De nombreux projets d’IA générative ne parviennent pas à passer du stade du projet pilote à celui de la production
La plupart des initiatives d’IA générative ne dépassent pas les starting-blocks. Selon Smart Answers, seuls 16 % de ces projets sont déployés à l’échelle de l’entreprise. C’est un taux d’échec stupéfiant. Le plus difficile n’est pas de lancer un projet pilote. Il s’agit de le faire fonctionner à l’échelle de l’entreprise. C’est là que les choses se gâtent.
L’erreur commise par la plupart des entreprises est de concevoir des projets pilotes pour obtenir des gains rapides plutôt que de les construire avec de véritables objectifs à long terme. Ces projets pilotes ont souvent des cas d’utilisation superficiels, une intégration limitée et sont dotés de ressources temporaires. Ce n’est pas une base pour quelque chose de durable. En outre, beaucoup de ces efforts souffrent de problèmes de base, d’un manque de données propres et utilisables et d’une pénurie de talents internes en matière d’IA qui comprennent réellement comment transformer les prototypes en systèmes de production. Ensuite, il y a la question de l’exagération. Les attentes sont gonflées par le marketing et les médias, et lorsque les résultats ne sont pas à la hauteur de la magie dès le premier jour, le soutien se tarit.
Les dirigeants doivent reconnaître que l’expansion de la genAI ne consiste pas à installer une démo technologique cool. Il s’agit d’aligner cette démonstration sur la valeur de l’entreprise, l’architecture et les capacités opérationnelles à long terme. Si l’ensemble des données est faible ou fragmenté, les résultats seront tout aussi médiocres. Si les dirigeants ne veulent que les gros titres, ils les obtiendront, mais pas le retour sur investissement.
La nuance pour les dirigeants est qu’il faut cesser de considérer les projets d’IA comme du théâtre d’innovation. Cessez de considérer les projets pilotes comme la preuve que « la technologie progresse ». Au lieu de cela, exigez une stratégie fondée sur des attentes réalistes, avec des feuilles de route réfléchies et une responsabilité claire. Posez les bases d’une infrastructure solide, d’une gouvernance des données rigoureuse et d’une expertise interne.
Les gains de productivité supposés des assistants de codage de l’IA pourraient ne pas résister à un examen approfondi
Il y a une différence entre se sentir productif et l’être réellement. De nombreux développeurs utilisant des outils de codage alimentés par l outils de codage alimentés par l’IA font état d’une meilleure expérience, d’une diminution de la frustration, d’un flux de travail plus fluide et d’une réduction du nombre de frappes au clavier. C’est une bonne chose. Mais lorsque vous mesurez la production réelle, des éléments tels que les bogues résolus, les fonctionnalités livrées ou le délai de livraison, l’amélioration n’est pas toujours au rendez-vous.
Selon InfoWorld, la perception de ces outils en tant qu’outils de productivité à faible coût est en train de changer. Les pénuries de matériel, les coûts des processeurs graphiques et les modèles coûteux font que ces assistants ne sont plus considérés comme optionnels ou bon marché. Ils deviennent une infrastructure de base, une dépense récurrente qui doit être justifiée. Si vous ne constatez pas de gains tangibles au-delà de la satisfaction des développeurs, la question qui se pose est la suivante : l’investissement en vaut-il la peine ?
Les dirigeants doivent donc prendre une décision. Ces outils améliorent-ils ce qui est important ? S’ils aident les ingénieurs à rester mentalement plus frais, à éviter l’épuisement professionnel ou à se concentrer plus clairement, cela a de la valeur. Mais si les dirigeants utilisent des mesures vagues ou supposent que se sentir productif équivaut à de meilleurs résultats commerciaux, il y a un angle mort.
C’est ici que les choses se nuancent. La satisfaction des développeurs n’est pas un indicateur dénué de sens, elle est souvent en corrélation avec la rétention, la fidélité et la réduction des erreurs au fil du temps. Mais elle doit être évaluée à l’aune de données concrètes. Temps gagné. L’étendue du projet. Coût par fonctionnalité. Ces outils doivent gagner leur place dans les budgets, d’autant plus que les prix restent stables ou augmentent en raison de contraintes externes.
