Par Elisha Bajemon, Ingénieur IA chez TW3 Partners. Dernière mise à jour : 21 octobre 2026.
En bref
Mesurer l’adoption d’un assistant IA consiste à journaliser les usages, suivre les utilisateurs actifs par segment et analyser les conversations pour repérer les contenus manquants. Selon l’Insee, le 21 juillet 2026, les entreprises utilisatrices d’IA réunissent 59 % de l’emploi du champ étudié en 2025, sans que cela signifie que cette proportion de salariés utilise directement l’IA. Ce champ couvre les entreprises françaises de 10 salariés ou plus des secteurs principalement marchands, hors agriculture, finance et assurance.
La réalisation décrite par TW3 Partners, dans sa version relevée le 9 octobre 2026, part d’un assistant déployé à grande échelle dont l’usage réel restait mal connu. Elle associe des tableaux de bord d’adoption à une analyse des conversations par lot, déclenchée par l’administrateur sur une période choisie. Les contenus à enrichir deviennent visibles, avec une boucle vers les référents documentaires.
1. Pourquoi un déploiement ne suffit-il pas à connaître l’usage réel ?
La mise à disposition d’un assistant laisse ouverte la question de son utilisation : par qui, pour quelles demandes et avec quels manques documentaires ? C’est le problème formulé dans la fiche TW3 sur la mesure de l’adoption. Le dispositif construit répond à ces questions en rapprochant les traces d’usage et l’analyse des échanges.
La distinction rappelée par l’Insee aide à poser le diagnostic : travailler dans une entreprise qui mobilise l’IA et utiliser soi-même un assistant correspondent à des observations différentes. Pour piloter un outil interne, TW3 recommande de définir la population concernée avant de commenter sa fréquentation. Le périmètre doit préciser à qui l’outil est accessible et quels usages sont attendus.
Nous recommandons également d’associer chaque vue du tableau de bord à une décision : examiner l’usage d’un segment, comprendre une difficulté ou choisir les contenus à revoir. Les recommandations qui suivent proposent un cadre à adapter à l’organisation.
2. Quels événements faut-il journaliser ?
Il faut partir des événements clés de l’usage, puis documenter leur signification dans un journal commun. La référence TW3 décrit un journal d’événements utilisateur et une étape d’instrumentation des événements clés.
Un journal d’événements désigne ici l’enregistrement des actions retenues pour observer l’usage dans le temps. Pour le cadrer, nous recommandons de préciser quelle action est comptée, quand elle a lieu et quel identifiant est nécessaire pour la rattacher à un utilisateur. Le choix de cet identifiant relève du cadrage des données personnelles décrit plus loin.
L’équipe chargée de la mesure devrait consigner les règles de collecte dans un document accessible aux responsables du tableau de bord. Nous préconisons d’y décrire le traitement des traces dupliquées, la période couverte et les changements apportés à l’instrumentation. Avant de comparer des périodes, vérifier la continuité de la collecte permet de savoir si elles reposent sur des observations comparables. Ce travail de définition doit précéder la lecture des courbes.
3. Quels indicateurs suivre pour l’adoption ?
Les utilisateurs actifs dans le temps et leur répartition par segment constituent le point de départ décrit par la fiche TW3. La réalisation comprend des métriques et des segments d’adoption, des courbes d’utilisateurs actifs et des tableaux de bord.
Nous recommandons de définir l’utilisateur actif par une convention écrite : une personne pour laquelle un événement d’usage retenu a été enregistré pendant la période observée. L’organisation doit choisir l’événement et la période, puis garder cette convention visible à côté de l’indicateur. Si elle la modifie, nous préconisons de signaler la rupture dans la série.
| Vue décrite dans la réalisation | Convention à fixer selon notre recommandation | Question de pilotage proposée |
|---|---|---|
| Courbe d’utilisateurs actifs | Action retenue et période d’observation | Comment l’usage évolue-t-il ? |
| Adoption par segment | Périmètre et règle d’appartenance au segment | Quels groupes nécessitent un examen complémentaire ? |
| Tableau de bord d’adoption | Définitions communes et date de mise à jour | Sur quel périmètre prendre une décision ? |
Pour calculer un taux d’usage, nous recommandons de rapporter les utilisateurs actifs à la population ayant accès à l’assistant sur le même périmètre. Afficher ensemble le numérateur et le dénominateur rend le calcul vérifiable. Il faut aussi conserver la trace des ouvertures d’accès : l’arrivée d’une nouvelle population change la base de comparaison.
