Une agence automatisation ia sérieuse commence par mesurer, pas par empiler des scénarios Make N8N maquillés en intelligence artificielle. L'IA est déjà partout chez vous : Claude, ChatGPT, Gemini, Copilot, agents internes. Pourtant, 30 à 50 % des initiatives IA ne rapportent pas ce qu'elles devraient. À la différence d'une agence ia généraliste, chez Idun Group nous analysons votre usage réel avec notre outil d'analyse d'usage, nous estimons le ROI de chaque cas d'usage, puis nous vous disons quoi industrialiser et quoi couper. Aucune automatisation des processus n'est lancée avant que l'analyse en ait prouvé la valeur, et ce n'est pas nous qui la construisons : vos équipes, vos intégrateurs ou un partenaire s'en chargent. 62 % des entreprises testent déjà l'intelligence artificielle mais seules 23 % l'ont déployée à l'échelle (étude Ifop-Converteo, 2026). Premier pas : un rendez-vous de découverte de 30 minutes.
des entreprises testent déjà l'IA (Ifop-Converteo, 2026)
seulement l'ont déployée à l'échelle
pour le rendez-vous de découverte
Une agence d'automatisation IA sérieuse commence par l'analyse de l'usage IA réel de votre entreprise : ce que vos équipes font déjà avec les outils en place, ce que cela coûte, ce que cela rapporte. Le périmètre réel dépasse largement le raccordement d'applications au service client. Il couvre la cartographie des usages, l'estimation du ROI de chaque cas d'usage, les recommandations sur quoi industrialiser, consolider ou couper, jusqu'au choix d'un agent autonome pour les seuls besoins dont la valeur est prouvée. Cette expertise technique distingue une véritable agence spécialisée d'un revendeur de scénarios préconfigurés qui automatise sans jamais mesurer.
Un scénario Zapier ou Make exécute une chaîne de règles fixes. Il casse dès qu'un champ change de format ou qu'un cas de figure imprévu se présente. Un agent IA autonome analyse le contexte et ajuste sa décision en conséquence, une technologie que l'intelligence artificielle générative seule ne fournit pas puisqu'elle produit du texte sans agir dans votre système. Cette différence structurelle explique pourquoi tant de projets d'automatisation no-code plafonnent vite. Les workflows make n8n fonctionnent pour des tâches simples et répétitives mais s'effondrent dès que la variabilité augmente, freinant la croissance attendue par la direction générale.
Le prestataire propose des agents sans jamais regarder ce que vos équipes font déjà avec Claude, ChatGPT, Gemini, Copilot ou vos modèles internes.
Un pourcentage d'économie garanti avant toute analyse est un argument commercial, pas une mesure. Les gains sérieux se visent, puis se mesurent sur vos données.
Sans priorisation par ROI, effort et adoption, la roadmap proposée reflète l'intuition du vendeur, pas votre réalité.
Une vraie analyse identifie aussi le gaspillage : licences sous-utilisées, projets zombies, agents redondants à consolider ou à couper.
Si tout commence par des mois d'intégration, méfiance : l'analyse doit partir des journaux et exports que vous produisez déjà, en lecture seule.
Idun Group, agence automatisation IA, critères de vérification 2026
La grille ci-dessus détaille cinq signaux concrets à vérifier avant de signer. Chez Idun Group, une agence automatisation ia sérieuse commence par lire en lecture seule les journaux et exports que vous produisez déjà, sans rien installer sur les postes. Nous analysons des usages : les résultats sont agrégés par équipe et par outil, jamais par personne, et le statut exact du traitement se valide avec votre délégué à la protection des données. La restitution porte sur votre réalité, pas sur une moyenne de marché : cas d'usage détectés, gaspillage identifié et feuille de route priorisée par ROI. Cette vérification vous évite de payer pour une expertise que le prestataire n'a en réalité jamais mobilisée sur votre secteur.
seulement ont déployé des agents IA à l'échelle, pour 62 % qui expérimentent.
62% des entreprises expérimentent des agents IA mais seulement 23% les ont déployés à l'échelle dans au moins une fonction métier. Moins de 10% les étendent à plusieurs fonctions (étude Ifop-Converteo, 2026). L'écart ne vient pas d'un manque de technologie disponible mais d'une exécution qui reste souvent bloquée au stade du pilote.
