Un score sur 100, un radar sur 6 axes et un plan d’action priorisé pour passer du POC à la production. Sans jargon.
Un diagnostic de maturité IA évalue la capacité réelle d'une entreprise à tirer de la valeur de l'intelligence artificielle : stratégie, données, adoption par les équipes, industrialisation, compétences et gouvernance. Le résultat situe l'organisation sur une échelle objective et priorise les actions qui font passer l'IA du stade du pilote à la production.
Chaque axe est noté sur 100. La stratégie et la gouvernance pèsent davantage dans le score global : ce sont les deux verrous qui bloquent le plus souvent le passage en production.
Une ambition IA décidée au bon niveau, des cas d'usage priorisés par impact et un responsable identifié. Sans cap clair, les initiatives restent dispersées.
L'accès des systèmes d'IA à des données fiables, localisées et gouvernées. Un agent ne vaut que par les informations auxquelles il accède.
L'usage réel par les équipes au quotidien, au-delà des early adopters. Une IA qui n'est pas utilisée ne produit aucune valeur.
Le passage des pilotes en production : monitoring, fiabilité, intégration au SI. C'est l'axe où la plupart des entreprises échouent.
La capacité interne à utiliser, encadrer et faire évoluer les systèmes d'IA, de la direction aux équipes métier.
Les règles qui rendent l'IA auditable : qui valide quoi, traçabilité des décisions, conformité AI Act et ISO 42001.
Le score global situe votre entreprise sur l'un des 4 paliers. La grande majorité des organisations se trouvent aujourd'hui sur les deux premiers.
L’IA est un sujet de conversation, pas encore une pratique. Le risque : rester au stade des intentions pendant que le marché avance.
Des usages réels existent, mais peu industrialisés et peu gouvernés. Le piège classique : rester bloqué au POC sans jamais générer de ROI.
Des agents en production et une gouvernance qui émerge. L’enjeu maintenant : passer à l’échelle sans perdre le contrôle.
Une IA pilotée, gouvernée et créatrice de valeur mesurée. Votre défi : garder l’avance et étendre l’avantage.
Les études 2025 convergent : l'adoption de l'IA est massive, la production reste rare. C'est précisément cet écart que le diagnostic mesure, en pondérant les axes qui décident du passage à l'échelle.
46 % des proof-of-concept IA sont abandonnés avant d'atteindre la production
S&P Global Market Intelligence, 202595 % des pilotes d'IA générative n'ont aucun impact mesurable sur le compte de résultat
MIT, The GenAI Divide, 202521 % seulement des entreprises qui déploient des agents IA ont une gouvernance mature
Deloitte, State of AI in the Enterprise, 2026Plus de 40 % des projets d'IA agentique seront annulés d'ici fin 2027
Gartner, 2025Gartner, le MIT ou IBM décrivent des états de maturité : ils disent où vous êtes. Le référentiel Koneetiv reprend ce socle et le rend opératoire sur le goulot que les chiffres désignent : le passage en production et la gouvernance des agents IA.
| Gartner AI Maturity Model | 5 niveaux, de la sensibilisation à la transformation | Décrit un état, pas le chemin pour franchir le mur de la production |
|---|---|---|
| MIT Sloan et BCG | 4 profils d'adoption (Pioneers, Investigators, Experimenters, Passives) | Segmentation d'étude, pas un outil d'auto-évaluation |
| IBM AI Ladder | 4 étapes centrées données (Collect, Organize, Analyze, Infuse) | Angle données, antérieur à l'IA générative et aux agents |
| Microsoft Agentic AI Maturity | 5 stades orientés adoption Copilot | Lié à l'écosystème Microsoft |
| Référentiel Koneetiv (édition 2026) | 6 axes notés sur 100, pondérés production et gouvernance, spécifiques aux agents IA | Gratuit, sans email requis pour démarrer, résultat immédiat et plan d'action PDF |
8 questions en langage clair, chacune avec 4 niveaux de réponse et une option « je ne sais pas », comptée zéro : ne pas savoir, c'est ne pas piloter. Le barème est volontairement sévère et non linéaire : les scores élevés récompensent des pratiques rares, pas des intentions.
Chaque axe est noté sur 100, puis agrégé en score global avec une pondération renforcée sur la stratégie et la gouvernance. Le plan d'action priorise vos 2 ou 3 axes les plus faibles, ajusté selon votre secteur : santé, finance et secteur public font remonter la sécurité des données et la conformité en tête des priorités.
Oui. Le score, le radar sur 6 axes et le plan d’action en 3 stades sont gratuits. Vous laissez simplement un email professionnel pour révéler le détail et recevoir un récapitulatif.
Environ 3 minutes : 8 questions en langage clair, sans jargon, avec une option « je ne sais pas » à chaque fois. Aucune préparation nécessaire.
La maturité IA de votre entreprise sur 6 axes complémentaires : stratégie & vision, données & socle technique, adoption & usage, industrialisation, compétences et gouvernance. Ce sont les six leviers qui font passer un projet IA du POC à la production.
Non, c’est même fait pour le contraire. Chaque question est expliquée en langage humain, avec un exemple concret par réponse, et une option « je ne sais pas trop » qui n’est jamais pénalisante : on estime alors la valeur pour vous.
Un PDF reprend votre score sur 100, votre radar de maturité sur 6 axes et votre plan d’action en 3 stades, priorisé sur vos axes les plus faibles : ce que vous pouvez lancer seul, le quick win à mener avec Koneetiv, et le projet structurant.
Vos réponses servent à générer votre résultat et, si vous laissez votre email, à vous envoyer votre rapport et à préparer un éventuel échange. Pas de revente de données, désinscription en 1 clic.
Le référentiel Koneetiv distingue 4 paliers : Explorateur (0-25, l'IA est un sujet de discussion), Expérimentateur (26-50, des usages réels mais peu industrialisés), Industrialisateur (51-75, des systèmes en production sous gouvernance) et Pilote (76-100, l'IA pilotée comme un actif stratégique). Les modèles de référence, comme les 5 niveaux de Gartner, décrivent une progression comparable.
Oui. Contrairement aux modèles de maturité génériques, les questions d'industrialisation et de gouvernance ciblent explicitement les agents IA : des systèmes qui agissent en autonomie sur de vrais processus. C'est le critère qui sépare les entreprises prêtes pour l'IA agentique de celles qui accumulent les pilotes.