Question 1

Qu'est-ce qu'un audit de maturité IA ?

Accepted Answer

Un audit de maturité IA évalue la capacité d'une organisation à déployer l'intelligence artificielle à l'échelle. Chez TLedger, notre AI Readiness Assessment analyse 5 dimensions stratégiques à travers 34 questions : stratégie, cas d'usage, technologie & data, talents et gouvernance. Le résultat est un scorecard chiffré avec une roadmap priorisée.

Question 2

Combien coûte un accompagnement consulting IA ?

Accepted Answer

Le coût varie selon le périmètre de la mission. Le diagnostic initial (AI Readiness Assessment + restitution 30 minutes) est gratuit. Les missions d'audit stratégique démarrent à partir de quelques jours de consulting. Contactez-nous pour un devis adapté à votre contexte.

Question 3

Quelle est la différence entre un POC IA et un déploiement en production ?

Accepted Answer

Un POC (Proof of Concept) valide la faisabilité technique d'un cas d'usage IA. Un déploiement en production intègre la solution dans les processus métier avec monitoring, MLOps et KPIs mesurés. 95% des POC IA ne dépassent jamais ce stade — c'est exactement le problème que TLedger résout.

Question 4

Comment choisir un cabinet conseil en intelligence artificielle ?

Accepted Answer

Évaluez trois critères : l'expérience sectorielle (services financiers, retail, secteur public), la capacité à aller de la stratégie au déploiement en production, et la transparence sur les résultats. Un bon cabinet conseil IA doit pouvoir montrer des cas d'usage en production, pas seulement des slides.

Question 5

Qu'est-ce que le AI Readiness Assessment ?

Accepted Answer

Le AI Readiness Assessment de TLedger est un diagnostic de maturité IA en 34 questions inspiré de la méthodologie Bain & Company. Il évalue 5 dimensions : stratégie IA, cas d'usage & déploiement, technologie & data, talents & compétences, gouvernance & modèle opérationnel. Le résultat inclut un scorecard, un benchmark sectoriel et une roadmap priorisée en 90 jours.

Question 6

Pourquoi 95% des pilotes IA échouent ?

Accepted Answer

Selon le MIT State of AI Report, 95% des pilotes IA ne scalent jamais en production. Les causes principales : données non prêtes, absence de MLOps, manque de compétences internes, gouvernance inadaptée, et cas d'usage non conçus pour scaler. Le problème n'est pas l'ambition — c'est la capacité fondamentale.

Question 7

Comment scaler un pilote IA réussi ?

Accepted Answer

Le scaling d'un pilote IA nécessite quatre éléments : une architecture data solide, une plateforme MLOps pour le déploiement et le monitoring, des équipes formées (techniques et métier), et une gouvernance claire. TLedger accompagne les organisations sur ces quatre axes, du diagnostic au déploiement en production.

Question 8

Quels sont les prérequis data pour déployer l'IA ?

Accepted Answer

Les prérequis essentiels sont : une infrastructure data unifiée et accessible, des données de qualité mesurée et gérée, des pipelines automatisés (ETL/ELT), et une capacité temps réel quand nécessaire. Sans ces fondations, aucun modèle IA ne peut scaler — c'est la dimension la plus souvent sous-estimée.

Question 9

TLedger intervient-il en Afrique francophone ?

Accepted Answer

Oui. TLedger intervient en France, en Tunisie et en Afrique francophone (Côte d'Ivoire, Sénégal, Maroc). Notre fondateur a une connaissance intime de ces marchés, ayant co-fondé Banque Zitouna en Tunisie et piloté des programmes IA pour Expertise France et l'Union Européenne dans la région.

Question 10

Qu'est-ce que l'IA générative pour l'entreprise ?

Accepted Answer

L'IA générative (GenAI) pour l'entreprise va au-delà du chatbot : assistants IA métier basés sur RAG (Retrieval-Augmented Generation), agents autonomes, workflows automatisés, optimisation des coûts par prompt engineering et routing intelligent. TLedger déploie des solutions GenAI conformes au EU AI Act avec un ROI documenté.

Questions fréquentes