85% des projets IA échouent à cause de la qualité des données, pas du modèle. Score de maturité IA — mesuré avant le premier sprint, pas 18 mois et 480 K€ plus tard.
Télécharger le livre blancChaque projet a échoué — non pas à cause du modèle, mais à cause des données. Voici ce qu'APOLLO aurait détecté avant que le budget ne soit engagé.
Projet de scoring crédit IA abandonné après 14 mois. 3 BD, 680 000 dossiers. Pas de documentation de gouvernance des données d'entraînement.
18% des dossiers : patients décédés, pas de suppression. 12% de doublons. Pas de documentation des données d'entraînement. AI Act Art. 10 : 0/100.
CRM, 1,8 M enregistrements. Historique biaisé par les données 2020–2022. Proxy âge et code postal dans les features — pas d'évaluation biais.
8 pages. L'essentiel. Cas scorés, méthodologie et comparaison tarifaire.
La RAND a constaté que les projets IA échouent deux fois plus que les projets IT traditionnels. Le MIT confirme 95% sans ROI mesurable. Ce document explique ce que le marché IA ne veut pas admettre.
Financier EU 480 K€, santé US 2,1 M$, retail français 340 K€. Maturité IA scorée avant le démarrage du projet.
Trois facteurs, une note. Le score indique si vos données sont prêtes pour l'IA — avant de dépenser un euro en modèles ou consultants.
2 août 2026 : entrée en vigueur pour les IA à risque élevé. Art. 10 impose une gouvernance formelle des données d'entraînement. Aucun questionnaire ne produit ces métriques.
20% des brèches impliquent maintenant du shadow AI (IBM 2025). Coût moyen d'une brèche shadow AI : 4,63 M$ vs. 3,96 M$ standard. 63% des organisations n'ont aucune politique IA.
Frameworks maturité IA (gratuit–50 K$ conseil), outils AI Act (100 K€), DSPM entreprise (250 K$+). Module Intelligence APOLLO : 2 999 €/an.
La société financière européenne a embauche des data scientists, sélectionné un modèle et lancé un pilote de scoring crédit. Dix-huit mois plus tard, le projet a été abandonné — trois fois le budget dépassé, aucun résultat utilisable.
Le score de Maturité IA APOLLO aurait été 27/100 dès le premier jour : 34% de doublons, 22% de valeurs manquantes dans les champs clés, Art. 10 à 15/100. Dépassement de budget estimé : 480 000 €. Délai pour corriger les données avant de commencer : 8 semaines.
« Le modèle n'était pas le problème. Les données étaient. Et dans la plupart des cas, personne n'avait vérifié avant que le budget ne soit engagé. »
— TechShift Enterprise AI Readiness Report 2026Quatre modules. Quatre livres blancs. Un scan qui couvre tout.
Cartographie DCP, exposition financière en € et $, combinaisons toxiques, zones de risque.
Lire le livre blancArt. 5, 9, 30, 32 — noté par article. CCPA, NIS2, SOC2, DORA.
Lire le livre blanc93% des ransomwares ciblent d'abord les sauvegardes. Résilience, chiffrement, comptes dormants.
Lire le livre blancMesurez votre exposition réelle — pas un score d'exemple. 5 sources, 60 scans, sans engagement.
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