La référence ne publie ni taux d’adoption, ni seuil de réussite, ni délai de mise en place. Le choix des objectifs appartient donc au cadrage du projet.
4. Que révèle l’analyse des conversations ?
L’analyse rassemble les thèmes, le sentiment, les points de douleur et les contenus absents sur la période retenue. Dans le dispositif TW3, l’administrateur déclenche cette analyse IA par lot et reçoit un rapport destiné à orienter les actions.
Pour exploiter ce rapport, nous recommandons de conserver la période analysée et le périmètre des conversations à côté des conclusions. Une équipe doit pouvoir comprendre à quels échanges se rapporte un manque signalé avant de décider d’une correction. Nous préconisons également une vérification des constats avant leur transmission aux responsables documentaires, dans le cadre des accès autorisés.
Pour le sentiment, nous recommandons de vérifier à quelle difficulté d’usage l’appréciation produite par le modèle peut correspondre. Cette vérification doit précéder la décision d’enrichir un contenu. Nous proposons de retenir une priorité éditoriale lorsque l’équipe a confirmé le manque documentaire et identifié une action sur la source.
5. Comment enrichir la base documentaire à partir de l’analyse ?
L’analyse débouche sur une boucle vers les référents de contenus, chargés de prendre en main les manques repérés. La réalisation TW3 rend visibles les contenus à enrichir en priorité et inscrit ce retour aux référents dans ses étapes.
Pour organiser cette boucle, nous recommandons de transformer chaque manque confirmé en demande attribuée. Cette demande devrait préciser le besoin documentaire, son périmètre, le référent concerné et l’état de la correction. Le responsable peut alors suivre le passage du constat à la modification de la source.
Nous préconisons de faire vérifier par le référent si l’information existe déjà dans le fonds et si elle doit être complétée, actualisée ou rendue accessible dans le périmètre autorisé. Cette vérification oriente le travail à engager. Après modification, reprendre les demandes concernées dans un cadre de vérification autorisé permet de contrôler la réponse obtenue et de décider si une nouvelle intervention est nécessaire.
Une autre fiche TW3, consacrée à l’assistant interne sécurisé, relevée le 9 octobre 2026, décrit un retour utilisateur sur chaque réponse pour faire corriger le contenu source. Pour une organisation qui souhaite associer ces mécanismes, nous recommandons de prévoir un destinataire et un suivi communs aux demandes de correction.
6. Quelles règles encadrent l’analyse des conversations de salariés ?
Lorsque les conversations comportent des données personnelles, leur traitement doit respecter les principes du RGPD. L’article 5 reproduit par la CNIL, dans le texte portant la mention du rectificatif du 23 mai 2018, prévoit notamment la licéité, la loyauté et la transparence, des finalités déterminées, ainsi que la minimisation des données.
Le même article encadre la durée de conservation et demande une sécurité appropriée des données. Le responsable du traitement doit pouvoir démontrer le respect de ces principes. Ces exigences concernent le dispositif de mesure dès son cadrage, y compris les informations conservées dans les rapports.
Pour cadrer un projet comparable, nous recommandons d’associer le délégué à la protection des données à la définition de la finalité, des données nécessaires et des destinataires. Il convient de faire examiner avec lui l’information des utilisateurs, la durée de conservation, les accès aux conversations et l’éventuelle pseudonymisation. La fiche publique ne documente ni l’information des salariés ni la pseudonymisation.
