Lancer un appel d’offres IA en cabinet d’expertise comptable : du cahier des charges au choix sur preuves

Dans la plupart des cabinets d’expertise comptable, l’IA est déjà là, mais sans cadre commun. Chaque collaborateur utilise l’outil qu’il connaît, avec ses propres précautions sur les données. Dans l’audit de référence mené par Liberall Conseil, plus de huit répondants sur dix utilisaient l’IA au moins une fois par semaine. Un appel d’offres sert à remplacer ces usages individuels par un dispositif sécurisé, mesurable et réversible. Il se prépare autrement qu’une consultation logicielle classique, parce que le marché change chaque trimestre et que chaque document transmis à un modèle peut sortir du cabinet.

Cet article suit l’ordre d’un projet réel : les usages, l’infrastructure, le cahier des charges, la consultation, le contrat. Pour le contexte opérationnel, voir notre analyse de l’impact concret de l’IA sur la chaîne de production.

Partir des usages avant de parler d’outil

Relever ce que les équipes font déjà

Le diagnostic combine des entretiens et une enquête interne. Les entretiens se font par pôle, une heure par interlocuteur : expertise, social, juridique, audit, conseil, fonctions support. Une quinzaine d’entretiens ont suffi à couvrir les principaux pôles dans l’audit de référence. L’enquête, elle, mesure les outils utilisés, la fréquence et les précautions prises.

Trois comportements coexistent presque toujours face à un document sensible : renoncer à l’IA, anonymiser à la main avant l’envoi, ou transmettre quand même parce que le gain de temps paraît trop important. L’appel d’offres doit remplacer ces trois pratiques par un mode d’usage commun. Pour la logique générale de nos audits, voir comment nous structurons un audit pour un cabinet.

Prioriser sur huit critères et mesurer le point de départ

Chaque cas d’usage reçoit une note sur huit critères, quatre d’impact et quatre de faisabilité : périmètre concerné, population, fréquence, gain par occurrence, difficulté actuelle, difficulté de mise en place, délai et retour sur investissement. Un besoin cité dans plusieurs pôles signale une valeur transverse. Un cas très utile dont les données sont dispersées se prépare avant de s’outiller.

Pour chaque cas prioritaire, une fiche consigne le processus actuel, le processus cible, les données sensibles et surtout la mesure de départ : temps observé sur un échantillon de dossiers, taux d’erreur, délai. Sans cette mesure, aucun retour sur investissement ne pourra être démontré à la fin du pilote.

Choisir une famille d’infrastructure avant de rédiger

Le choix d’infrastructure fixe une bonne partie du périmètre et des exigences, il passe donc avant l’écriture. Cinq familles existent, et la plupart des cabinets en combinent deux ou trois :

Aucune famille ne gagne sur tous les critères. Le généraliste est rapide à mettre en place mais faible sur l’intégration à la production. L’environnement managé est fort sur la gouvernance et la réversibilité, faible sur le délai. Le schéma hybride reste le plus fréquent : un socle pour tous, les fonctions d’IA du logiciel de production, puis un environnement managé pour un ou deux cas métier. Pour arbitrer entre une plateforme d’agents et un assistant généraliste, notre comparaison AgentIX d’Inqom, Claude ou Make donne un exemple concret.

Ce que cela coûte pour un cabinet de 30 personnes

Les montants du guide sont des ordres de grandeur hors taxes, calculés sur les prix publics d’octobre 2026. Un socle généraliste revient à 600 à 750 $ par mois, soit 7 à 9 k$ par an. Un environnement managé représente environ 630 $ de consommation par mois pour 30 utilisateurs et 31 500 requêtes, hors construction. Un GPU H100 loué en continu pour de l’open source coûte 2 100 à 2 400 $ par mois, avant exploitation. Une plateforme multimodèle comme Dust revient à 720 $ par mois pour 30 sièges en annuel.

Le coût de l’outil n’est pas le coût du projet : intégration, formation et temps des référents se chiffrent sur devis. Demandez aux candidats un coût total sur trois ans, par scénario d’usage, et gardez en tête que ces prix risquent de bouger. Le budget et l’architecture ne se calent pas sur le tarif du jour.

Un cahier des charges d’IA décrit un système qui va évoluer

Six rubriques, comme pour un CRM

La structure reprend celle d’un cahier des charges de CRM : présentation générale, présentation du projet, besoins, attentes projet, déroulé de la consultation, contacts. La rubrique des besoins en est le cœur : grille des cas d’usage, profils d’utilisateurs et droits, fonctionnalités classées en indispensable, souhaité ou optionnel. Indispensable signifie éliminatoire.

Écrivez des besoins et des résultats attendus, pas des fonctions d’un outil précis. Chaque exigence se formule de façon vérifiable : le candidat répond oui, non ou partiellement, explique comment, puis le démontre en séance. Pour la rubrique sur l’état du système d’information, commencez par cartographier vos briques, comme dans notre analyse des systèmes d’information de cabinet, et fixez pour chacune un niveau d’intégration, de la lecture par export à l’action automatisée.

Les quatre exigences propres à l’IA

C’est ici que le document diffère d’un cahier des charges logiciel. Quatre exigences s’ajoutent :

La question la plus simple pour tester la dernière : si nous partons dans dix-huit mois, que récupérons-nous, sous quel format, en combien de temps et pour quel coût ? Une réponse floue vaut un point faible. Elle rejoint un principe d’architecture : la mémoire du cabinet (contexte des dossiers, procédures, modèles, assistants) doit rester chez lui, les modèles restent interchangeables. Nous détaillons cette logique dans notre article sur le management de la connaissance et dans celui qui explique pourquoi la dépendance à un éditeur se joue aussi sur la complexité.

