L'évaluation de l'IA est un processus structuré qui vous aide à identifier les cas d'utilisation ayant le plus fort impact, à évaluer la préparation de votre organisation et à élaborer une feuille de route concrète pour le développement et le déploiement d'agents d'IA sur AWS.
Au final, vous aurez une orientation claire : ce qui mérite d’être mis en œuvre, avec quelle priorité, sur quelle plateforme et avec quel impact estimé sur l’activité.
Source : Capgemini – « Exploiter le potentiel de l’IA générative », 2024
Source : Infographie IDC, sponsorisée par AWS – « L’essor de l’IA agentique », novembre 2025
Source : Harvard Business Review Analytic Services, 2025
Source : Gartner, 2025
L'évaluation de l'IA est entièrement coordonnée par des spécialistes. NENOS SoftwareVotre organisation n'a donc qu'à s'inscrire et demander le lancement du processus.
Lors de cette évaluation, nos experts vous guident dans l'identification des opportunités, l'évaluation de votre niveau de préparation et la définition d'une feuille de route claire pour la mise en œuvre de solutions d'IA.
La participation est gratuite et sans frais d'inscription ni obligations commerciales, et ne requiert aucune expertise technique ni ressources dédiées de la part de l'organisation.
Vous nous fournissez les objectifs commerciaux. Nous nous occupons du processus.
D’ici 2028, environ 15 % des décisions opérationnelles quotidiennes seront prises de manière autonome grâce à des technologies de type agent IA.
Les organisations qui s'y prennent dès maintenant peuvent transformer l'IA, d'une initiative isolée, en un véritable outil pour accroître la productivité, automatiser les processus et accélérer la prise de décision.
L'évaluation vous aide à répondre aux questions essentielles :
- Où l'IA peut-elle avoir le plus grand impact ?
- Quels processus peuvent être automatisés en toute sécurité ?
- L'organisation est-elle prête pour les agents IA ?
- Quelle plateforme AWS convient le mieux à chaque cas d'utilisation ?
- Quel est l'investissement requis et quel rendement peut-il générer ?
Les agents d'IA peuvent prendre en charge des tâches telles que la recherche, la centralisation, la synthèse, l'analyse et les décisions répétitives. Vos équipes peuvent ainsi se concentrer sur des tâches qui requièrent expertise, créativité, négociation et sens des affaires.
Les processus impliquant plusieurs étapes, applications et approbations peuvent être exécutés de bout en bout grâce à des agents capables d'utiliser des données, des outils et des règles métier.
L'IA n'est pas indispensable à tous les processus et toutes les idées ne seront pas forcément rentables. L'évaluation permet de distinguer les véritables opportunités des initiatives à faible impact et vous aide à investir dans les cas d'usage présentant le meilleur équilibre entre valeur, effort et risque.
Avant de mettre au point une preuve de concept, vous analyserez la disponibilité des données, l'architecture, la sécurité, la gouvernance et la capacité de l'organisation à adopter la solution.
Nous identifions les processus et les activités où les agents d'IA peuvent générer une valeur mesurable. Chaque opportunité est évaluée en fonction de son impact sur l'activité, de la complexité de sa mise en œuvre, de la disponibilité des données et du niveau de risque.
Nous analysons si l'organisation dispose des données, de l'architecture, des règles de gouvernance et des compétences nécessaires à la mise en œuvre de solutions de type agent d'IA.
Vous recevez un plan progressif qui peut comprendre :
- priorités de mise en œuvre ;
- étapes et jalons du projet ;
- responsabilités au sein de l'équipe ;
- critères de réussite ;
- exigences techniques et organisationnelles ;
- les étapes nécessaires pour passer de la preuve de concept à la production.
Pour chaque cas d'utilisation, nous évaluons si la solution est plus adaptée à :
- AgentCore d'Amazon Bedrock, pour les agents personnalisés et les flux complexes ;
- Amazon Quick Suite, pour une automatisation rapide des activités de travail intellectuel, d'analyse et de collaboration.
Nous estimons les coûts des processus actuels, les avantages potentiels de l'automatisation, l'investissement nécessaire et la période pendant laquelle le projet peut générer de la valeur.
Cela concerne :
- PDG et membres de l'équipe de direction ;
- dirigeants d'entreprise et d'opérations ;
- DSI, DTI et responsables de la transformation numérique ;
- responsables produits et innovation ;
- chefs de service qui gèrent des processus répétitifs ou de grands volumes d'informations ;
- organisations qui utilisent déjà AWS ou qui envisagent de développer des solutions d'IA sur AWS.