Pour préparer cet examen, nous proposons de décrire séparément le journal d’événements, les conversations analysées et les rapports remis aux administrateurs. Pour chaque ensemble, nous recommandons de préciser l’usage attendu et les personnes autorisées à le consulter.
7. Quel hébergement la fiche décrit-elle ?
La fiche TW3 situe l’hébergement applicatif sur le cloud Azure du client, en Europe de l’Ouest. Elle décrit des services en conteneurs managés, une base PostgreSQL avec recherche vectorielle et du stockage objet.
La fiche décrit également des modèles ouverts d’embeddings et de reclassement sur des machines GPU dédiées. Les grands modèles du marché, Gemini et Claude, sont appelés par une passerelle LiteLLM. Elle distingue ainsi l’hébergement applicatif des appels aux grands modèles.
Pour cadrer une analyse de conversations, nous recommandons de documenter le modèle effectivement sollicité, les données transmises à chaque service et leur lieu de traitement. La région d’hébergement de l’application est un élément de cette cartographie. Il faut compléter celle-ci avec les conditions des services appelés avant de décider quelles conversations leur confier.
FAQ
Quels indicateurs d’adoption suivre en premier ?
Commencer par les utilisateurs actifs dans le temps et par segment, comme dans la réalisation TW3. Nous recommandons de fixer l’action qui rend un utilisateur actif et la période observée avant de calculer un taux.
Faut-il lire toutes les conversations ?
La réalisation prévoit une analyse IA par lot sur une période choisie par l’administrateur. Pour la vérification humaine du rapport, nous recommandons de définir les accès nécessaires avec les responsables du traitement et de la protection des données.
Que faire des contenus manquants repérés ?
Les transmettre aux référents de contenus, conformément à la boucle décrite par TW3. Nous recommandons d’attribuer chaque demande, de suivre la correction de la source, puis de vérifier la réponse de l’assistant sur le besoin concerné.
L’analyse des conversations est-elle permise ?
Lorsqu’elle porte sur des données personnelles, elle doit être examinée au regard du RGPD. Les principes publiés par la CNIL donnent le cadre ; nous recommandons d’instruire le traitement avec le délégué à la protection des données avant sa mise en œuvre.
Un taux d’usage faible signifie-t-il un échec ?
Nous recommandons de l’interpréter à partir des usages attendus et de la population concernée. L’examen des segments et des conversations doit ensuite aider à décider quelles difficultés approfondir et quels contenus enrichir.
Combien de temps faut-il pour mettre en place cette mesure ?
Le calendrier doit être établi à partir des étapes décrites par TW3 : instrumentation des événements clés, tableaux de bord d’adoption, analyse des conversations par lot et boucle vers les référents de contenus. Nous recommandons de préciser les responsables et les conditions de validation de chaque étape pour préparer ce calendrier.
Pour aller plus loin
- Mesure de l’adoption et analyse des conversations.
- Assistant IA interne sécurisé pour les collaborateurs.
- Interroger ses documents internes avec l’IA : fonctionnement d’un assistant relié aux outils métiers.
- Filtrer les messages envoyés à un assistant IA interne : conception d’un garde-fou d’entrée qui tient sur un seul GPU.
- Plateforme d’expérimentation IA : un socle commun pour déployer chaque nouveau cas d’usage sans repartir de zéro.
Sources
- TW3 Partners, Mesure de l’adoption et analyse des conversations, sans date de publication affichée, consulté le 9 octobre 2026.
- TW3 Partners, Assistant IA interne sécurisé pour les collaborateurs, sans date de publication affichée, consulté le 9 octobre 2026.
- Insee, Les technologies de l’information et de la communication dans les entreprises en 2025, Insee Première n° 2120, 21 juillet 2026, consulté le 9 octobre 2026.
- CNIL, RGPD, chapitre II, Principes, article 5, texte mentionnant le rectificatif du 23 mai 2018, consulté le 9 octobre 2026.