Les bases techniques que les DSI doivent poser dès le départ

La plupart des projets pilotes d’IA n’ont pas d’impact sur l’activité de l’entreprise

Les dirigeants s’enthousiasment à juste titre pour l’IA. Mais voici la réalité : la plupart des projets d’IA ne tiennent pas leurs promesses. Des études montrent que seuls 5 à 20 % des projets pilotes d’IA ont un impact significatif sur l’ensemble de l’organisation. Cela signifie que jusqu’à 95 % d’entre eux n’évoluent jamais au-delà des essais de base ou se heurtent à un mur lorsqu’ils tentent de passer à l’échelle supérieure.

Cela ne signifie pas que l’IA elle-même est surestimée, loin de là. Cela signifie que les entreprises continuent de commettre la même erreur : traiter les projets pilotes d’IA comme des expériences isolées, et non comme des éléments d’une stratégie d’intégration plus large. Ces petits tests peuvent sembler prometteurs dans un silo, mais ils s’effondrent à grande échelle sans les bonnes fondations.

Le plus gros problème est que trop d’organisations essaient de passer de l’innovation à l’impact sans établir comment l’IA sera connectée aux opérations réelles et aux flux de données. Lorsqu’un projet n’est pas directement lié à la valeur commerciale ou n’est pas connecté à des plateformes telles que l’ERP ou le CRM, il meurt au cours de la transition. Et ce problème ne fera que s’aggraver à mesure que les entreprises s’intéresseront de plus près à l’IA générative. Gartner prévoit que d’ici à la fin de 2025, 30 % des projets d’IA générative seront abandonnés avant d’avoir quitté la phase pilote.

Pour les DSI et autres dirigeants, il ne s’agit pas d’un avertissement pour faire marche arrière. Il s’agit plutôt d’un défi à relever pour aborder l’IA différemment. Commencez par vous poser la question suivante : ce projet pilote fonctionnera-t-il à grande échelle, et pas seulement en laboratoire ? Est-il connecté à de vraies données, à de vraies décisions et à de vrais systèmes d’entreprise ? Concevez le déploiement à plus grande échelle dès le premier jour, et le taux de réussite changera.

La construction d’une IA évolutive commence par la conception de la première étape

Si votre pilote d’IA ne peut pas s’étendre, peu importe qu’il ait l’air intelligent dans la démo. La mise à l’échelle de l’IA commence par les choix que vous faites dès le premier jour. Commencez par des données réelles, de qualité production, et non par des échantillons triés sur le volet. Il est tentant de peaufiner les données pour donner une bonne image à un projet pilote. Mais si votre modèle ne peut pas gérer la complexité des données réelles dès le départ, il ne survivra pas au-delà du prototype.

L’évolutivité dépend également de l’infrastructure. Trop de projets pilotes sont menés sur des systèmes distincts sans plan d’extension. Ce n’est pas ainsi que vous obtiendrez un impact durable. Dès le départ, exécutez vos modèles sur une infrastructure qui reflète le stress et l’échelle de l’organisation dans son ensemble. Cela signifie que vous devez utiliser des accélérateurs cloud, des ressources informatiques évolutives et des couches de données de qualité professionnelle, c’est-à-dire le même environnement que celui dont vous aurez besoin lorsque ce projet pilote fera partie de votre activité quotidienne.

Mais le déploiement n’est pas qu’une question d’informatique. C’est aussi une question d’intégration. Les outils d’IA doivent être connectés aux systèmes de l’entreprise dès le départ. Si votre IA ne peut pas partager des données en douceur avec votre chaîne d’approvisionnement, votre CRM ou vos plateformes financières, elle est morte à l’arrivée. C’est pourquoi votre projet pilote a également besoin d’un plan d’intégration dès le départ. Les API, les intergiciels et les contrôles de sécurité ne sont pas des éléments secondaires, ils sont essentiels à la maturation de cette technologie.

Enfin, la préparation opérationnelle est importante. Dès le premier jour, mettez en place les meilleures pratiques telles que la surveillance automatique, les pipelines de livraison continue et les contrôles d’accès. Cela permet de s’assurer que votre modèle ne se dégrade pas au fil du temps et qu’il peut être adapté rapidement lorsque les conditions changent. De cette façon, vous gardez vos outils en bonne santé et votre temps d’impact est court.

Les DSI qui planifient l’échelle dès le départ ne se contentent pas d’améliorer l’adoption de l’IA, ils réduisent les frictions techniques et organisationnelles. Et c’est là que se construit le véritable avantage concurrentiel.

