Où en est réellement l'adoption de l'intelligence artificielle dans les entreprises françaises, quels acteurs composent l'écosystème, quel cadre réglementaire s'applique et comment financer un premier projet. Guide de référence pour les PME et ETI.
La France consacre environ 2,5 milliards d'euros à l'intelligence artificielle via le plan France 2030 et compte 1 000 start-ups en IA en 2025, contre 502 en 2021, dont 16 licornes. Côté entreprises, 18 % des sociétés de 10 salariés et plus utilisaient l'IA en 2025 selon l'Insee, un taux qui a triplé en deux ans mais reste sous la moyenne européenne de 20 %.
Trois repères utiles pour une PME ou une ETI qui démarre :
Une priorité nationale, des investissements massifs et un écosystème arrivé à maturité.
L'intelligence artificielle est devenue une priorité stratégique pour la France. À travers le plan France 2030, l'État y consacre environ 2,5 milliards d'euros. En février 2025, en marge du Sommet pour l'action sur l'IA organisé à Paris, 109 milliards d'euros d'investissements privés ont été annoncés pour les années suivantes.
Derrière ces annonces, l'écosystème s'est densifié de façon mesurable. La France comptait 1 000 start-ups en intelligence artificielle en 2025, contre 502 en 2021 selon la Direction générale des entreprises. Ces sociétés ont levé 1,4 milliard d'euros en 2024, contre 556 millions en 2018. Le montant total des aides nationales et régionales adossées aux guichets structurels de Bpifrance atteignait 1,5 milliard d'euros en 2022, soit dix fois le niveau de 2018. Sur le plan académique, la France a maintenu de 2017 à 2024 son 7e rang mondial et son 2e rang européen en matière de publications dans les conférences scientifiques consacrées à l'IA.
Cette base a attiré les laboratoires étrangers. Depuis 2018, Alphabet, Cisco, Criteo, DeepMind, Fujitsu, HPE, IBM, Intel, Meta, Microsoft, NaverLabs, Samsung, SAP et Uber ont implanté ou renforcé en France des équipes de recherche en intelligence artificielle.
Sources : Direction générale des entreprises, « Intelligence artificielle en France : un écosystème d'excellence » (mise à jour février 2025) et ministère de l'Économie, « La stratégie nationale pour l'intelligence artificielle ».
Pour une PME, la question utile porte moins sur l'opportunité de faire de l'IA que sur le premier cas d'usage capable de générer un retour mesurable en quelques semaines, sans bouleverser le système d'information.
Le plan national Osez l'IA, ses objectifs et ses premiers résultats chiffrés.
Lancé le 1er juillet 2025 par la Direction générale des entreprises et Bpifrance, dans le cadre de la stratégie nationale pour l'IA et de France 2030, le plan Osez l'IA vise à accélérer la diffusion de l'intelligence artificielle dans le tissu économique français. Sa cible pour 2030 est explicite : 100 % des grandes entreprises, 80 % des PME et ETI, 50 % des TPE utilisatrices d'IA. Le plan repose sur trois axes, la sensibilisation, la formation et l'accompagnement.
Un premier bilan a été présenté à Bercy le 3 septembre 2026. Il fait état d'environ 35 000 entreprises sensibilisées par un réseau de 615 ambassadeurs couvrant 20 régions et collectivités et 13 secteurs d'activité, et de 70 diagnostics engagés pour un objectif de 1 000. La plateforme « Accélérez avec l'IA », ouverte en juin 2026, recense 54 cas d'usage concrets.
Deux enseignements se dégagent de ces chiffres. Le taux d'adoption a triplé en deux ans pour atteindre 18 % des entreprises de 10 salariés et plus en 2025 selon l'Insee, ce qui traduit un mouvement réel. Il reste toutefois juste sous la moyenne européenne de 20 % relevée par Eurostat, et loin derrière les pays nordiques où il atteint le double.
Le 30 juillet 2026, la DGE et Hub France IA ont publié un catalogue des offreurs de solutions souveraines d'IA destinées aux PME et ETI. Il référence 88 entreprises françaises et européennes, sélectionnées par un appel à manifestation d'intérêt clos en juin 2026. Ce référentiel constitue aujourd'hui l'un des points d'entrée les plus consultés par les dirigeants qui cherchent un prestataire.
