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Maturité de la DSI à l'ère de l'IA : le référentiel corai
L'IA est partout dans les entreprises. La valeur, beaucoup moins. Changer de modèle ne comble pas cet écart : il se comble par l'organisation, c'est-à-dire qui décide, sur quels critères, et comment on mesure.
Cette page présente le référentiel de maturité que corai by Baker Park utilise avec les DSI de grands groupes et d'ETI. Il situe une DSI sur 4 niveaux, lus sur 5 dimensions, et montre ce qu'il faut changer pour passer au suivant.
Le kit complet, avec l'auto-diagnostic en Excel, vous est envoyé par email.
Par Sébastien Lery, CEO, corai by Baker Park
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Ce que nous entendons chez les DSI
Trois situations reviennent dans nos échanges avec les DSI de grands groupes et d'ETI. Ce référentiel répond surtout à la troisième.
- Prouver la valeur en maîtrisant le coût. Pas de budget IA dédié, des dépenses mal suivies. La DSI devient le point d'arbitrage et doit démontrer le ROI avant d'investir.
- Des données pas prêtes pour les agents. Le chantier data est long, souvent non financé, et passe avant l'IA. Les agents attendent.
- Des pilotes qui ne passent pas à l'échelle. Chaque métier lance ses essais, avec ses prestataires et ses méthodes. Sans gouvernance globale, ils restent au stade de l'essai et le shadow AI s'installe.
Pourquoi l'IA rapporte si peu
Les études publiques racontent la même histoire : beaucoup d'usage, peu de valeur démontrée, et des données rarement prêtes.
Changer de modèle n'y change pas grand-chose. Ce qui pèse, c'est la façon dont la DSI et les directions métiers décident, mesurent et préparent le run.
13 %
des DSI interrogés disent que leur entreprise a obtenu une valeur significative ou transformationnelle de l'IA.
22 %
des organisations ont passé l'IA à l'échelle sur plusieurs directions métiers.
7 %
des entreprises disent que leurs données sont complètement prêtes pour l'IA.
Sources : Gartner, octobre 2026, 2 002 DSI et dirigeants technologiques · Gartner, septembre 2026, 1 303 organisations · Cloudera × Harvard Business Review Analytic Services, mars 2026, plus de 230 répondants
Les 3 erreurs les plus fréquentes
Sur le terrain, les mêmes réflexes empêchent la valeur d'apparaître.
- 01
Mesurer l'usage au lieu de l'impact
Le nombre de licences actives et de requêtes monte. Personne ne sait ce que l'IA rapporte.
- 02
Laisser chaque direction métiers lancer son pilote
Chacune avec son prestataire et sa méthode. Les pilotes s'empilent, et la DSI hérite du run sans cadre commun.
- 03
Interdire le shadow AI
Les usages ne disparaissent pas. Ils deviennent invisibles, donc impossibles à sécuriser.
Le principe : le maillon faible fixe le niveau
Votre niveau de maturité est celui de votre dimension la plus faible. Une DSI peut avoir une plateforme IA solide et rester au niveau 2 si elle ne mesure pas l'impact.
Sur le terrain, dans un groupe industriel, les demandes IA arrivaient de toutes les directions métiers, sans cadre commun pour les qualifier ni les comparer. Le choix de l'outil a été vite réglé. Ce qui bloquait, c'était l'absence de règle pour trancher entre les demandes.
Les 4 niveaux de maturité DSI × IA
Chaque niveau se lit sur 5 dimensions : le rôle de la DSI, les usages IA, l'organisation, la mesure de la valeur et les compétences. On ne saute pas de niveau : on en monte un à la fois.
- 01
Niveau 1 · Exploiter
La DSI tient le socle et garantit un SI disponible et sécurisé. L'IA entre par les usages individuels, hors cadre.
- 02
Niveau 2 · Encadrer
La DSI fournit un outil interne et une charte. Les pilotes se multiplient, mais on mesure l'usage, pas l'impact.
- 03
Niveau 3 · Co-construire
La DSI et les directions métiers décident ensemble, dans un comité commun. La valeur devient mesurable dès le premier jour.