Cette mesure confirme un constat que nous observons sur le terrain avec nos clients : la difficulté n'est pas de lancer un projet de plus, mais de savoir ce que rapportent ceux qui tournent déjà. Une entreprise qui choisit la bonne approche obtient cette réponse sans y consacrer des mois de bricolage interne. Nous travaillons d'abord avec des entreprises de 500 à 5 000 salariés qui ont déjà déployé l'IA, en comptant l'effectif de l'entité qui achète, pas celui du groupe. Ce repère de taille n'exclut personne : pour cadrer une stratégie IA, ce qui compte, c'est l'usage, avec au moins 50 licences IA déployées, et une décision prise en France.
Un workflow bâti sur une plateforme tierce reste soumis à ses conditions tarifaires, ses limites d'API et ses évolutions décidées ailleurs. Cette dépendance fournisseur pèse lourd dès que le volume grandit. Et le gaspillage s'accumule aussi du côté des usages : sur les parcs que nous analysons, 20 à 40 % des licences IA payées ne sont pas utilisées, pendant que des projets zombies continuent de consommer des tokens sans servir personne. Automatiser sans analyse préalable de l'existant revient à ajouter une couche de coûts à un gaspillage que personne n'a encore mesuré.
30 à 50 % des initiatives IA ne rapportent pas ce qu'elles devraient (Gartner : au moins 30 % des preuves de concept abandonnées ; McKinsey : plus de 80 % sans impact sur le résultat opérationnel). Le ROI s'estime cas d'usage par cas d'usage, à partir de l'usage réellement mesuré, jamais d'une promesse générique. C'est tout l'objet de notre analyse : un chiffre concret à présenter à votre direction, fondé sur vos données. Objectif visé et mesuré chez vous : -30 à -50 % de coût sur les usages ciblés et 2 à 4 fois moins d'erreurs.
Nous partons des journaux et des exports que vous produisez déjà, sur les plateformes que vous administrez (Azure OpenAI et modèles internes, Dust, Copilot, agents sur mesure), sans rien installer et sans réinstrumentation ; remise d'exports ou connexion en lecture seule, la modalité exacte est arbitrée en réunion de cadrage. Pour les IA grand public en comptes individuels, nous ne collectons pas cette donnée : nous nommons l'angle mort et nous le traitons par l'offre interne, un livrable de l'audit. Le parcours tient en quatre temps : un rendez-vous de découverte de 30 minutes ; le cadrage, en entretiens avec la direction des systèmes d'information et les directions métier (étape obligatoire : l'outil ne les remplace pas, il les rend factuels) ; l'analyse, à partir des journaux et exports fournis ; la restitution. Aucun accès aux données avant la signature : l'avant-vente se fait en entretien. Les livrables :
L'analyse ne vaut que par les décisions qu'elle permet. Nous priorisons vos cas d'usage par ROI, effort et adoption, nous arbitrons vos licences au moment des renouvellements, nous repérons ce qui se fait en double d'un outil à l'autre (un même cas d'usage détecté sur trois outils ne mérite qu'une seule implémentation) et nous accompagnons la décision jusqu'au comité de pilotage.
Le schéma ci-dessus oppose l'état actuel, une IA subie dont personne ne mesure la valeur, à l'état cible : des usages cartographiés, un gaspillage identifié et une roadmap que votre direction peut arbitrer en connaissance de cause.
Nous disons quoi automatiser, dans quel ordre et à quelles conditions ; nous ne le faisons pas à votre place. Le développement revient à vos équipes, à vos intégrateurs ou à un partenaire, et nous pouvons vous aider à le choisir. C'est ce qui rend la recommandation crédible : nous ne vendons ni les agents, ni la plateforme agentique, ni la formation que nous recommandons, et nous n'avons aucun intérêt à vous conseiller un projet que nous facturerions ensuite.
Les usages IA d'une entreprise bougent chaque mois : nouveaux outils, nouvelles équipes, nouveaux gaspillages. L'option d'insights en continu (ré-analyse récurrente, mêmes livrables actualisés) est un prolongement de la mission : cartographie, liste de ce qu'il faut abandonner, coût complet de l'IA, roadmap ROI. Votre direction pilote la valeur de l'IA dans la durée, au lieu de redécouvrir le problème une fois par an.
Exigez que l'analyse s'exécute en lecture seule, sur vos journaux existants, sans rien installer sur les postes. Nous analysons des usages : les résultats sont agrégés par équipe et par outil, jamais par personne, et le statut exact du traitement se valide avec votre délégué à la protection des données. Ce principe irrigue l'ensemble de notre agence ia, pas uniquement le volet automatisation.