Sources : Direction générale des entreprises, plan « Osez l'IA » (mise à jour juillet 2026) et bilan d'étape du 3 septembre 2026. Chiffres d'adoption : Insee 2025 et Eurostat.
Panorama des acteurs, du modèle de fondation à l'assistant métier déployé chez le client.
En 2026, les principaux acteurs de l'intelligence artificielle en France se répartissent en quatre familles : les éditeurs de modèles de fondation avec Mistral AI et LightOn, les éditeurs d'applications d'entreprise avec Dust, Dataiku et Giskard, les spécialistes verticaux avec Owkin en santé, XXII en vision par ordinateur et PhotoRoom en édition d'images, et enfin les structures de coordination avec Hub France IA et le réseau des ambassadeurs Osez l'IA.
Le 6 octobre 2026, Mistral AI a présenté Mistral Large 4, son modèle à poids ouverts le plus puissant, entraîné dans ses propres centres de données européens. Pour les entreprises, sa portée tient surtout à la possibilité de l'installer sur leurs propres serveurs. Nous détaillons ce que Mistral Large 4 change pour l'IA souveraine on-premise.
| Famille | Acteurs | Ce qu'ils apportent |
|---|---|---|
| Modèles de fondation | Mistral AI, LightOn | Modèles de langage déployables en cloud privé ou on-premise, alternative européenne aux fournisseurs américains |
| Applications d'entreprise | Dust, Dataiku, Giskard | Assistants métiers, plateformes de science des données, évaluation et test des systèmes d'IA |
| Spécialistes verticaux | Owkin (santé), XXII (vision), PhotoRoom (image) | Solutions métier profondes sur un secteur, souvent adossées à des données propriétaires |
| Intégrateurs et éditeurs sur mesure | Dont BADIS AI | Conception et déploiement d'assistants documentaires, d'OCR et d'agents adaptés au métier du client |
| Coordination et référencement | Hub France IA, DGE, Bpifrance | Catalogues d'offreurs, diagnostics financés, mise en relation offre et demande |
Ce panorama vise la cartographie et non le classement. Les seize licornes françaises à proposition de valeur centrée sur l'IA recensées par la DGE sont Aircall, Alan, Algolia, ContentSquare, Dataiku, EcoVadis, Exotec, Ivalua, ManoMano, Meero, Mirakl, Owkin, Payfit, Qonto, Spendesk et Younited.
Pour une entreprise qui cherche un prestataire, la distinction opérante ne porte pas sur la taille de l'acteur mais sur le lieu où résident les données pendant le traitement. Un éditeur de modèle, un intégrateur et une plateforme en libre-service peuvent tous répondre au même besoin fonctionnel avec des postures de confidentialité radicalement différentes. Cette question fait l'objet de la section suivante.
Un environnement structuré : stratégie nationale, plan d'investissement et réglementation protectrice.
Lancée en 2018 à la suite du rapport Villani sur l'IA, la Stratégie nationale pour l'intelligence artificielle structure l'écosystème français sur quatre volets, la recherche, les talents, les infrastructures de calcul et la diffusion dans l'économie. Une troisième phase a été engagée en 2025.
Le plan d'investissement de l'État finance la filière IA (instituts, clusters, calcul, IA embarquée, IA frugale et de confiance) et soutient l'adoption par les entreprises, avec une enveloppe d'environ 2,5 milliards d'euros dédiée à l'IA.
Le règlement européen encadre les usages selon leur niveau de risque. Concrètement, il impose transparence, documentation et supervision pour certains systèmes. Un cadre à anticiper dès la conception d'un projet IA.
Tout projet manipulant des données personnelles relève du RGPD et des recommandations de la CNIL : minimisation, base légale, information des personnes, traçabilité. Le déploiement On-Premise, où vos données restent chez vous avec des accès maîtrisés de votre côté, facilite grandement la conformité, même avec une équipe externalisée.
Une distinction que le débat public confond souvent, et qui décide pourtant de l'essentiel.