La confidentialité, un critère éliminatoire

Les comptabilités, paies et liasses sont couvertes par le secret professionnel, que l’article 21 de l’ordonnance du 19 septembre 1945 impose à l’expert-comptable. Le contrat de sous-traitance doit respecter l’article 28 du RGPD. Placez donc dans le cahier des charges des exigences que le candidat prouve par un document : non-réutilisation des données pour l’entraînement inscrite au contrat, hébergement, chiffrement, cloisonnement par client, pôle et mission, durée de conservation, journalisation, certifications, liste des sous-traitants ultérieurs. Les critères s’inspirent de la grille du Conseil national des barreaux, valable pour toute profession tenue au secret, que nous commentons dans notre article sur le cadre posé par le CNB et le Barreau de Paris.

Côté formation, l’article 4 du règlement européen sur l’IA s’applique depuis le 2 février 2025. Le règlement (UE) 2026/1744, entré en vigueur le 27 juillet 2026, l’a réécrit : l’organisation doit prendre des mesures pour favoriser la maîtrise de l’IA de ses équipes, sans garantir un niveau précis, comme l’explique cette analyse de Certiforma et la page de la Commission européenne. Demandez au candidat comment il accompagne la formation de chaque profil.

Consulter trois à cinq candidats et choisir sur preuves

Consulter trop de candidats dilue l’analyse, trop peu empêche la comparaison. Prévoyez un ou deux candidats par famille retenue, sur huit à dix semaines : premier contact et engagement de confidentialité, envoi du cahier des charges, questions écrites dont les réponses sont partagées, réponses écrites, démonstrations, puis choix ou POC comparatif. Écartez d’emblée ceux qui ne satisfont pas les exigences éliminatoires de confidentialité.

Une grille de 100 points annoncée à l’avance

La pondération proposée par le guide place la sécurité et la valeur métier à 20 points chacune, la maîtrise de la mémoire et la switchabilité à 15, puis l’évolutivité, la liberté des utilisateurs, la gouvernance de la consommation et le coût à 10 chacune, et la méthode projet à 5. Chaque critère est noté de 0 à 4 par l’associé sponsor, un référent par pôle et le référent technique, séparément, puis les notes sont confrontées. Les écarts signalent les points à approfondir.

Des démonstrations scénarisées, puis un POC

Une démonstration libre montre ce que le candidat sait faire de mieux. Une démonstration scénarisée montre ce qu’il sait faire sur vos dossiers. Écrivez quatre à six scénarios tirés des cas prioritaires, comme le contrôle d’une déclaration de TVA ou la revue d’un classeur Excel avant envoi, avec des documents pseudonymisés. Testez aussi les quatre exigences propres à l’IA en séance : changer de modèle, créer et partager un assistant, montrer le tableau de consommation, exporter un assistant et son historique. Ce qui ne se montre pas n’est pas noté. Cette discipline protège contre l’effet de démonstration, que nous décrivons dans notre article sur l’effet WOW.

Si deux offres restent proches, lancez un POC comparatif de trois à quatre semaines sur un même cas, avec les mêmes utilisateurs et des critères fixés à l’avance : qualité, temps gagné par rapport à la mesure de départ, simplicité, intégration, confidentialité, coût.

Le contrat protège la sortie, le pilote prouve la valeur

Le contrat transforme les réponses du candidat en engagements : propriété des données et des assistants, pas d’entraînement, sous-traitance, niveau de service, plafond d’indexation des prix, plafonds de consommation, réversibilité avec export complet en formats ouverts, délai et coût de sortie. Les prix actuels sont bas parce que le marché est subventionné : un engagement court avec réversibilité garantie protège mieux le cabinet qu’un engagement long à prix fixe. Pour le volet logiciel de production, notre guide pratique pour changer son logiciel métier traite de la bascule d’un outil à l’autre.

Le déploiement commence petit : un cas, un pôle, une dizaine d’utilisateurs volontaires, six à huit semaines. On mesure le temps gagné, la qualité perçue, l’adoption réelle et le coût par usage, par rapport à la mesure de départ. Ce qui n’a pas démontré sa valeur ne se généralise pas. Chaque trimestre, le cabinet revoit la consommation, les modèles utilisés et les prix du marché.

Aller plus loin avec le guide

Notre guide Lancer un appel d’offres pour un projet d’IA en cabinet d’expertise comptable détaille ces étapes en 19 chapitres et 5 parties. Il contient le modèle de cahier des charges à remplir, la grille des cas d’usage, le questionnaire de confidentialité et les questions à poser aux candidats sur les coûts, la mémoire et la sortie. Vous pouvez le télécharger gratuitement avec le bouton situé sous le sommaire.

Conclusion

Un appel d’offres d’IA réussi tient en une phrase : on décrit des usages mesurés, on exige la sortie dès l’entrée, et on choisit sur ce qui a été démontré devant soi. Le cabinet qui garde sa mémoire, qui encadre sa consommation et qui peut changer de modèle sans repartir de zéro peut accepter qu’un marché très mobile bouge sous ses pieds. Si vous souhaitez cadrer votre projet avec nous, prenez rendez-vous avec notre équipe.