Diagnostic IA — prix fixes et publics, dès 2 900 € HT.
Avant tout système, un diagnostic IA : un état des lieux data en deux formats — ciblé, 2 jours, ou complet, 8 jours, cadré sur le dispositif Diag Data IA de Bpifrance. Utile même si vous n'allez pas plus loin.
Mise à jour : 15 juillet 2026.
Le diagnostic Synodique existe en deux formats à prix fixe : ciblé — 2 jours, 2 900 € HT, un seul process, montant déduit si vous poursuivez — et complet — 8 jours d'intervention sur 3 à 4 semaines, 10 000 € HT, le même format et le même prix que le dispositif public Diag Data IA de Bpifrance. Les deux livrent un process cartographié, ses goulots chiffrés et une feuille de route — que vous enchaîniez ou non sur un système construit sur mesure. Retour à l'accueil.
L'offre
Le diagnostic IA complet — 8 jours, 10 000 € HT, calé sur le format Bpifrance
Ce n'est pas un prix inventé. Le format — 8 jours d'intervention, 10 000 € HT — reprend exactement celui du dispositif Diag Data IA de Bpifrance, ouvert aux entreprises de 10 à 2 000 salariés. Une précision, par honnêteté : la prise en charge de 40% prévue par ce dispositif ne s'applique toutefois que lorsque le diagnostic est réalisé par un expert référencé par Bpifrance — ce que nous ne sommes pas encore. Nous avons calé notre format sur ce référentiel public pour une raison simple : il donne un cadre vérifiable et un prix de marché établi, pas pour promettre une subvention.
Le jour 1 est toujours consacré à l'audit de la qualité et de l'accessibilité de vos données. C'est un choix délibéré : la faisabilité se joue là, pas dans le choix du modèle — un système IA construit sur des données inexploitables échoue avant même d'être déployé. Si l'état des lieux révèle que les données ne sont pas prêtes, le sprint qui suit est reporté et documenté, jamais lancé sur une base fragile.
Le reste de l'intervention cartographie un process d'entreprise précis — pas « toute votre organisation d'un coup » — chiffre ses goulots, et priorise les usages identifiés par valeur ajoutée réelle pour votre chiffre d'affaires. Ce process touche souvent la trésorerie, le rapprochement documentaire ou le tri de demandes entrantes. En pratique, le livrable final est un plan d'action opérationnel : le process cartographié, ce qu'il coûte aujourd'hui, un prévisionnel du gain attendu, et la feuille de route du système à construire — un document de gestion de projet exploitable, pas une plaquette.
Cette première journée sonde la maturité data de l'entreprise, sans complaisance. Nous inventorions les jeux de données réellement exploitables, mesurons leur qualité — champs manquants, doublons, formats incohérents —, puis localisons les données clients et métier éparpillées entre plusieurs outils. La gouvernance de la data pèse alors autant que son volume : qui détient la data, qui peut y accéder, à quel rythme elle se rafraîchit. Une organisation sans culture data ni historique suffisant démarre sur du sable ; une data propre, d'ailleurs, raccourcit tout le chantier. Ce socle data, le diagnostic l'établit noir sur blanc avant la moindre ligne de code — c'est le cœur du métier d'un expert data.
L'entrée accessible
Le diagnostic ciblé — 2 jours, 2 900 € HT, pour commencer petit
Toutes les situations n'exigent pas huit jours. Quand le process douloureux est déjà identifié et que les sources de données sont peu nombreuses, le diagnostic ciblé concentre la même méthode sur deux jours : audit express de la donnée concernée, cartographie du process tel qu'il tourne réellement, et note de cadrage écrite — ce que coûte le goulot, ce que changerait le système, ce qu'il faudrait construire. Prix fixe : 2 900 € HT, écrits avant le premier appel.
Si vous poursuivez par la suite — vers le diagnostic complet ou directement vers le sprint — ces 2 900 € sont intégralement déduits. Le format complet de 8 jours reste en revanche la référence pour les cas à sources multiples, les process transverses ou les arbitrages à fort enjeu — le quotidien d'une ETI ou d'une profession réglementée : c'est lui qui reprend le format du dispositif public. Commencer petit n'enlève rien ; ça enlève seulement le risque.