Une IA souveraine française désigne une solution d'intelligence artificielle dont les données, les modèles et l'inférence demeurent hébergés en France ou dans l'Union européenne, sous le contrôle de l'organisation cliente et sous le seul droit applicable en Europe, sans exposition à une juridiction extraterritoriale. Quatre critères permettent de la vérifier : le lieu d'exécution de l'inférence, la liste nominative des accès techniques et leur journalisation, l'absence de transfert de données vers un cloud tiers, et la réversibilité, soit la capacité à continuer d'exploiter la solution si l'éditeur disparaît.
Le déploiement on-premise, sur l'infrastructure du client et derrière son pare-feu, satisfait ces quatre critères par construction. Un hébergement en cloud privé européen les satisfait également, à condition que l'opérateur ne relève pas d'une législation extraterritoriale. Le point de vigilance porte sur les offres présentées comme souveraines mais opérées sur un cloud public étranger, où seule la vitrine commerciale est française.
Mistral AI décrit pour sa part l'IA souveraine en quatre niveaux de contrôle, portant sur les données, l'intelligence, le calcul et les opérations. Nos quatre critères en donnent la traduction vérifiable, celle qui se contrôle en audit et s'inscrit dans un contrat.
| Niveau de contrôle selon Mistral AI | Critère vérifiable chez BADIS AI | Ce que vérifie le DSI |
|---|---|---|
| Données, où elles vont et qui peut les utiliser | Absence de transfert vers un cloud tiers | Aucune requête sortante pendant le traitement |
| Intelligence, posséder les modèles et leurs adaptations | Réversibilité | Poids, index et configuration conservés chez le client |
| Calcul, maîtriser où s'exécute l'IA | Lieu d'exécution de l'inférence | Inférence sur l'infrastructure du client, derrière son pare-feu |
| Opérations, continuer malgré un changement de fournisseur | Accès techniques journalisés, réversibilité | Accès ouverts, tracés et révocables par le client |
Source : Mistral AI, page « IA souveraine », consultée le 8 octobre 2026.
Les deux modes de déploiement ne pèsent pas au même endroit du compte de résultat. L'installation on-premise se rapproche d'une logique CAPEX : investissement initial dans les serveurs et les cartes graphiques, licence logicielle, intégration, le tout amorti sur trois à cinq ans, puis un coût courant réduit à l'exploitation et à la maintenance. Le recours à un provider cloud relève d'une logique OPEX : aucune immobilisation, une facturation à l'usage ou à l'abonnement, et une charge récurrente qui suit la croissance des volumes traités.
L'arbitrage se tranche sur trois variables. Le volume d'inférence d'abord, puisque le point de bascule où l'OPEX cumulé dépasse le CAPEX initial arrive d'autant plus vite que les requêtes sont nombreuses. La durée d'usage ensuite, un pilote de six mois ne justifiant pas l'achat de GPU. La capacité d'investissement enfin, une PME préférant souvent lisser la dépense là où une ETI amortit sans difficulté. Le mode hybride, avec un socle CAPEX dimensionné sur la charge stable et un débordement OPEX chez un provider pour les pics, réconcilie les deux logiques.
Le choix du provider mérite la même rigueur que celui de l'éditeur. Un provider d'infrastructure européen conserve la qualification d'IA souveraine française, à la condition qu'il ne relève d'aucune législation extraterritoriale. Les dispositifs France 2030 et Bpifrance détaillés plus bas portent principalement sur la part CAPEX et sur l'accompagnement, rarement sur l'abonnement récurrent.
Le discours public français associe volontiers la souveraineté numérique à la nationalité du fournisseur. La question opérante porte pourtant sur un autre point : où résident vos données pendant le traitement, et qui peut techniquement y accéder. Ces deux critères se recouvrent parfois. Ils se dissocient souvent.
Une plateforme éditée par une société française mais opérée sur un cloud public américain expose vos documents à une juridiction étrangère. À l'inverse, un logiciel installé sur votre propre infrastructure, derrière votre pare-feu, ne laisse sortir aucune donnée, quelle que soit la nationalité de l'éditeur. Le déploiement on-premise déplace la question de la confiance contractuelle vers une garantie architecturale, vérifiable par vos équipes.