L'évaluation peut mettre en évidence des cas d'utilisation tels que :
- automatisation de la recherche et de la documentation ;
- génération et vérification des rapports ;
- analyser des données provenant de sources multiples ;
- automatisation des processus internes ;
- assistants pour les équipes de vente et de support client ;
- traitement et classification des documents ;
- automatisation des flux d'approbation ;
- aide à la prise de décision ;
- interroger les bases de connaissances internes ;
- automatiser les activités dans des applications telles que les plateformes CRM, BI ou de collaboration ;
- Coordination de flux complexes à travers plusieurs agents d'IA.
Un processus structuré en 4 étapes
Chaque étape prépare le terrain pour la suivante, de sorte que les recommandations finales soient étayées par des données, des objectifs commerciaux et des contraintes du monde réel.
Étape 1 - Identifier et prioriser les cas d'utilisation
Organiser une discussion axée sur les objectifs commerciaux afin d'identifier, d'évaluer et de prioriser les opportunités les plus intéressantes dans le domaine des données et de l'intelligence artificielle basée sur les agents.
section
- A : Profil de l'entreprise et évaluation préliminaire du niveau de préparation
- B : Analyse du contexte commercial
- C : Identification des modèles
- D : Identification des cas d'utilisation
- E : Évaluation des cas d'utilisation
- F : Priorisation et sélection
Résultats attendus
Une liste restreinte de 3 à 5 cas d'utilisation candidats, une feuille de route/un backlog sur un an et une cartographie initiale des modèles pour chaque cas d'utilisation.
Étape 2 - Évaluation du niveau de préparation à l'IA agentive
Pour chaque cas d'utilisation identifié dans la liste de contrôle 1, une évaluation ciblée du niveau de préparation est effectuée du point de vue des données, de l'architecture, de la gouvernance et de l'organisation.
section
- A : Analyse du cas d'utilisation et définition du périmètre de l'évaluation
- B : Niveau de préparation des données
- C : Niveau de préparation de l'architecture et de l'infrastructure technique
- D : Niveau de gouvernance, de conformité et de préparation en matière de sécurité
- G : Évaluation consolidée de l'état de préparation, analyse des écarts et redéfinition des priorités
Résultats attendus
Priorisation révisée, si le niveau de préparation modifie l'évaluation initiale, et plan d'action pour combler les lacunes identifiées.
Étape 3 - Solution et feuille de route
Pour chaque cas d'utilisation prioritaire, une architecture cible, une feuille de route de mise en œuvre par étapes et une estimation préliminaire des coûts sont définies. Ces éléments s'appuient sur les services AWS déjà associés aux modèles identifiés, et non sur un modèle générique.
section
- Architecture cible — Services AWS pour chaque couche architecturale et rôle de chacun
- Feuille de route progressive — résultats rapides, fondations et fonctionnalités avancées
- Estimation des coûts — situation actuelle vs. coûts AWS estimés
- Consultation de suivi — marquer le cas d'utilisation pour une discussion plus approfondie
Résultats attendus
Diagramme d'architecture cible, feuille de route de mise en œuvre par phases et estimation des coûts pour chaque cas d'utilisation.
Étape 4 - Modélisation du retour sur investissement et justification de l'analyse de rentabilité
Élaborer une analyse de rentabilité chiffrée pour chaque cas d'utilisation prioritaire. Modéliser les coûts, les avantages, les échéanciers et les risques afin d'appuyer les décisions d'investissement et d'obtenir l'approbation de la direction.
section
- A : Récapitulatif des cas d'utilisation et points de référence
- B : Modélisation des coûts
- C : Quantifier les avantages
- D : Calcul du retour sur investissement et analyse de sensibilité
- E : Évaluation et atténuation des risques
- F : Calendrier et étapes clés de la mise en œuvre
- G : Résumé et recommandation
Résultats attendus
Pour chaque cas d'utilisation : modèle de retour sur investissement, délai de récupération, valeur actuelle nette ajustée au risque, résumé et recommandation d'investissement.
Nous ne partons pas de la question « Où pouvons-nous utiliser l'IA ? », mais de « Quel résultat commercial souhaitons-nous améliorer ? ».
La valeur d'un agent d'IA augmente lorsqu'il peut utiliser les données internes, les processus et l'expertise de l'organisation de manière contrôlée.
La sécurité, la gouvernance, la transparence et le contrôle humain sont essentiels pour l'utilisation d'agents d'IA dans les processus métier.
Nous sélectionnons les technologies en fonction des besoins réels, du coût, des performances et du niveau de risque, et non en fonction de leur popularité.
