GenAI en pratique quand la démo ne suffit plus

La plupart des initiatives en matière d’IA ne dépassent pas le stade du prototype

La majorité des projets projets d’IA échouent parce que les principes fondamentaux sont ignorés après le prototype. Vous voyez quelque chose fonctionner dans une démo, un chatbot qui semble intelligent, une IA qui peut résumer des documents, peut-être même générer du code. Cela fonctionne bien dans des conditions limitées et contrôlées, mais le pousser dans le monde réel nécessite beaucoup plus que d’appuyer sur « déployer ».

Vous avez besoin d’une infrastructure. Vous avez besoin d’une gestion des erreurs. Vous avez besoin d’une architecture qui ne se brise pas à grande échelle. Ces éléments sont négligés lorsque l’on recherche les gros titres et les indicateurs trimestriels plutôt qu’un logiciel durable. Un modèle précis à 96 % n’évolue pas bien lorsque les 4 % restants entraînent des milliers de clients dans des situations difficiles.

Le problème n’est pas que l’IA échoue complètement. Le problème est qu’elle ne fonctionne qu’à moitié. Et c’est plus dangereux qu’un échec lorsque vous parlez de déploiements à l’échelle de l’entreprise. Il est plus facile d’identifier et de corriger une fonctionnalité défaillante qu’une fonctionnalité qui semble fonctionner mais qui se dégrade silencieusement au fur et à mesure que l’utilisation augmente.

Vous voulez que votre entreprise soit équipée d’une IA. C’est une bonne chose. Mais soyez prêt à investir au-delà de la validation du concept. Le vrai travail commence après la fin de la démonstration. Si vous ne prévoyez pas d’emblée l’échelle et la fiabilité, ne vous attendez pas à ce que votre projet d’IA crée de la valeur à long terme.

Les recherches de McKinsey sont claires à ce sujet. Plus de 90 % des projets d’IA ne dépassent jamais le stade du projet pilote. C’est un chiffre important. Si vous pensez que votre initiative d’IA est différente simplement parce que votre démo était bonne, vous pariez contre les probabilités.

Les LLM ont des limites inhérentes qui affectent la précision, l’extensibilité, la vitesse et le coût.

Les LLM, grands modèles de langage, sont impressionnants. Ils peuvent écrire du code, résumer des documents, rédiger des courriels. Mais il ne faut pas confondre performance superficielle et capacité réelle. Ces modèles ont des hallucinations, c’est-à-dire qu’ils produisent des informations convaincantes mais fausses. Si vous leur demandez une liste de comptes clients ou des chiffres précis tirés de gros fichiers, ils peuvent répondre avec confiance, mais les données seront fausses si vous n’avez pas construit un système autour d’eux pour vérifier les entrées et les sorties.

Le problème principal est la façon dont ils traitent l’information. Les LLM ne lisent pas les ensembles de données géants de la manière dont nous l’attendons. Chaque modèle d’IA a une fenêtre contextuelle, une limite supérieure à la quantité de texte qu’il peut traiter en une seule interaction. Pour de nombreux modèles de premier plan, tels que GPT-5 ou Claude Sonnet 4, même les meilleurs ne peuvent traiter qu’un million de tokens. C’est généreux en termes de langue, mais encore peu si vous travaillez avec des milliers d’enregistrements de clients ou une base de données de transactions.

Lorsqu’un modèle est surchargé, il réduit des parties de vos données ou les ignore complètement. Vous pouvez penser qu’il lit l’ensemble des données, mais il n’en utilise qu’une partie. Et il vous donnera quand même un graphique ou un résumé de qualité, mais basé sur des données incomplètes ou aléatoires. Ce type de confiance trompeuse crée un risque dans tout processus commercial qui dépend de la précision.

La performance est un autre défi. Les LLM ne sont pas lents selon les critères humains, mais ils sont lents par rapport aux systèmes traditionnels. Vous remarquerez ce décalage si vous les intégrez dans des interactions avec des utilisateurs en direct. De plus, l’exploitation de ces modèles est coûteuse. Contrairement aux logiciels traditionnels, pour lesquels les coûts d’utilisation supplémentaires augmentent lentement, la courbe des coûts des LLM grimpe rapidement.

Voici donc ce qu’il faut retenir. Les LLM fonctionnent, mais pas partout ni pour tout. Utilisez-les lorsque la rapidité de rédaction ou la prise en charge des données non structurées sont des facteurs décisifs. Évitez-les lorsque la précision, le contrôle des coûts ou un débit élevé ne sont pas négociables. Enfin, prévoyez toujours des contrôles pour gérer les risques.

La véritable force des solutions d’IA réside dans l’architecture qui les sous-tend

Les LLM sont des modèles puissants, mais les modèles bruts seuls apportent rarement une valeur stable à la production. L’impact réel se produit lorsque vous entourez le modèle d’une ingénierie solide, ce que l’on appelle souvent l’échafaudage. Il s’agit notamment d’optimiser les messages-guides, de gérer la récupération des données, de contrôler les performances, de déterminer les points de défaillance, de construire des garde-fous et d’ajuster les résultats pour qu’ils s’intègrent parfaitement dans les systèmes existants. Sans cette architecture, ce qui semble bon dans les tests échoue dans la production.

