Adoption and compliance experiment
Un prototype d'évaluation et de reporting pour PME
An SME assessment and reporting prototype combining conversational intake, deterministic scoring, country data, retrieval, and a Mistral-assisted report pipeline. It is guidance software under development, not a legal determination.
Pont métier ↔ technologie · Adoption and compliance experiment
Explores how an SME can move from AI ambition to a reviewable readiness and action record.
Il s'agit d'une interprétation du portefeuille et des sources, et non d'une affirmation de client, déploiement, certification ou résultat.
SMEs must connect business priorities, readiness, regulatory exposure, funding, and feasible use cases without a large specialist team.
Keep scoring and regulatory rules distinct from narrative generation, and ground country and funding guidance in dated records.
Conversational intake, persisted assessments, staged profiling and compliance workflows, retrieval, country data, and PDF report paths.
Readiness gaps, regulatory uncertainty, funding constraints, and use-case evidence return to roadmap, investment, and accountable review.
Architecture
Trois couches du code source : un accueil conversationnel pour les PME, un pipeline de conformité et de financement à 4 agents, et un chemin de livraison du playbook PDF. Aucun délai de traitement des rapports n'est affirmé.
Carte des sources uniquement : une couche peut représenter du code implémenté, une frontière d'adaptateur ou une conception documentée. Elle n'affirme pas l'existence d'un service de production configuré.
L'accueil est conçu pour 10–15 échanges via le chat Mistral. Profil : taille de l'entreprise, secteur, pays, utilisation actuelle de l'IA, points de douleur, ambition. Le français et l'anglais sont représentés dans le code source.
Profiler → Conformité → Cas d'usage → Rapport. Le scoring fondé sur des règles, les modules de programmes par pays, la recherche documentaire et les surfaces de mise en correspondance régionale sont séparés afin que leurs sources et leurs hypothèses puissent être examinées.
Parcours de livraison envisagé dans le code source : Rapport PDF généré avec WeasyPrint incluant la posture de conformité, une shortlist de financements, une correspondance EDIH, et une feuille de route d'implémentation en 3 phases. Flux d'e-mails avec vérification + notification de disponibilité du rapport. Panneau d'administration protégé par token pour les statistiques d'évaluation et les approbations.
Le problème
Pourquoi les PME européennes peinent à adopter l'IA de manière responsable
La date limite de décembre 2027 approche, mais la plupart des PME ignorent dans quelle catégorie de risque elles se situent, quelles obligations s'appliquent à elles, et quelles démarches concrètes entreprendre avant l'entrée en vigueur des sanctions.
Des programmes de financement européens et nationaux existent dans le cadre d'Horizon Europe, Digital Europe et de subventions nationales — mais naviguer dans ce paysage sans accompagnement spécialisé dépasse les capacités de la plupart des organisations.
Les déploiements d'IA génèrent de nouvelles activités de traitement de données que les organisations n'évaluent pas avant la mise en production, les exposant aux amendes prévues à l'Article 83 et au contrôle des autorités de supervision.
La plupart des entreprises ne savent pas où elles en sont : les lacunes en maturité numérique, les insuffisances d'infrastructure et les problèmes de compétences restent invisibles jusqu'à ce qu'ils entraînent des échecs de projets coûteux.
Fonctionnalités principales
De la collecte conversationnelle à un projet de rapport d'évaluation qui nécessite une revue par un expert
Périmètre source uniquement : une entrée peut décrire du code implémenté, un adaptateur documenté ou un workflow configuré. Elle n'indique pas qu'un service de production est actif.
01
Un chatbot guidé propulsé par Mistral est conçu pour recueillir un profil d'entreprise selon 7 dimensions de maturité en 10 à 15 échanges. Les recherches d'entreprise optionnelles via SIREN (France) et VIES (TVA UE) sont représentées dans le code source pour préremplir le secteur, la région et la forme juridique.
02
Un moteur de risque GDPR déterministe (échelle 0–100) est représenté dans le code source. Ses règles évaluent le traitement de données spécifique à l'IA au regard de 18 articles référencés : données de catégorie spéciale (+20), transferts transfrontaliers (+15), AIPD manquante (+10), absence de DPO (+10). Les opérations signalées sont rattachées à des mesures d'atténuation par article. Le score est une aide à la revue, et non une conclusion juridique.
03
Un workflow fondé sur des règles met en correspondance les faits fournis avec des niveaux de risque candidats de l'EU AI Act, des obligations référencées et des enregistrements d'autorités. C'est une aide à la revue, et non une classification juridique ni la garantie qu'un catalogue est à jour.