Ce que ce n'est pas
Un diagnostic borné, pas un chantier tous azimuts
Beaucoup de décideurs abordent l'IA par le haut, comme un grand chantier d'entreprise à mener partout à la fois. Nous prenons le problème par les données : un système utile se bâtit sur des jeux de données propres et accessibles, jamais sur une ambition affichée. C'est le réflexe que les grands cabinets encouragent — nous l'avons détaillé sur notre page approche. Notre conviction va à l'inverse : tout part d'un process métier réussi, mesurablement, et de la qualité des données qui l'alimentent, avant de généraliser quoi que ce soit.
Le diagnostic regarde donc un périmètre étroit et le regarde à fond. Où vivent les données de ce process — un ERP sur site, la data d'un cloud, des tableurs partagés, une armoire de dossiers papier ? Nous cartographions ces sources, repérons les silos de données qui bloquent la circulation, et jugeons l'historique de données disponible : sans profondeur d'historique, aucun modèle n'apprend. Qui touche ces données, à quelle fréquence, avec quels outils ? Qu'est-ce qui coûte réellement des heures chaque semaine ? Un chef d'entreprise ressort ainsi avec des réponses chiffrées sur ce périmètre-là — pas avec un baromètre de maturité générique dont personne ne sait quoi faire le lundi matin.
Pourquoi ce format
Pourquoi ce format-là, et pas un audit maison
Beaucoup de cabinets proposent un audit IA fait sur mesure, sans référentiel externe. Notre conviction : caler le diagnostic sur un dispositif public reconnu — plutôt qu'inventer notre propre grille — donne au client un référentiel vérifiable et, pour les entreprises éligibles, un financement réel. Bpifrance n'est d'ailleurs pas le seul acteur institutionnel sur ce terrain : France Num publie aussi ses propres guides d'adoption de l'IA générative pour les PME et ETI françaises ; nous nous appuyons sur ce corpus public plutôt que de le réinventer.
Concrètement, l'intervention mobilise une personne avec une double compétence data et intelligence artificielle, pas un consultant généraliste. C'est cette double compétence qui permet d'évaluer un potentiel d'intégration réel, pas théorique — et de distinguer un usage vraiment priorisable d'un usage qui reste une bonne idée sur le papier.
Le dispositif
Le dispositif cofinancé Bpifrance, et pour qui il reste fermé
Que couvre ce dispositif ? Selon le catalogue Bpifrance, le Diag Data IA finance 8 jours d'un expert data science référencé, étalés sur trois mois au plus, cofinancés à 40 % par le programme IA Booster France 2030 — environ 6 000 € HT restent alors à charge de l'entreprise. Le format impose un cadrage précis : état des lieux de la maturité data, priorisation des cas d'usage, feuille de route actionnable. Ses critères sont stricts : une PME ou une ETI de 10 à 2 000 salariés, immatriculée au RCS en France, réalisant au moins 1 M€ de chiffre d'affaires, hors entreprises en difficulté. Bpifrance vise ainsi 2 000 accompagnements cofinancés sur 2026-2027.
Ces seuils tranchent une question qu'on nous pose souvent : comment une entreprise plus petite accède-t-elle à l'IA ? Sous 1 M€ de chiffre d'affaires, sous dix salariés, ou simplement pressée de démarrer, la voie cofinancée se referme d'elle-même — elle exige en pratique un dossier et un expert référencé. Soyons francs : éligible et pas pressé, vous avez tout intérêt à passer par cet expert subventionné plutôt que par nous. Notre diagnostic, cependant, n'impose aucune condition d'éligibilité ni dossier — il s'adresse à ceux que le dispositif laisse dehors, ou qui veulent commencer maintenant. C'est une entrée sans détour, pas un programme de transformation à trois ans que personne ne lance.