L’ingénierie rapide est le point de départ de beaucoup de gens. C’est important, mais ce n’est pas tout. La génération augmentée par récupération (RAG) est tout aussi essentielle. L’utilisation de la récupération permet au modèle d’accéder à des données vivantes et pertinentes au lieu de s’appuyer uniquement sur ses connaissances acquises lors de la formation. Cela augmente la précision, réduit les hallucinations du modèle et vous permet d’adapter ses réponses à vos besoins opérationnels. Mais l’intégration de la récupération, le réglage des performances et l’alignement des résultats de l’IA sur les systèmes en aval nécessitent du temps et de l’expertise.

L’infrastructure environnante détermine si l’IA échoue discrètement ou si elle se rétablit avec élégance. Un bon échafaudage surveille les résultats, enregistre les échecs, signale les anomalies et corrige les dérives. Les grands systèmes appliquent des règles strictes afin que les erreurs ne fassent pas dérailler l’expérience de l’utilisateur. De nombreuses équipes négligent ce point. Elles construisent autour du modèle comme une expérience, et non comme un service de production.

La mise au point du modèle pour trouver le bon équilibre entre la vitesse, le coût et la précision est une autre étape. Le temps de traitement peut être réduit, mais cela diminue généralement la fiabilité. Le coût par inférence peut être réduit, mais la qualité des résultats s’en ressent. Votre architecture doit tenir compte de ces compromis et construire des systèmes adaptables qui peuvent s’ajuster en fonction de l’évolution des besoins.

Si vous observez des performances d’IA cohérentes à grande échelle, ce n’est pas une coïncidence. C’est le résultat de décisions techniques méthodiques et d’un investissement délibéré dans le cas d’utilisation. Les LLM ne résolvent pas les problèmes à eux seuls. La véritable puissance réside dans la manière dont ils sont déployés, et non dans ce qu’ils génèrent par défaut.

Une stratégie disciplinée et spécifique à chaque cas est nécessaire pour intégrer efficacement l’IA.

Si vous dirigez une équipe technologique, il y a trois façons d’introduire l’IA dans votre entreprise : utiliser des outils de développement de l’IA, adopter des produits de fournisseurs compatibles avec l’IA ou créer des applications internes d’IA. Ces trois voies peuvent donner des résultats, mais seulement si vous les appliquez avec discipline et clarté.

L’outillage du développeur est l’obstacle le moins important. Des outils tels que la complétion de code basée sur l’IA ou les moteurs de suggestion de tests peuvent augmenter le rendement, en particulier pour les tâches répétitives. Mais soyons clairs, ces outils ne remplacent pas les ingénieurs expérimentés. Ils peuvent améliorer la vitesse s’ils sont bien utilisés, mais ils peuvent causer des erreurs si les ingénieurs s’y fient trop sans examen. Les jeunes ingénieurs peuvent mal utiliser ces outils en acceptant des résultats qu’ils ne comprennent pas entièrement. Les seniors, en revanche, ont tendance à les utiliser efficacement parce qu’ils savent ce qu’il faut vérifier. Chaque ingénieur doit rester entièrement responsable du code qu’il fournit, indépendamment de ce que suggère l’IA.

Les produits des fournisseurs fondés sur l’IA sont omniprésents à l’heure actuelle. Vous recevez des courriers électroniques non sollicités, des présentations lors de conférences techniques et des demandes d’information de la part de parties prenantes sur des outils qui prétendent « tout automatiser ». N’acceptez pas le discours à sa juste valeur. Commencez par vérifier si la solution est conçue pour résoudre votre problème exact. Les produits qui ne sont pas conçus pour répondre à vos besoins ne sont pas à la hauteur ou vous entraînent dans de longs cycles de personnalisation.

Posez les questions difficiles. Le système s’intègre-t-il ? Comment les pannes sont-elles gérées ? Peut-il évoluer dans le temps ? Les bons fournisseurs ont des réponses parce qu’ils ont fait le travail. Si leurs réponses sont vagues ou pleines de mots à la mode, passez votre chemin. Ils n’ont probablement pas encore résolu les aspects les plus difficiles.

Les projets internes peuvent générer une valeur considérable, mais ils requièrent le plus haut niveau de discipline. Choisissez des problèmes qui correspondent aux points forts des LLM, le langage naturel, le résumé, la classification, et non des opérations numériques précises ou des tâches nécessitant un audit sans faille. Ne vous lancez pas dans de vastes ambitions de plate-forme. Concentrez-vous sur un flux de travail, exécutez avec un échafaudage solide et mesurez le succès en continu.

Cette approche fonctionne. Chez BairesDev, les équipes de développement de l’IA se concentrent sur de petites charges de travail à fort impact et ne se développent qu’une fois la stabilité et le retour sur investissement prouvés. Cette approche disciplinée et progressive permet à l’équipe de se concentrer sur les résultats au lieu de courir après le battage médiatique ou les mesures superficielles.