Méfiez-vous d'un prestataire qui développe avant de mesurer. Exigez un ROI estimé cas d'usage par cas d'usage et une roadmap priorisée avant le premier projet. Les gains sérieux s'expriment en objectifs visés et mesurés chez vous, jamais garantis d'avance.
L'analyse doit consommer les journaux et exports que vous produisez déjà, sur les plateformes que vous administrez : Azure OpenAI et modèles internes, Dust, Copilot, agents sur mesure. Une lecture limitée à un seul outil laisse l'essentiel de vos usages dans l'angle mort. Pour les IA grand public en comptes individuels, nous ne collectons pas cette donnée : nous nommons l'angle mort et nous le traitons par l'offre interne.
Deux échéances distinctes coexistent dans le règlement européen sur l'IA. Une agence capable de restituer cette distinction avec précision démontre une expertise réglementaire réelle plutôt qu'un argument d'urgence générique. La conformité éclaire la roadmap : elle n'est jamais la porte d'entrée d'une mission, la preuve de valeur passe d'abord.
Deux régimes distincts coexistent dans le règlement européen sur l'IA (AI Act). Les obligations de transparence de l'article 50, informer l'utilisateur qu'il échange avec une machine, s'appliquent depuis le 2 août 2026 (article 113 du règlement (UE) 2024/1689). Pour les systèmes à haut risque de l'annexe III, l'AI Omnibus, entré en vigueur le 27 juillet 2026, a reporté l'application des règles au 2 décembre 2027 (Commission européenne). Confondre les deux régimes expose à des choix de conformité mal calibrés, alors que les sanctions prévues par le règlement vont jusqu'à 35 millions d'euros ou 7 % du chiffre d'affaires mondial.
Les autres mesurent l'usage, corrigent une friction d'interface ou poussent à construire des agents. Nous arbitrons le portefeuille IA (industrialiser, consolider, couper) avec un retour sur investissement chiffré et une roadmap présentable en comité de pilotage. La grille ci-dessous résume les questions à poser et notre réponse à chacune.
Chez Idun Group, nous appuyons le conseil sur notre outil d'analyse d'usage : il lit les journaux et exports des plateformes que vous administrez (Azure OpenAI et modèles internes, Dust, Copilot, agents sur mesure), réunit vos outils dans une même vue et détecte les cas d'usage à partir de l'usage réel, pas des déclarations. C'est ce qui rend l'analyse plus rapide et plus factuelle qu'un cabinet généraliste, sur la réalité de votre entreprise. Nous ne vendons ni les agents, ni la plateforme agentique, ni la formation que nous recommandons : l'analyse sert votre décision, pas un catalogue. L'analyse livre notamment :
de coût sur les usages ciblés
moins d'erreurs, visé et mesuré chez vous
Objectif visé et mesuré chez vous : -30 à -50 % de coût sur les usages ciblés et 2 à 4 fois moins d'erreurs, jamais garantis d'avance. L'analyse se fait en lecture seule, sans rien installer sur les postes. Nous analysons des usages : les résultats sont agrégés par équipe et par outil, jamais par personne, et le statut exact du traitement se valide avec votre délégué à la protection des données. Par défaut, l'analyse part des exports fournis et vos données restent en France, chez Scaleway à Paris. Si votre délégué à la protection des données ou votre politique de sécurité l'exige, la chaîne s'exécute dans votre périmètre et la donnée ne sort pas de chez vous. Modalité arbitrée en réunion de cadrage. Aucun accès aux données avant la signature : l'avant-vente se fait en entretien.
LVMH : une mission Idun sur la plateforme d'IA générative de toutes les marques parfum et cosmétique. Leeto : audit stratégique puis mise en production d'agents IA, classification automatisée sous revue et validation humaines. Airbus figure aussi parmi nos références. Plus de 40 diagnostics IA menés en un an. Les grands logos servent de preuve ; notre cible première, ce sont les entreprises de 500 à 5 000 salariés qui ont déjà déployé l'IA, en comptant l'effectif de l'entité qui achète.
Prendre un rendez-vous de découverteUne agence automatisation ia se juge sur ce qu'elle mesure chez vous, pas sur ses promesses. Nous analysons votre usage réel en lecture seule, nous restituons une feuille de route priorisée par ROI et nous vous disons quoi industrialiser. Parmi nos références, LVMH : une mission Idun sur la plateforme d'IA générative de toutes les marques parfum et cosmétique. Premier pas : un rendez-vous de découverte de 30 minutes.