Audit ou diagnostic
Audit IA ou diagnostic IA : deux noms pour le même exercice
« Audit IA » et « diagnostic IA » désignent, sur le marché, les mêmes prestataires et la même prestation. Rien d'étonnant : les deux mots recouvrent un exercice identique — évaluer méthodiquement vos données et vos usages avant d'engager le moindre projet d'IA. La nuance tient au vocabulaire commercial, pas à la méthode. Beaucoup de projets d'IA échouent, de fait, faute de cet état des lieux préalable. C'est pourquoi nous traitons les deux sous un même toit, sans jouer sur les mots. Auditer un processus ou en dresser l'état produit, chez nous, le même livrable.
Les acteurs de l'audit IA, toutefois, vendent surtout un rapport de maturité calibré pour les PME et ETI, puis referment le dossier. Notre parti pris diffère franchement : le Diag IA n'est pas un document de plus rangé sur une étagère, il prépare un système réellement mis en production. Autrement dit, l'état des lieux ne vaut que relié à sa suite — c'est notre approche de praticiens. Un état des lieux sans suite finit dans un tiroir ; le nôtre embarque déjà les prérequis data du système à bâtir.
La suite
Ce qui se passe après le diagnostic
Deux issues possibles, jamais improvisées après coup. Si cette étape confirme un process suffisamment chiffré et des données exploitables : un sprint à prix fixe construit le système identifié, avec la même équipe qui a mené l'audit — jamais une passation vers une autre structure. À l'inverse, si l'évaluation ne le confirme pas : le livrable écrit (process cartographié, goulots, feuille de route) reste utile en soi, sans obligation de continuer.
Une fois le système en production, un retainer mensuel couvre la maintenance et l'évolution — un système à base d'agents IA est plus capricieux qu'un logiciel classique ; il se tarife en conséquence. Cette étape s'inscrit dans notre approche générale et s'adresse en priorité aux ETI et aux professions réglementées — y compris les entreprises franciliennes que suit notre agence IA à Paris.
Le livrable
Ce que vous tenez entre les mains au jour 8
Un livrable de conseil vaut ce qu'on peut en faire sans son auteur. Le nôtre tient en trois parties, écrites pour être utilisées par votre chef de projet — avec ou sans nous. D'abord la cartographie : le process tel qu'il tourne vraiment, qui touche quoi, où les heures partent. Ensuite le chiffrage : ce que ce process coûte aujourd'hui, en heures et en erreurs, et le prévisionnel du gain si on le systématise. Enfin la feuille de route : quoi construire, dans quel ordre, avec quels prérequis de données — assez précise pour qu'un autre prestataire puisse la reprendre.
Le livrable tranche aussi la question data qui décide de tout : vos données sont-elles prêtes, oui ou non ? Nous y consignons le niveau de qualité des données, les jeux de données à consolider en priorité, la dette data à résorber et le minimum de gouvernance des données à installer avant de construire. Beaucoup de projets calent faute d'avoir regardé la data en face ; le diagnostic, cependant, mené par un profil data science, vous épargne cette mauvaise surprise en la chiffrant dès le départ. De plus, chaque jeu de données est rattaché à son impact business concret, jamais à un score abstrait.
Ce triptyque calque le vocabulaire officiel du dispositif Bpifrance, sans jargon superflu : état des lieux de la donnée, usages identifiés à valeur ajoutée, priorisation des usages, plan d'action opérationnel. Concrètement, chaque brique suppose l'intervention d'un expert data plutôt que d'un généraliste — seul à même d'évaluer le potentiel d'intégration réel de vos données, de chiffrer ce que le process coûte réellement aujourd'hui, et de trancher entre ce qui relève vraiment de la data science et ce qu'un simple outil de data analytics suffit à traiter. Ce référentiel Bpifrance nous sert de grille partagée : vous repartez en conséquence avec un diagnostic lisible par n'importe quel prestataire, jamais avec une boîte noire.
Cette dernière phrase n'est pas une coquetterie. Un diagnostic qui ne sert qu'à vendre la suite est de fait un argumentaire déguisé ; le nôtre est conçu pour rester utile même si la réponse est non.