Toute initiative en matière d’IA doit commencer par un cas d’utilisation clair, être développée avec une infrastructure fiable et faire l’objet d’une évaluation rigoureuse. Si vous omettez l’un de ces éléments, vous ne ferez que poursuivre une démonstration, rien de plus.

L’IA n’est ni une solution miracle ni une mode, un leadership équilibré est essentiel.

L’IA générative n’est pas en voie de disparition. Il ne s’agit pas d’un bruit temporaire, et elle ne va pas non plus tout remplacer du jour au lendemain. À l’heure actuelle, elle se situe à l’intersection d’un potentiel élevé et d’un risque élevé. Si vous occupez un poste de direction, la décision la plus importante consiste à garder les pieds sur terre pendant que les autres paniquent ou font de la surenchère. Les deux extrêmes conduisent à de mauvais choix.

Les dirigeants qui rejettent catégoriquement l’IA ne tiennent pas compte d’une dynamique claire, technique et commerciale. C’est une attitude imprudente. Toutes les grandes plateformes s’orientent vers des fonctionnalités d’IA, et de nouvelles capacités apparaissent tous les mois. Prétendre que cela n’a pas d’importance ne protège pas votre entreprise ; cela ne fait que transférer l’initiative à quelqu’un d’autre qui est prêt à explorer, à tester et à itérer.

D’un autre côté, le fait de tout essayer en se contentant d’une approche « juste pour essayer » fait perdre du temps, de la crédibilité et du budget. Les chefs d’entreprise ne peuvent pas se permettre de suivre des démonstrations sans exiger une résilience au niveau de la production. Les preuves de concept qui ne fonctionnent que dans des conditions artificielles ne créent pas d’avantage concurrentiel. Elles créent une fausse confiance.

La stratégie est le moteur d’un impact durable. Sachez où l’IA a sa place, où elle ne l’a pas, et tenez vos équipes responsables des mêmes normes que celles que vous attendez de tout déploiement de technologie de base. L’IA n’est pas magique et n’excuse pas une ingénierie médiocre. Les entreprises qui la considèrent comme un raccourci se heurteront sans cesse à des problèmes de performance, de conformité et de fiabilité.

Les entreprises qui prendront de l’avance dans ce domaine seront celles qui expérimenteront avec soin, construiront avec structure et évolueront sur la base d’indicateurs réels, tels que la vitesse, le coût, la qualité de la production et la confiance des clients. Il ne s’agit pas d’indicateurs de vanité. Il s’agit d’indicateurs de base.

En tant que cadre technologique, vous n’avez pas besoin d’être un expert en IA. Mais vous devez avoir une compréhension opérationnelle, une vision stratégique et la volonté de faire la part des choses entre le battage médiatique et la substance. Cet état d’esprit vous permet de ne pas réagir aux gros titres. Vous dirigez avec l’intention de le faire.

Principaux faits marquants

• La plupart des initiatives en matière d’IA échouent en raison d’un manque de suivi :
  Les dirigeants devraient investir au-delà des prototypes en donnant la priorité à l’évolutivité, à l’infrastructure de fiabilité et à l’intégration dans le monde réel afin d’éviter les échecs de déploiement qui ressemblent à des victoires précoces, mais qui se brisent à l’échelle.
• Les LLM ont des contraintes critiques que les dirigeants doivent prendre en compte :
  Les dirigeants doivent reconnaître que les LLM ont des hallucinations, qu’ils ont des difficultés avec les contextes de données volumineux, qu’ils ont des temps de latence et que leur mise à l’échelle est coûteuse, ce qui les rend inadaptés aux tâches nécessitant de la précision, de la vitesse ou de l’efficacité sans un soutien architectural solide.
• L‘architecture de soutien est l’endroit où la valeur de la GenAI est créée :
  Les décideurs devraient considérer les échafaudages, comme la récupération des données, la surveillance des modèles et les garde-fous, comme des investissements essentiels, et non comme des suppléments optionnels, pour garantir que les systèmes pilotés par le LLM fonctionnent de manière cohérente et sûre dans la production.
• Les stratégies d’IA doivent être adaptées à des cas d’utilisation spécifiques :
  Les dirigeants doivent évaluer les outils des développeurs, les plateformes des fournisseurs et les projets internes avec intentionnalité, en appliquant l’IA uniquement lorsque ses points forts s’alignent sur des problèmes clairement définis et des résultats mesurables.
• Un leadership équilibré est la clé d’un succès durable de la GenAI :
  Évitez les extrêmes, ne vous laissez pas séduire par le battage médiatique et ne rejetez pas l’IA. Concentrez-vous sur les domaines dans lesquels la technologie apporte une valeur ajoutée stratégique, exigez de la rigueur au sein des équipes et menez les initiatives d’IA en tenant compte du contexte, et pas seulement de la curiosité.