La gouvernance est l’accélérateur de la mise à l’échelle de l’IA en toute confiance

Une mauvaise gouvernance vous ralentit. Une bonne gouvernance permet de réduire les délais, d’éliminer les obstacles et de donner aux dirigeants la confiance nécessaire pour avancer plus vite et avec moins d’erreurs.

Cela commence par une visibilité totale. Lorsque chaque projet d’IA fait l’objet d’un suivi avec des journaux d’audit clairs, y compris la version du modèle, les sources de données et les mesures de performance, il devient facile d’évaluer ce qui fonctionne et pourquoi. Vous n’avez pas à débattre d’histoires de réussite anecdotiques. Vous disposez de chiffres concrets et reproductibles. Cette clarté est essentielle. Elle aide l’entreprise à décider quels projets pilotes d’IA doivent être développés et lesquels doivent être arrêtés. Sans ce niveau de conscience, vous finissez par courir après des idées qui ne donnent pas de résultats, juste du bruit.

Plus important encore, l’automatisation de la gouvernance devient un outil majeur. Lorsque les contrôles des politiques relatives à la confidentialité des données ou à l’équité sont intégrés au flux de développement, vous n’avez plus à vous fier à des examens manuels lents pour respecter les normes réglementaires ou internes. Au lieu de cela, les équipes d’IA avancent plus rapidement, sachant que les règles de conformité fondamentales sont appliquées sans délai.

Le leadership a besoin que la gouvernance soit un moteur de confiance. Lorsque les équipes au sein de l’entreprise, en particulier celles qui ne font pas partie du service informatique, savent que les modèles peuvent être audités, compris et expliqués, elles s’impliquent plus rapidement. Elles adoptent les solutions plus rapidement. Et elles ont confiance dans le fait que les risques sont compris et gérés. Les tableaux de bord qui montrent la conformité aux politiques et les performances en temps réel donnent aux dirigeants la confiance nécessaire pour mettre à l’échelle ce qui fonctionne, et pour justifier cette décision par des preuves.

Ne considérez pas la gouvernance comme un coût. Présentez-la comme le moyen d’évoluer de manière responsable, avec élan et clarté.

L’interopérabilité favorise un déploiement rapide, flexible et durable de l’IA

L’évolutivité n’est pas seulement une question de puissance de calcul, c’est aussi une question de communication entre vos systèmes.

Les projets pilotes d’IA qui démarrent en vase clos sont difficiles à développer. Lorsque les outils sont construits sans interfaces ouvertes ou points d’intégration, vous limitez qui peut les utiliser et comment. C’est pourquoi les DSI avant-gardistes normalisent dès le départ. Construisez avec des API modulaires, des connecteurs de données flexibles et des modèles opérationnels partagés. Il ne s’agit pas seulement d’une meilleure conception, cela rend vos projets d’IA portables. N’importe quelle unité opérationnelle peut les intégrer dans des processus actifs sans avoir à recommencer ou à attendre des intégrations personnalisées.

Ce niveau d’adaptabilité devient essentiel à mesure que les besoins de l’entreprise évoluent. Grâce à une meilleure interopérabilité, les ajustements de la solution d’IA ne nécessitent pas de refonte complète, ce qui se traduit par une livraison plus rapide et des coûts moins élevés.

L’infrastructure de données partagée est tout aussi importante. Si la finance, les RH et la chaîne d’approvisionnement construisent chacune leur propre pipeline de données, vos initiatives en matière d’IA perdent en vitesse et en cohésion. Vous multipliez les efforts et créez des incohérences. Cela met en péril vos objectifs d’échelle. Au lieu de cela, le déploiement d’une couche de données unifiée, construite sur des lacs de données ou des tissus, garantit que les modèles d’IA partout dans l’entreprise utilisent des données de haute qualité, fiables et cohérentes.

L’interopérabilité simplifie également la conformité. Lorsque les systèmes se connectent facilement, les audits et les rapports sont plus rapides. La sécurité devient plus facile à gérer. Enfin, les mises à niveau des systèmes n’endommagent pas les outils utilisés par vos équipes.

Les dirigeants qui recherchent une valeur à long terme de l’IA doivent donner la priorité à l’interopérabilité. C’est ainsi que vous gardez le contrôle tout en donnant de la flexibilité aux équipes qui exécutent dans les différentes divisions. Le résultat est une architecture qui accueille de nouveaux outils, reste alignée entre les départements et évolue sans chaos. Voilà à quoi ressemble une architecture prête pour l’avenir.

