Choisir un prestataire
Cahier des charges et appel d'offres pour un projet d'IA sur ERP
En bref
Un bon cahier des charges IA sur ERP décrit des questions réelles à résoudre, les données accessibles, le lieu d'hébergement, les droits à respecter et la méthode d'évaluation. Il demande aussi des engagements sur la réversibilité, la propriété des données et les coûts d'exploitation.
Beaucoup d'appels d'offres sur l'IA décrivent une technologie (« un chatbot », « un LLM ») plutôt qu'un besoin. Les réponses se ressemblent, les démonstrations sont brillantes sur des données de démonstration, et les difficultés apparaissent à l'arrivée de vos vraies données.
Voici une trame pour rédiger un cahier des charges exploitable, applicable à une consultation formelle comme à une simple demande de proposition. Elle vise les directions informatiques et industrielles qui doivent comparer des offres sans être experts en IA.
Partir des cas d'usage, pas de la technologie
Listez cinq à dix questions ou tâches réelles, avec leur utilisateur, leur fréquence et le temps qu'elles prennent aujourd'hui : « le responsable des achats veut connaître chaque lundi les commandes fournisseurs à risque de retard », « le service qualité recherche les fiches de non-conformité d'un même défaut ». Ces cas servent à la fois à cadrer le périmètre et à évaluer les offres.
Indiquez aussi ce qui est hors périmètre, par exemple les écritures comptables ou la modification des nomenclatures, pour éviter les surprises de chiffrage.
Données, systèmes et accès
Précisez votre ERP et sa version, le type de base, les API disponibles, les autres sources (MES, GED, partages de fichiers) et leur volume. Demandez au prestataire de décrire comment il lit les données : base en lecture seule, API de l'éditeur, réplique, avec quelle gestion des comptes et des droits.
Exigez le respect des autorisations de l'ERP : l'assistant ne doit pas élargir ce qu'un utilisateur peut voir. Demandez également comment les définitions métier sont capturées, car la qualité de la couche sémantique conditionne la fiabilité.
- ERP, version, hébergement actuel et moteur de base de données
- Sources complémentaires : MES, GED, documents, emails
- Mode d'accès proposé : lecture seule, API, réplique
- Gestion des comptes techniques et des droits
- Traitement des champs sensibles (RH, paie, données personnelles)
Hébergement, souveraineté et conformité
Exprimez clairement vos exigences : modèle exécuté sur site ou dans un cloud européen, absence d'appel à des API tierces, localisation des journaux et des sauvegardes, éventuelle exigence de qualification de l'hébergeur (par exemple SecNumCloud). Interrogez le prestataire sur les modèles proposés : open-weight ou propriétaire, licence, possibilité de changer de modèle.
Côté RGPD, demandez le rôle de chacun (responsable de traitement, sous-traitant), le contrat de l'article 28, l'aide à l'analyse d'impact si nécessaire, et la gestion des demandes d'accès ou de suppression. Pour l'AI Act européen, demandez comment le prestataire classe le cas d'usage et quelle documentation il fournit. Ne cherchez pas de promesses de « conformité totale » : un prestataire sérieux décrit comment l'architecture vous aide à remplir vos obligations, qui restent les vôtres.
Évaluation : un jeu de tests avec vos données
Demandez un pilote sur un périmètre réduit avec vos données, pas une démonstration sur un jeu fictif. Préparez avec vos utilisateurs un jeu de questions et de réponses de référence, et fixez à l'avance le seuil de réussite et les cas d'échec acceptables. Mesurez aussi les temps de réponse, la clarté des sources citées et l'affichage de la requête exécutée.
Prévoyez un test d'honnêteté : des questions auxquelles l'assistant ne doit pas pouvoir répondre. Un bon système sait dire qu'il ne sait pas.
Contrat : réversibilité, propriété et coûts
Précisez que vos données, vos définitions métier, les jeux de tests et les prompts restent votre propriété et sont livrés dans des formats ouverts. Demandez la documentation d'exploitation, la possibilité de reprendre la maintenance en interne ou chez un autre prestataire, et les conditions de sortie.
Faites détailler le coût total : mise en place, licences éventuelles, matériel GPU ou hébergement, supervision, évolutions lors des montées de version de l'ERP. Comparez à périmètre égal, et demandez des fourchettes réalistes plutôt que des prix annoncés sans hypothèses.
Critères de choix et pièges courants
Pondérez de préférence la compréhension de votre métier et de votre ERP, la qualité du pilote, l'architecture de sécurité, la réversibilité et la capacité à travailler avec votre intégrateur actuel. Le critère du prix doit rester lisible et comparable.
Méfiez-vous des offres qui promettent l'automatisation complète sans validation humaine, des démonstrations sans vos données, des références invérifiables et des architectures qui imposent un cloud unique. Si le besoin est simple, une fonction native de l'éditeur ou un tableau de bord peut suffire, et un bon prestataire vous le dira.
Questions fréquentes
Faut-il un appel d'offres formel pour un projet d'IA sur ERP ?
Pas nécessairement. Pour un pilote, une demande de proposition ciblée auprès de deux ou trois prestataires suffit souvent. Les marchés publics ou vos règles d'achat internes peuvent toutefois imposer une procédure formelle.
Quels critères techniques sont indispensables ?
Accès en lecture seule, respect des droits de l'ERP, requête affichée, hébergement maîtrisé, journalisation, jeu de tests et validation humaine des écritures.
Comment éviter d'être dépendant d'un prestataire ?
En exigeant des formats ouverts, la documentation d'exploitation, la propriété de vos définitions et jeux de tests, et un modèle remplaçable. Les modèles open-weight facilitent cette indépendance.
Quel budget prévoir ?
Cela varie selon le périmètre, le nombre d'utilisateurs et l'hébergement. Demandez des fourchettes avec leurs hypothèses, en distinguant mise en place et coûts récurrents.
Que doit contenir le pilote ?
Un périmètre limité, vos vraies données, un jeu de questions de référence, un seuil de réussite fixé à l'avance et une revue finale avec les utilisateurs avant toute généralisation.
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