Ce que cela implique pour BADIS AI. BADIS AI est un éditeur algérien. Nous le disons sans détour, parce que la conséquence pratique est vérifiable et qu'elle joue en votre faveur.
Nos solutions sont conçues pour être installées sur votre infrastructure, en France ou dans l'Union européenne. Vos documents ne transitent pas par nos serveurs. Les accès de notre équipe pendant la phase de projet sont ouverts par vous, tracés et révocables à tout instant. À la fin du déploiement, la solution fonctionne sans dépendance à notre infrastructure.
Concrètement, trois éléments sont contractualisables dès la note de cadrage : la localisation exacte des données et des modèles, la liste nominative des accès accordés avec leur durée, et la réversibilité, soit votre capacité à exploiter la solution si notre collaboration s'arrête.
Cette posture vaut aussi pour l'évaluation d'un concurrent. Face à toute offre présentée comme souveraine, trois questions suffisent à trancher : sur quelle infrastructure tourne l'inférence, quels journaux d'accès sont mis à votre disposition, et que devient le service si l'éditeur disparaît.
Des applications concrètes, déjà rentables, secteur par secteur.
| Secteur | Cas d'usage IA | Bénéfice |
|---|---|---|
| Industrie | Maintenance prédictive, contrôle qualité par computer vision, optimisation de production | Moins d'arrêts machine, moins de rebuts |
| Distribution & e-commerce | Prévision de la demande, recommandation, assistants clients | Stocks optimisés, conversion en hausse |
| Santé (back-office) | Recherche documentaire, automatisation administrative, aide à la rédaction de comptes rendus | Temps administratif réduit pour les équipes |
| Secteur public & collectivités | Dématérialisation, OCR, assistants de réponse aux usagers | Délais raccourcis, services accessibles |
Pour les usages en santé, BADIS AI se concentre sur les tâches administratives et documentaires. Tout traitement de données de santé à caractère personnel doit s'inscrire dans le cadre réglementaire applicable et sur un hébergement adapté, défini avec vous au cas par cas.
Les briques que nous déployons concrètement en entreprise.
Un chatbot interne sur base documentaire qui interroge vos PDF, procédures et rapports en langage naturel. Les réponses sont ancrées dans vos documents, traçables et vérifiables.
Knowledge AssistantNumérisez et traitez vos flux documentaires (factures, formulaires, contrats) et automatisez les workflows associés.
OCR & AutomatisationDes agents qui exécutent des tâches métier de bout en bout, en s'appuyant sur vos outils et vos données.
Agents IAAnalyse, classification et compréhension du langage naturel en français, adaptées à votre métier et à votre terminologie.
Détection, classification et analyse d'images : contrôle qualité, lecture de documents, comptage et suivi.
Computer VisionDes modèles exécutés directement sur vos appareils, sans dépendance au cloud. Un axe également soutenu par France 2030.
La brique d'IA générative la plus rentable à court terme en entreprise.
Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) combine deux étapes, une recherche des passages pertinents dans votre base documentaire, puis une génération d'une réponse en langage naturel citant ses sources. Vos PDF, fichiers Word, procédures et rapports deviennent une base de connaissances interrogeable, dont chaque réponse renvoie au document d'origine. Pour l'utilisateur final, le résultat prend la forme d'un chatbot interne sur base documentaire, ouvert aux seules équipes de l'organisation.
L'État français en a fait la porte d'entrée recommandée vers l'IA générative en entreprise. La Direction générale des entreprises a publié en novembre 2024 un guide dédié, et France Num en a tiré un guide spécifique pour les TPE et PME sous l'intitulé « recherche intelligente et analyse documentaire ».
| Type de projet RAG | Fourchette de prix (marché français) |
|---|---|
| RAG simple (corpus unique, déploiement standard) | 10 000 à 25 000 € |
| RAG multi-sources avec gestion des droits d'accès | 50 000 à 150 000 € |
Le RAG s'est banalisé côté offre, et la quasi-totalité des agences IA françaises le proposent désormais avec des grilles de prix établies. La valeur s'est donc déplacée vers deux dimensions, la souveraineté des données traitée en section précédente, et la verticalisation métier. Un corpus réglementaire pharmaceutique (BPF, BPL, procédures qualité, dossiers de lot) illustre bien ce second point : volume documentaire élevé, besoin de retrouver la clause applicable et exigence de traçabilité des sources.