Traitez les assistants de codage de l’IA comme n’importe quelle autre pile technologique stratégique. Mesurez-les. Auditez-les. Assurez-vous qu’ils ne se contentent pas de donner aux gens le sentiment d’être productifs, car dans le monde des affaires, ce sentiment doit se traduire directement par des performances.
L’IA générative et l’IA agentique ont le potentiel de transformer fondamentalement les flux de travail des entreprises.
Il ne s’agit pas d’améliorations progressives. Il s’agit de restructurer la manière dont les décisions sont prises et dont le travail est effectué. L’IA générative et agentique ne se contente pas de produire du contenu ou de résumer des documents, elle commence à traverser les couches opérationnelles, à porter des jugements en temps réel, à interpréter des données en direct et à exécuter des flux de travail avec peu ou pas d’intervention humaine.
Un informaticien a décrit comment les tableaux de bord analytiques commencent à disparaître. Au lieu de voir des données et de décider quoi faire, les équipes s’orientent vers des systèmes qui analysent et agissent de manière autonome. Ces systèmes agentiques peuvent s’adapter, apprendre et réagir à un large éventail de variables. Ils ne se contentent pas d’observer, ils traitent et décident. Il en résulte moins d’étapes manuelles, des cycles de décision plus rapides et la possibilité de réduire les coûts des matériaux et d’augmenter la vitesse de production.
Pour que cette transformation s’étende, un changement fondamental est nécessaire. Il ne s’agit pas simplement de brancher de nouveaux outils. Les entreprises ont besoin d’un leadership fort, d’architectures de données robustes et d’un alignement structurel clair. Sinon, le potentiel de l’IA agentique se transforme en promesses à moitié tenues et en initiatives fragmentées.
Voici ce que les dirigeants doivent comprendre avec clarté. L’IA agentique peut conduire à une automatisation complète des processus, pas un patch, pas un plugin, mais un contrôle de bout en bout sur les flux de travail. Cela n’est possible que lorsque les systèmes sont bien intégrés, formés sur des données de qualité et soutenus par la gouvernance. Vous ne confiez pas la prise de décision à la légère. Vous les confiez à des systèmes en qui vous avez confiance, sur la base de résultats structurés et de sécurités définies.
La nuance est que la plupart des entreprises veulent profiter des avantages de l’IA autonome, mais ne sont pas prêtes à en refaire les fondations. Vous ne pouvez pas gérer ces systèmes avec des structures obsolètes ou des données cloisonnées. Vous avez besoin d’une collaboration interfonctionnelle, d’une surveillance continue et d’une infrastructure évolutive. Les réglementations vont évoluer et vos systèmes doivent être prêts.
Si vous y parvenez, l’IA agentique ne se contentera pas d’accélérer les choses. Elle changera le mode de fonctionnement de votre entreprise, du traitement de l’information à l’exécution des décisions. Et ce niveau de transformation n’attend pas d’être autorisé, il évolue rapidement. Soyez prêt.
Principaux enseignements pour les dirigeants
- La faible évolutivité de l’IA reflète le leadership : Seuls 16 % des efforts d’IA générative sont déployés à l’échelle de l’entreprise en raison d’un manque de clarté des projets pilotes, de la faiblesse des bases de données et d’une expertise interne limitée. Les dirigeants devraient aligner les projets pilotes sur des objectifs spécifiques, investir dans des talents en matière d’IA et donner la priorité à la préparation des données afin d’éviter les déploiements bloqués.
- Les gains de productivité doivent être mesurés : La satisfaction des développeurs à l’égard des outils de codage de l’IA ne se traduit pas toujours par des gains de production réels. Les dirigeants devraient suivre des indicateurs de performance mesurables et justifier les investissements dans les outils en se basant sur les performances réelles, et non sur la perception.
- L’IA agentique offre une véritable automatisation du flux de travail, si vous êtes prêt : L’IA agentique commence à automatiser la prise de décision et les tâches de bout en bout, en contournant les tableaux de bord traditionnels. Pour libérer sa valeur, les dirigeants doivent moderniser l’infrastructure, remanier les anciens flux de travail et s’assurer que les cadres réglementaires et de données sont en place.