La grille de passage — les cinq cases qu'on coche avant de dire oui
Nous refusons des missions, et ce n'est pas une posture : c'est une grille écrite, appliquée à chaque demande entrante. Un : vous êtes une profession réglementée à forte marge ou une ETI — pas une TPE sans budget, pas un grand groupe au cycle d'achat interminable. Deux : la demande porte sur un process précis, pas sur « tout réinventer ». Trois : le diagnostic peut être vendu et livré avant tout engagement plus lourd. Quatre : rien dans la mission ne nous met en concurrence frontale avec un SaaS établi qui fait déjà bien le travail. Cinq : nous pouvons citer une preuve directement pertinente pour votre cas.
Une case qui ne coche pas n'est pas un refus automatique — c'est un signal d'arrêt pour se reposer la question honnêtement, plutôt que de dire oui par réflexe commercial. C'est, à notre connaissance, la protection la plus efficace qui existe contre les missions qui finissent mal.
Questions fréquentes
Êtes-vous éligible ?
Qu'est-ce que le diagnostic IA de Synodique et en quoi consiste-t-il ?
8 jours d'intervention sur 3-4 semaines : un état des lieux de la qualité et de l'accessibilité de vos données (jour 1), la cartographie d'un process interne précis, le chiffrage de ses goulots, et une feuille de route pour le système à construire ensuite.
Mon entreprise est-elle éligible à la prise en charge Bpifrance ?
Le dispositif Diag Data IA de Bpifrance vise les entreprises de 10 à 2 000 salariés, et sa prise en charge de 40% passe exclusivement par des experts référencés par Bpifrance — nous ne le sommes pas encore. Notre diagnostic suit le même format et le même prix, sans la subvention.
Quel est le coût total du diagnostic après prise en charge Bpifrance ?
Selon le catalogue Bpifrance, le Diag Data IA est cofinancé à 40 % par le programme IA Booster France 2030, soit environ 6 000 € HT restant au bénéficiaire. Ce cofinancement passe uniquement par un expert référencé, ce que nous ne sommes pas : notre diagnostic reste à 10 000 € HT fixe.
Que se passe-t-il si le diagnostic ne débouche pas sur un sprint de construction ?
Le diagnostic reste un livrable utile en lui-même : process cartographié, goulots chiffrés, feuille de route écrite. Rien n'oblige à enchaîner sur le sprint si le diagnostic ne le justifie pas.
Pourquoi le jour 1 est-il consacré à l'audit des données plutôt qu'à la stratégie ?
Un système IA construit sur des données inexploitables échoue avant même d'être déployé. Si l'audit du jour 1 révèle que les données ne sont pas prêtes, le sprint est reporté et documenté — jamais lancé sur une base fragile.
Quelle différence entre le diagnostic ciblé et le diagnostic complet ?
Le ciblé (2 jours, 2 900 € HT) traite un seul process déjà identifié, avec des sources de données peu nombreuses, et livre une note de cadrage écrite ; son montant est déduit si vous poursuivez. Le complet (8 jours, 10 000 € HT) reprend le format du dispositif public Diag Data IA : sources multiples, process transverses, feuille de route complète.
Audit IA et diagnostic IA, quelle différence ?
Aucune sur le fond : les deux termes désignent le même état des lieux des données avant tout projet. La différence reste purement commerciale. Chez nous, en revanche, l'exercice ne se limite jamais au rapport — un Diag IA prépare déjà le système à construire.
Que couvre exactement le dispositif Diag Data IA de Bpifrance ?
Le dispositif Bpifrance vise les PME et ETI de 10 à 2 000 salariés : état des lieux des données, usages identifiés à valeur ajoutée, priorisation des usages et plan d'action opérationnel. Notre format en reprend le périmètre et le prix, sans les aides publiques réservées aux experts référencés.
Contact
Un process précis à diagnostiquer ?
Décrivez-nous le process qui vous coûte le plus cher aujourd'hui — nous répondons sous 12 h.
Demander un diagnostic2 900 € déduits si vous poursuivez · réponse sous 12 h.