Guide RAG de la DGE (nov. 2024) Guide France Num
Le guide complet du RAG en entreprise
Selon votre contexte, ces analyses détaillées cadrent le projet plus finement, sur l'architecture souveraine, les secteurs réglementés, le budget, les cas d'usage métier et le diagnostic d'un assistant déjà en service dont les réponses déçoivent.
Plusieurs leviers réduisent le coût réel d'un projet d'intelligence artificielle.
Le CIR couvre 30 % des dépenses de R&D éligibles jusqu'à 100 M€ par an. Un levier majeur lorsque le projet comporte une part de développement.
Appels à projets, aides à l'innovation et accompagnement Bpifrance soutiennent la diffusion de l'IA dans les entreprises.
De nombreuses régions financent la transformation numérique et l'adoption de l'IA par les PME et ETI de leur territoire.
Le Diag Data IA est un dispositif d'accompagnement de Bpifrance, intégré au programme IA Booster France 2030 et au plan national Osez l'IA. Un expert en data et IA agréé Bpifrance intervient 8 jours, répartis sur 3 mois maximum, pour :
Coût : 10 000 € HT, financés à hauteur de 40 % par Bpifrance depuis le 17 juin 2026,
soit un reste à charge de 6 000 € HT pour l'entreprise, contre 7 500 € HT auparavant.
2 000 accompagnements sont cofinancés sur la période 2026-2027.
Éligibilité : PME et ETI de 10 à 2 000 salariés, indépendantes, > 1 M€ de chiffre d'affaires,
plus d'un an d'existence, immatriculées en France (DROM-COM inclus). Les entreprises en difficulté au sens de la
réglementation européenne sont exclues. La demande se fait en ligne sur diag.bpifrance.fr en désignant un expert agréé.
Où intervient BADIS AI ? Le Diag Data IA produit une feuille de route qu'il faut ensuite mettre en œuvre. BADIS AI vous accompagne en amont, pour préparer l'entreprise et structurer vos données et vos questions, et surtout en aval, en transformant les cas d'usage priorisés en solutions opérationnelles (RAG, OCR, agents IA) déployées on-premise.
Diag Data IA, Bpifrance Fiche France Num
Montants et taux de prise en charge susceptibles d'évoluer. Se référer au site Bpifrance.
De la recherche à la diffusion dans l'économie, en passant par les infrastructures.
Engagée dès 2018 à la suite du rapport Villani, la Stratégie nationale pour l'intelligence artificielle se déploie en trois phases successives, pilotées par le coordinateur national pour l'IA et adossées aux crédits de France 2030.
Dotée de près de 1,5 milliard d'euros, cette première phase visait à positionner la France parmi les leaders mondiaux du domaine.
Repères de cette période : 81 laboratoires d'IA en France en 2021, le plus grand nombre en Europe, et 13 500 personnes employées dans les start-ups du secteur, pour environ 70 000 emplois indirects.
Lancée en novembre 2022, cette phase s'articule autour de la formation et la recherche, du soutien à une offre à l'état de l'art, et du rapprochement entre offre et demande. Quatre domaines sont prioritaires, l'IA embarquée, l'IA de confiance, l'IA frugale et l'IA générative.
Annoncée en février 2025 en marge du Sommet pour l'action sur l'IA, la troisième étape retient quatre priorités.
Une nuance mérite d'être relevée dans les engagements annoncés depuis 2026. L'argent public et privé européen se porte majoritairement sur le calcul et l'hébergement, plus rarement sur le financement d'un modèle de classe frontière. Appels à candidatures d'EuroHPC pour des gigafactories d'IA, projets de centres de données en France, montée en puissance des capacités d'inférence européennes : la valeur souveraine se joue sur le lieu où les données transitent et où l'inférence s'exécute.