- 04
Niveau 4 · Piloter la valeur
L'IA entre dans la stratégie. Le portefeuille se pilote comme un investissement, et le budget suit la valeur produite.
Du niveau 2 au niveau 3 : les 5 mécaniques qui bloquent
C'est le passage où le plus de DSI s'arrêtent. Les pilotes fonctionnent, la production ne suit pas. Seuls 31 % des DSI interrogés disent que leur organisation a des critères pour arrêter un pilote IA (Gartner, octobre 2026).
- 01
Préparer les données du périmètre, pas de tout le SI
Un premier périmètre métier d'abord, le chantier global en parallèle.
- 02
Chiffrer la valeur avant d'investir
Un business case par cas d'usage, avec la valeur attendue et le coût complet, run compris.
- 03
Rendre l'outil interne plus utile que l'outil grand public
Des agents construits pour un métier précis, sur ses données, plutôt qu'un assistant générique.
- 04
Prévoir le run avant le build
Chiffrer le coût de fonctionnement et nommer son responsable avant de valider la construction.
- 05
Transformer les comités en circuit court
Un comité commun DSI et directions métiers, avec des critères connus à l'avance, critères d'arrêt compris.
Le conseil à retenir
« Ne cherchez pas à passer toute la DSI au niveau 3 d'un coup. Un cas d'usage, un métier, un indicateur. »
Faites passer ce premier cas en production. Il installe le comité et la mesure. Le réflexe du run vient avec.
[ Le kit complet ]
Le référentiel complet et son auto-diagnostic
Tout ce qu'il faut pour situer votre DSI avec vos directions métiers et arriver au prochain comité avec un niveau et une priorité. Le kit vous est envoyé par email.
- Le référentiel en une page : 4 niveaux décrits sur 5 dimensions.
- L'auto-diagnostic en 20 questions, 4 par dimension.
- La règle de lecture qui donne votre niveau global et votre priorité.
- La grille Excel qui calcule le score, le niveau et la priorité, avec un exemple fictif.
- Le plan sur 90 jours pour monter d'un niveau.
Offert. Le lien arrive par email.
Questions fréquentes
Comment évaluer la maturité IA d'une DSI ?
Lisez-la sur 5 dimensions : rôle de la DSI, usages IA, organisation, mesure de la valeur et compétences. Chaque dimension se situe sur 4 niveaux, d'Exploiter à Piloter la valeur. Le niveau global est celui de la dimension la plus faible.
Pourquoi l'IA crée-t-elle si peu de valeur en entreprise ?
Selon Gartner (octobre 2026), 13 % des DSI interrogés disent avoir obtenu une valeur significative ou transformationnelle de l'IA. L'écart tient moins au modèle qu'à l'organisation : on mesure l'usage, pas l'impact, et chaque direction lance ses pilotes sans cadre commun.
Pourquoi les pilotes IA ne passent-ils pas en production ?
Cinq mécaniques reviennent : des données pas prêtes, pas de ROI chiffré, un outil interne jugé moins bon, un run non anticipé et des comités trop longs. Selon Gartner (octobre 2026), seuls 31 % des DSI interrogés disent avoir des critères pour arrêter un pilote IA.
Qu'est-ce qu'une DSI partenaire des directions métiers ?
C'est le niveau 3 du référentiel, Co-construire. La DSI et les directions métiers priorisent ensemble, en comité commun, sur la valeur, le risque et la faisabilité. Les indicateurs d'impact sont posés dès le premier jour.
Combien de temps pour monter d'un niveau de maturité IA ?
Le référentiel propose un plan sur 90 jours : diagnostiquer pendant 30 jours, organiser pendant 30 jours, prouver pendant 30 jours. Le plan repose sur un seul cas d'usage, un métier et un indicateur.
Faut-il interdire le shadow AI ?
Non. Les usages ne disparaissent pas : ils deviennent invisibles, donc impossibles à sécuriser. Il vaut mieux rendre l'outil interne plus utile que l'outil grand public, avec des agents construits pour un métier précis.