Vos données sont votre actif le plus précieux. Et votre risque le plus invisible.
Les PME et ETI détiennent des milliers de fichiers, bases de données et documents cloud contenant des données personnelles. Sans le savoir. Sans les protéger. Sans mesurer ce qu'elles valent.
Vos données sont au cœur de deux réalités que la plupart des PME découvrent trop tard.
Le risque — Ce que vous détenez peut vous coûter cher
Un actif ignoré. Un risque sous-estimé.
Vous stockez des emails, des numéros de sécurité sociale, des données de santé, des IBAN — répartis entre vos serveurs, vos bases de données et votre cloud. Chaque donnée personnelle non protégée est une infraction potentielle.
Les chiffres:
Coût moyen d'une brèche PME : $4,44M (IBM/Ponemon 2025)
Ransomware présent dans 88% des brèches PME (Verizon — 2025 Data Breach Investigations Report)RGPD : amendes jusqu'à 4% du CA mondial ou 20M€ — Art. 83
CCPA : $7 988 par violation, sans délai de correction (CPPA — CCPA/CPRA Enforcement Actions)
59% des PME européennes n'ont pas de registre de traitement RGPD (France Num 2025)
La valeur — Ce que vous détenez peut vous faire gagner
85% des projets IA échouent à cause de la qualité des données découverte trop tard. Avant d'investir dans l'IA, la data science ou l'automatisation, une question fondamentale : vos données sont-elles exploitables ?
Qualité, complétude, fraîcheur, gouvernance — ces métriques déterminent si vos données sont un actif stratégique ou un passif coûteux.
"On aurait dû savoir avant. Maintenant on a perdu le budget et la confiance du board." — Dirigeant PME industrielle, projet IA abandonné après 180k€ et 7 mois
Les solutions existent. Mais pas pour vous.
Personne ne vous aide
Les leaders du marché proposent des plateformes puissantes. À $50K–$150K par an. Avec 4 à 6 semaines de déploiement. Et des équipes de consultants dédiées.
Pour une PME de 50 à 1000 salariés, ce n'est pas une option.
Le résultat :
59% des PME européennes n'ont aucun registre RGPD. Pas par négligence — par absence d'alternative accessible.
L'analogie :
Personne n'achèterait une entreprise sans audit financier. Pourquoi gérer des données sensibles sans audit data ?
L'audit data qui manquait aux PME-PMI. Installation rapide. Résultats le jour même.
Notre réponse : APOLLO Data Auditor
L'agent se déploie sans dépendance — un binaire natif, 20 minutes, c'est fait. Chaque source (fichiers, base de données, cloud, annuaire) est scannée indépendamment : quelques minutes à quelques heures selon le volume. Le dashboard est alimenté dès le premier scan terminé.
Projet de startup initié par un groupe d'anciens élèves du MIT Sloan Executive Program "Artificial Intelligence: Implications for Business Strategy".
À propos d'aiia-tech.com
Vision : Démocratiser l'excellence méthodologique pour les entreprises via des outils d'aide à la décision accessibles.
Mission : Transformer des dirigeants en décideurs data-driven grâce à des outils quantitatifs rigoureux, adaptés aux contraintes PME/ETI.
Le Framework APOLLO™ — Advanced Process for Organizational Learning, Leadership & Optimization — structure notre approche selon 6 principes issus des meilleures pratiques académiques MIT Sloan :
A - Advanced — Solutions pragmatiques avec ROI mesurable
P - Process — Méthodologie structurée, livrables concrets
O - Organizational Learning — Dimensions technique, organisationnelle et humaine
L - Leadership — Approche C-Level First
L - Learning — Amélioration continue par expérimentation
O - Optimization — Gouvernance éthique et conformité intégrée