Diagnostic Lyopi Maturity 360
Intervenant non renseigné · créé le 29/06/2026
Statut 360
Complet
Progression
100.0%
Score global
62.0%
Niveau
Maîtrisé
Questionnaires par catégorie
Chaque catégorie peut être renseignée indépendamment. Le 360 complet se calcule lorsque toutes les catégories sont terminées.
C01 · Digital maturity
Stratégie numérique & gouvernance
C02 · Digital maturity
Préparation numérique & infrastructure
C03 · Digital maturity
Humain, compétences & adoption
C04 · Digital maturity
Données, pilotage & qualité
C05 · Digital maturity
Automatisation, IA & innovation
C06 · Digital maturity
Numérique responsable
C07 · Compliance
RGPD & protection des données
C08 · Compliance
NIS2, cybersécurité & résilience
C09 · Compliance
AI Act & gouvernance IA
C10 · Compliance
Tiers, sous-traitants & fournisseurs
C11 · Compliance
Incidents, continuité & preuves
Préqualification
- RGPD
- Oui
- IA
- Oui
- NIS2
- Oui
Opportunités commerciales prioritaires
Questions notées 0, 1 ou 2. À utiliser pour générer la feuille de route commerciale.
Un budget est-il prévu pour les outils, la sécurité, la conformité et la formation numérique ?
Créer une ligne budgétaire numérique/conformité.
Les projets numériques font-ils l'objet d'un bilan après mise en œuvre ?
Prévoir un bilan projet systématique.
Les exigences RGPD, cyber, NIS2, AI Act et numérique responsable sont-elles intégrées dès le cadrage des projets ?
Ajouter une check-list conformité au lancement de chaque projet.
Un inventaire à jour des postes, serveurs, équipements réseau, logiciels et services cloud existe-t-il ?
Constituer ou mettre à jour l'inventaire technique.
Une charte numérique ou informatique est-elle connue, signée et à jour ?
Mettre à jour la charte avec RGPD, cyber et IA.
Les utilisateurs peuvent-ils remonter les irritants, besoins d'automatisation et risques observés ?
Mettre en place un canal d'amélioration continue.
Les règles de conservation, archivage et suppression sont-elles définies ?
Définir une politique de conservation par type de données.
Les données sont-elles utilisées pour piloter l'activité avec des indicateurs fiables ?
Créer un tableau de bord métier simple.
Les modifications importantes de données sont-elles tracées dans les outils critiques ?
Activer ou centraliser les traces sur les données critiques.
Des automatisations sont-elles déjà en place : scripts, workflows, RPA, connecteurs, no-code ?
Documenter les automatisations existantes.
Les gains des automatisations sont-ils mesurés ?
Associer un indicateur de gain à chaque automatisation.
Les utilisateurs savent-ils quelles informations ne doivent jamais être envoyées dans une IA externe ?
Créer une liste rouge des données interdites dans l'IA.