Les processus complexes peuvent être répartis entre plusieurs agents spécialisés, chacun ayant un rôle clair et un accès contrôlé aux données et aux outils.
Convient pour : les cas d'utilisation complexes, les agents personnalisés et les déploiements en entreprise.
Délai d'installation estimé : de quelques jours à quelques semaines.
Niveau technique requis : élevé, avec l’implication des équipes de développement.
C'est le bon choix lorsque vous avez besoin de :
- développement d'agents personnalisés ;
- Orchestration du backend via API ;
- intégrer les agents dans les applications ;
- contrôle avancé de l'architecture ;
- flux multi-agents ;
- mémoire persistante ;
- Traitement des événements en temps réel ;
- intégration avec les services et bases de données AWS ;
- garde-fous et règles personnalisées ;
- mise en œuvre en environnement d'entreprise.
Convient pour : le travail intellectuel, l'analyse, l'automatisation interne et les outils rapides pour les équipes.
Temps d'installation estimé : de quelques heures à quelques jours.
Niveau technique requis : faible ou moyen.
C'est le bon choix lorsque vous avez besoin de :
- recherche dans les documents et les données de l'entreprise ;
- interaction conversationnelle avec des informations internes ;
- analyse des données ;
- automatisation des flux opérationnels ;
- actions dans les applications d'entreprise ;
- intégration avec des plateformes telles que Salesforce ou Slack ;
- création d'agents au niveau de l'équipe ;
- fonctionnalités de recherche ;
- implémentation sans code ou à faible code ;
- Prototypage et lancement rapides.
À la fin de ce processus, vous obtiendrez des réponses concrètes à des questions telles que :
- Quels sont les trois principaux cas d'utilisation que nous devrions implémenter ?
- Quel impact commercial chacun peut-il produire ?
- Quelles données et intégrations sont nécessaires ?
- Quels sont les risques à gérer ?
- Quelle plateforme AWS vous convient le mieux ?
- Que pouvons-nous valider par une preuve de concept ?
- De quel budget, de quelle équipe et de quel calendrier avons-nous besoin ?
- Comment mesure-t-on le succès ?
- Comment passe-t-on du projet pilote à la production ?
De nombreuses organisations ont des idées sur l'IA, mais elles n'ont pas de processus clair pour décider ce qui mérite d'être mis en œuvre.
Une évaluation structurée réduit l'incertitude, aligne les équipes commerciales et technologiques et crée la base d'investissements raisonnés.
On ne commence pas avec une plateforme. On commence avec les bonnes opportunités pour son entreprise.
Est-il nécessaire d'avoir déjà une stratégie en matière d'IA ?
Non. Cette évaluation convient aussi bien aux organisations qui débutent qu'aux entreprises qui ont déjà des initiatives en matière d'IA et qui souhaitent les prioriser.
Est-il nécessaire de déjà disposer d'une infrastructure sur AWS ?
Ce n'est pas obligatoire. Cependant, l'évaluation vise à élaborer une feuille de route en vue de sa mise en œuvre sur les plateformes AWS dédiées aux solutions d'agents d'IA.
L'évaluation est-elle technique ou commerciale ?
Les deux points de vue sont importants.
Le processus commence par l'analyse des problèmes et des objectifs de l'entreprise, puis se poursuit par l'analyse des données, de l'architecture, de la gouvernance, de la faisabilité technique et du retour sur investissement.
Quels résultats vais-je obtenir au final ?
Selon l’objectif et l’ampleur de l’évaluation, les résultats peuvent inclure :
- liste priorisée des cas d'utilisation ;
- le score de préparation pour chaque opportunité ;
- Analyse des risques et des dépendances ;
- Recommandation de la plateforme AWS ;
- proposition de validation de principe;
- la feuille de route de mise en œuvre ;
- critères de réussite ;
- Estimation de la valeur et du retour sur investissement.
Quels types d'entreprises peuvent bénéficier de cette évaluation ?
Ce processus concerne les organisations de tous les secteurs d'activité qui gèrent de grands volumes de données, d'informations, de documents, de décisions ou de processus répétitifs.
Que se passe-t-il une fois l'évaluation terminée ?
L'organisation peut procéder à la validation d'une preuve de concept pour l'un des cas d'utilisation prioritaires, puis développer et déployer la solution en production.
Élaborez un plan clair pour l'adoption des agents d'IA, conçu en fonction des objectifs, des données et des contraintes de votre organisation.
Cela commence par une évaluation structurée. Cela se poursuit par l'élaboration d'une feuille de route pour AWS.