Pour une entreprise, cette orientation a une traduction directe. Le déploiement européen ou on-premise devient nettement plus accessible qu'il ne l'était, en coût comme en disponibilité de matériel. Le cadre européen constitué par l'AI Act et le RGPD achève de faire de la maîtrise des données et de l'hébergement un critère aussi structurant que la performance brute du modèle.
Financer son projet IA en France : ce qui a changé à l'été 2026
Stratégie nationale pour l'IA, economie.gouv.fr Écosystème IA français, DGE
Un éditeur d'IA souveraine on-premise fondé en Algérie, avec une filiale française en cours d'immatriculation et un directeur technique basé en France.
Nous accompagnons les PME et ETI sur l'ensemble du parcours, du diagnostic IA au choix du cas d'usage, puis du déploiement à la mise en production, avec des résultats mesurables.
Nos déploiements sont conçus pour le RGPD : On-Premise sur votre infrastructure, accès de l'équipe maîtrisés côté client, minimisation des données et traçabilité. Vos données restent sous votre contrôle, même en mode externalisé. La maintenance est assurée depuis l'Union européenne. Lorsqu'une intervention de notre équipe à l'étranger s'avère nécessaire, elle s'effectue sans accès à vos données personnelles, ou dans le cadre de clauses contractuelles types conformes au RGPD. Qui sommes-nous
Demander un diagnostic IA gratuitQuatre étapes pour passer de l'idée à une solution en production.
Cartographie des processus, état des données disponibles et identification d'un premier cas d'usage à fort impact.
Définition des objectifs, des KPIs (temps gagné, conversion, économies) et du périmètre, y compris les leviers de financement (CIR, France 2030).
Mise en place d'une première solution opérationnelle sur un périmètre maîtrisé, avec mesure des résultats.
Industrialisation, intégration à vos outils, suivi post-déploiement et amélioration continue.
L'IA est une priorité nationale : environ 2,5 milliards d'euros lui sont consacrés via France 2030, et 109 milliards d'euros d'investissements privés ont été annoncés en février 2025, en marge du Sommet pour l'action sur l'IA à Paris. L'adoption progresse fortement dans les PME et ETI, en particulier sur l'automatisation documentaire, les assistants métiers et l'aide à la décision.
Osez l'IA est le plan national lancé le 1er juillet 2025 par la DGE et Bpifrance, dans le cadre de France 2030 et de la stratégie nationale pour l'IA. Il vise à horizon 2030 un taux d'adoption de 100 % dans les grandes entreprises, 80 % dans les PME et ETI et 50 % dans les TPE. Au bilan d'étape du 3 septembre 2026, environ 35 000 entreprises avaient été sensibilisées par un réseau de 615 ambassadeurs sur 20 régions et 13 secteurs. Le plan porte le Diag Data IA, la plateforme Accélérez avec l'IA et le catalogue des offreurs publié avec Hub France IA.
Une IA souveraine française est une solution d'intelligence artificielle dont les données, les modèles et l'inférence restent hébergés en France ou dans l'Union européenne, sous le contrôle de l'organisation cliente et hors d'atteinte d'une juridiction extraterritoriale. Quatre critères permettent de la vérifier : le lieu d'exécution de l'inférence, la liste nominative des accès techniques et leur journalisation, l'absence de transfert vers un cloud tiers, et la réversibilité. Le déploiement on-premise satisfait ces quatre critères par construction.
Le déploiement on-premise relève d'une logique CAPEX : investissement initial en serveurs, GPU, licence et intégration, amorti sur trois à cinq ans, puis un coût courant réduit. Le recours à un provider cloud relève d'une logique OPEX : aucune immobilisation, une facturation à l'usage ou à l'abonnement, mais une charge récurrente qui croît avec les volumes. Trois variables tranchent, le volume d'inférence, puisque l'OPEX cumulé finit par dépasser le CAPEX initial, la durée d'usage, un pilote court ne justifiant pas l'achat de matériel, et la capacité d'investissement. Le mode hybride associe un socle CAPEX sur la charge stable et un débordement OPEX chez un provider pour les pics.
