avec la documentation |
| Données | Où vont nos données ? | Un hébergement précisé, un DPA, des accès en lecture seule par défaut |
| Formation | Qui forme les utilisateurs ? | Des sessions sur les vrais cas de l’équipe, un relais après la livraison |
| Références | Puis-je parler à un client ? | Des cas nommés et datés, avec un résultat mesuré |
Plusieurs idées de projets IA, aucune chiffrée ?
On les passe au crible avec vos équipes, puis on développe celles qui rapportent.
Conseil IA entrepriseRéserver un appelAgence ou cabinet : trois situations, trois réponses
Le bon point d’entrée dépend surtout de l’endroit où vous en êtes.
Votre besoin est écrit et chiffré
Vous savez quelle tâche automatiser, combien de temps elle prend et ce que vous voulez gagner. Un partenaire de développement peut démarrer vite, que ce soit une agence ou le Lab d’un cabinet. Exigez quand même un POC sur vos données et la propriété du code. Pour un besoin ciblé, notre offre de création d’agent IA sur mesure tient en trois jours d’intervention, avec une phase de test par vos équipes en conditions réelles avant l’itération finale.
Vous avez plusieurs idées, aucune chiffrée
C’était la situation de la DSI France de JCDecaux avant le cadrage. Développer la première idée venue revient à parier. Une mission de cadrage passe chaque cas sur la même grille, et vous ne financez que ceux qui tiennent. Notre accompagnement en conseil IA part de vos directions métier et livre une feuille de route priorisée.
Vos outils IA sont là, mais peu utilisés
Des licences Copilot ou ChatGPT qui dorment, des équipes qui hésitent à s’en servir : un nouvel outil sur mesure n’y changera rien. Formez d’abord les équipes sur leurs vrais cas d’usage. Les idées d’agents viennent ensuite des métiers eux-mêmes, comme chez ENGIE.
Lancer votre consultation en cinq étapes
Que vous consultiez une agence, un cabinet ou les deux, ces cinq étapes rendent les réponses comparables.
1. Décrivez le problème en une page
La tâche, qui la fait, combien de temps elle prend, ce que vous voulez obtenir à la place. Laissez la solution de côté : c’est le travail du prestataire de la proposer.
2. Listez vos contraintes
Les données concernées, les outils en place (Microsoft 365, Google Workspace, votre CRM) et les règles de sécurité de votre DSI. Un prestataire qui ne pose pas de questions là-dessus vous réserve des surprises.
3. Demandez un cadrage court et chiffré
Quelques semaines, une grille de décision annoncée avant les ateliers, et un verdict par cas d’usage. Chez JCDecaux, il a fallu sept semaines du lancement à la restitution.
4. Exigez un POC sur vos données avant le go
Une démonstration sur des données fictives ne dit rien de vos fichiers, avec leurs trous et leurs exceptions. Le POC sert à le vérifier avant d’engager le budget du MVP.
5. Prévoyez l’adoption dans le devis
La formation des utilisateurs, une mesure de l’usage à 30 et 90 jours et un interlocuteur après la livraison doivent figurer dans la proposition, avec le développement.
Vous ne savez pas encore où en est votre entreprise ? Notre diagnostic IA gratuit mesure sa maturité en 15 questions et environ 4 minutes.
À retenir
- Jugez un prestataire sur des critères précis plutôt que sur l’étiquette « agence » ou « cabinet ».
- Aucun développement sans gain estimé par cas d’usage ni POC sur vos données.
- Le code doit vous appartenir, et le contrat doit le dire.
- Hébergement, DPA et droits d’accès se règlent au moment du cadrage.
- La formation des utilisateurs fait partie du projet dès le devis.
- Demandez à parler à un client dont le projet ressemble au vôtre.
Parlons de votre projet IA
30 minutes avec un expert pour situer votre besoin et choisir le bon point de départ.
Prendre rendez-vousSources
- AI Sisters, De l’idée à l’outil : la DSI France de JCDecaux identifie 2,19 M€ de gains annuels grâce à l’IA, cas client, consulté le 6 novembre 2026.
- AI Sisters, Priorisation commerciale : Energies France équipe ses 30 commerciaux d’une plateforme IA sur mesure, cas client, consulté le 6 novembre 2026.
- AI Sisters, Agents IA en entreprise : le cas ENGIE, cas client, consulté le 6 novembre 2026.
- Gartner, Gartner Predicts Over 40% of Agentic AI Projects Will Be Canceled by End of 2027, communiqué du 25 juin 2025.