04
Le code source représente un questionnaire de maturité numérique en 15 questions évaluant 6 dimensions (stratégie, infrastructure, données, compétences, conformité, culture de l'innovation) avec une comparaison par centile aux pairs du secteur, ainsi qu'un calculateur de ROI qui chiffre l'investissement net après déduction d'une couverture supposée par des subventions. Tous deux alimentent un projet de feuille de route priorisée sur 12 mois, qui nécessite une revue par un expert.
05
Embeddings Mistral + recherche vectorielle Qdrant sur un catalogue du code source recensant 78 programmes de financement européens et nationaux, filtrés par secteur, taille d'entreprise et axe technologique. La mise en correspondance régionale avec les hubs EDIH est représentée pour 14 pays de l'UE cartographiés. Une correspondance ne vaut pas déclaration d'éligibilité à un financement, et les enregistrements nécessitent une vérification de la date de leurs sources.
06
Un workflow PDF assemble les données d'entrée de l'évaluation, les résultats des règles, les enregistrements récupérés et un projet de feuille de route. Les catalogues de cas d'usage du code source sont illustratifs et nécessitent une revue de leur provenance et des sources actuelles avant tout usage externe.
Couverture de financement dans 14 pays
Le financement est ce qui transforme un dossier d'adoption de l'IA dans l'UE en un projet lancé. Le RAG du Navigator est conçu pour récupérer des enregistrements sélectionnés de programmes nationaux et se rabattre sur des données ouvertes pour la longue traîne. Ci-dessous : les 14 pays avec des catalogues sélectionnés manuellement. Les enregistrements nécessitent une vérification de la date de leurs sources.
Surface du dépôt uniquement : disponibilité, exhaustivité, performance et aptitude opérationnelle exigent une validation distincte.
FREnveloppe France 2030 PEPR IA, IA Booster, subventions Deeptech et Innovation de Bpifrance, aides France Num pour les activateurs. Aligné avec les appariements régionaux EDIH pour les pilotes de l'étape suivante.
DEFonds de la stratégie fédérale allemande pour l'IA, financement cloud et edge IPCEI-AI, centres Mittelstand-Digital du BMWK, prêts KfW pour la transformation numérique. Programmes au niveau des Länder présentés comme variantes.
ESStratégie nationale espagnole pour l'IA dans le cadre de Next Tech 2030, Kit Digital pour les PME, kits régionaux AAPP et EDIH, subventions Red.es pour l'adoption de l'IA afin d'accélérer la transformation numérique.
ITPilier transformation numérique du PNRR italien, bons AI du MIMIT, réseau Punto Impresa Digitale (PID), instruments de dette-venture de la CDP pour la deep-tech.
NLProgramme national néerlandais AiNed, crédit d'impôt R&D WBSO, schéma MIT pour l'innovation des PME, portefeuilles AI régionaux ROM (Brabant, Hollande, etc.). Carte EDIH pour l'appariement des hubs.
BECadre fédéral AI 4 Belgium, subventions AI de VLAIO (Flandre), Innoviris (Bruxelles), programmes AI de DigitalWallonia. Le catalogue fait apparaître la fragmentation régionale.
SEAppels à projets AI Innovation de Vinnova, programmes partenaires AI Sweden, centre national suédois de compétence en IA, coordination du réseau EDIH Nordic-Baltic.
ATFFG AI Mission Austria, financement AWS pour l'innovation numérique, programme de base de l'Agence autrichienne de promotion de la recherche, bons AI de la Vienna Business Agency.
PTPlan national AI Portugal 2030, enveloppe transformation numérique du PRR, bons numériques pour les PME de l'IAPMEI, programmes deep-tech de l'ANI.
FIFinancement Business Finland AI Business, bon d'innovation (Innovaatioseteli), subventions AI des centres ELY régionaux, initiatives Sitra en matière d'éthique et de capacités en IA.
DKGrand Solutions et InnoBooster de l'Innovation Fund Denmark, SMV:Digital de l'Erhvervsstyrelsen, cliniques AI des hubs de croissance régionaux.
IESubventions AI d'Enterprise Ireland, investissements stratégiques en IA de l'IDA Ireland, upskilling en IA de Skillnet Ireland, bons des Local Enterprise Offices.
CZStratégie nationale tchèque pour l'IA sous l'égide du MIT, programmes AI de l'Agence technologique tchèque (TAČR), appels AI de CzechInvest, centres régionaux de transformation numérique.
GRStratégie nationale grecque pour l'IA, pilier numérique du mécanisme de relance et de résilience, initiatives AI du mégaprojet Hellinikon, écosystème deep-tech Elevate Greece.
Stack technique
Les technologies citées identifient des dépendances ou des adaptateurs du dépôt ; elles n'affirment ni intégration active ni déploiement.
Code source
Le prototype EU AI Navigator est disponible en évaluation d'accès anticipé.
Pour accéder au code source, veuillez signer l'accord de non-divulgation.
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