Sur le marché français, un chatbot interne sur base documentaire construit sur un corpus unique et un déploiement standard se situe entre 10 000 et 25 000 €. Une version multi-sources avec gestion fine des droits d'accès va de 50 000 à 150 000 €. Le mode de déploiement pèse sur le budget : une installation on-premise demande un dimensionnement serveur et relève du CAPEX, là où un hébergement chez un provider cloud reporte le coût sur l'abonnement, donc sur l'OPEX. Le Diagnostic IA express permet de cadrer le périmètre avant tout chiffrage.
La souveraineté des données tient au lieu où elles résident pendant le traitement et aux personnes qui peuvent techniquement y accéder, plus qu'à la nationalité de l'éditeur. Une plateforme française opérée sur un cloud public étranger expose vos documents à une juridiction tierce. Un logiciel installé sur votre propre infrastructure, derrière votre pare-feu, ne laisse sortir aucune donnée. Trois critères permettent de trancher : où s'exécute l'inférence, quels journaux d'accès vous sont remis, et que devient le service si l'éditeur disparaît. BADIS AI, éditeur fondé en Algérie dont la filiale BADIS AI France est en cours d'immatriculation, déploie ses logiciels sur votre infrastructure, avec une maintenance assurée depuis l'Union européenne.
La démarche la plus efficace commence par un diagnostic IA : analyse des processus, évaluation des données, identification d'un premier cas d'usage à ROI mesurable. Un pilote peut être opérationnel en 2 à 6 semaines. BADIS AI propose un Diagnostic IA express gratuit de 30 minutes.
Oui, à condition d'être conçue dans ce cadre. Nous privilégions le déploiement On-Premise (vos données restent chez vous) avec des accès maîtrisés côté client, la minimisation des données et la traçabilité, conformément au RGPD. Le client reste responsable de traitement. L'AI Act ajoute des obligations selon le niveau de risque.
L'industrie, les services, la distribution et le secteur public figurent parmi les plus avancés. Les fonctions support (RH, finance, service client) offrent des gains rapides sur l'automatisation documentaire.
Non. Une base documentaire existante, des exports métiers ou des formulaires numérisés suffisent souvent. L'OCR et le RAG fonctionnent très bien avec la documentation déjà disponible, sans grandes bases annotées.
Plusieurs leviers existent : le Crédit d'Impôt Recherche (30 % des dépenses de R&D éligibles jusqu'à 100 M€ par an), les dispositifs France 2030 et Bpifrance, et des aides régionales. Le Diagnostic IA express permet de cadrer le périmètre éligible.
Sur le marché français, comptez 10 000 à 25 000 € pour un RAG simple et 50 000 à 150 000 € pour un RAG multi-sources avec gestion des droits d'accès. Le Diagnostic IA express permet de cadrer le périmètre et de viser un premier cas d'usage à ROI mesurable.
Le Diag Data IA est un accompagnement de 8 jours par un expert agréé Bpifrance (programme IA Booster France 2030) qui livre un état des lieux, des cas d'usage priorisés et une feuille de route. Il coûte 10 000 € HT, financés à 40 % par Bpifrance depuis le 17 juin 2026 (6 000 € HT de reste à charge), pour les PME et ETI de 10 à 2 000 salariés réalisant plus d'1 M€ de chiffre d'affaires. BADIS AI vous accompagne en amont et en aval pour mettre en œuvre la feuille de route.
Pour des données sensibles ou réglementées (santé, pharma, finance, secteur public), privilégiez un RAG souverain déployé On-Premise : vos documents ne quittent pas votre infrastructure et la conformité RGPD est intégrée dès la conception. Le RAG-as-a-Service, hébergé sur le cloud du prestataire, convient surtout aux données non sensibles et au démarrage rapide.
De préférence On-Premise, sur votre propre infrastructure : vos données ne sortent pas de chez vous et les accès de l'équipe sont limités au strict nécessaire. Un hébergement cloud est possible selon votre choix. Tous nos déploiements sont conçus dans le respect du RGPD.
Un assistant documentaire (RAG) ou un Data Assistant peut être opérationnel en 2 à 4 semaines. Un projet complet sur mesure prend généralement entre 3 et 6 mois, avec une mise en production progressive.
Des briques prêtes à déployer pour votre premier cas d'usage.