La mise à l’échelle de l’IA échoue sans une infrastructure informatique moderne

Si votre infrastructure ne peut pas prendre en charge les charges de travail d’IA à grande échelle, les résultats de vos projets pilotes ne se traduiront pas en résultats commerciaux. Vous pouvez avoir le bon modèle, les bonnes données et les bons objectifs, rien de tout cela n’avance sans une architecture d’entreprise sous-jacente.

L’exécution d’un projet d’IA sur des systèmes existants est un point d’échec courant. Le projet pilote semble prometteur dans des environnements contrôlés, mais dès que vous essayez de le déployer dans les opérations quotidiennes, dans tous les services, avec des données en temps réel, le système s’effondre. Ce n’est pas un problème de performance. C’est un problème d’architecture.

Les DSI qui veulent faire évoluer l’IA doivent penser au-delà des outils. Commencez par des ressources de calcul et de stockage rapides et élastiques qui s’adaptent à la croissance de la demande. Utilisez des accélérateurs cloud si nécessaire, mais assurez-vous que votre réseau, vos contrôles de cybersécurité et vos couches de données peuvent gérer un débit constant et élevé. Si votre infrastructure n’est pas en mesure de gérer ces éléments, vous n’êtes pas prêt à passer à l’échelle supérieure.

Au-delà de la capacité technique, l’intégration n’est pas négociable sur le plan opérationnel. Vos systèmes de base, ERP, CRM, RH, finances, doivent devenir des participants actifs dans le cycle de vie de l’IA. Lorsque l’IA est intégrée dans ces plateformes, elle ne se contente pas de fonctionner. Elle contribue. Elle apporte une valeur que vous pouvez mesurer en termes d’automatisation, de rapidité, de précision des prévisions et d’impact direct sur les résultats.

Trop souvent, les entreprises piétinent parce qu’elles ont mis au point un bon concept d’IA, mais que les fondations qui l’entourent appartiennent encore à une époque révolue. Il devient alors impossible de passer à l’échelle supérieure sans procéder à d’importants remaniements. Ce retard tue l’élan.

La modernisation n’est pas facultative si vous voulez vous transformer. C’est la façon dont vous passez de l’excitation à court terme à un gain à long terme. Lorsque les outils d’IA sont soutenus par une infrastructure conçue pour l’échelle, tout fonctionne, plus rapidement, de manière plus sûre et avec un impact commercial mesurable.

Il ne s’agit pas d’expérimenter la technologie. Il s’agit d’opérationnaliser l’IA en tant que capacité de base. Cela nécessite une préparation informatique sérieuse. Pas de raccourcis.

Principaux faits marquants

• La plupart des pilotes d’IA ne passent pas à l’échelle supérieure parce qu’ils ne sont pas conçus pour cela : Les dirigeants devraient considérer les projets pilotes d’IA comme la base de systèmes à grande échelle, et non comme des expériences ponctuelles. Seuls 5 à 20 % des projets pilotes ont un impact au niveau de l’entreprise parce qu’ils sont trop souvent déconnectés de la stratégie et des opérations de l’entreprise.
• Les choix de conception au stade du projet pilote déterminent l’évolutivité : Les DSI devraient utiliser des données de niveau production, une infrastructure évolutive et des plans d’intégration dès le départ. Un investissement précoce dans des capacités essentielles telles que les MLOps et la connectivité d’entreprise permet de réduire le délai d’impact et de limiter les échecs en aval.
• La gouvernance permet un déploiement plus rapide et plus sûr de l’IA : Les dirigeants devraient promouvoir des systèmes de gouvernance automatisés pour renforcer la conformité, accroître l’auditabilité et favoriser des approbations plus rapides. Une gouvernance bien structurée permet d’instaurer la confiance, de réduire les risques et de s’assurer que des résultats mesurables guident les décisions d’échelle.
• L’interopérabilité détermine la rapidité avec laquelle l’IA s’étend à l’ensemble de l’entreprise : Les DSI doivent privilégier les API modulaires, les couches de données partagées et la conception agnostique des systèmes pour éviter les silos. Une infrastructure de données unifiée réduit la redondance, stimule l’agilité et garantit l’intégration de nouvelles solutions sans réécriture coûteuse.
• L’IA évolutive repose sur une infrastructure moderne de niveau entreprise : Les dirigeants doivent aligner les investissements dans l’IA sur les mises à niveau de l’infrastructure afin de s’assurer que les capacités de calcul, de stockage et d’intégration correspondent aux ambitions d’échelle. L’IA ne peut pas générer de retour sur investissement à grande échelle sans flux de travail, systèmes et environnements de données conçus pour une utilisation opérationnelle à haut volume.