Ce qui freine l’adoption de l’IA et comment y remédier

Les gains de productivité de l’IA générative nécessitent une adaptation organisationnelle

On parle beaucoup de l’IA en ce moment, surtout de la façon dont elle va tout changer. Mais voici ce qu’il en est : la valeur réelle ne vient pas de l’outil lui-même. Elle vient de la façon dont vous changez pour l’utiliser. Vous ne pouvez pas simplement brancher l’IA générative et vous attendre à ce que votre entreprise devienne soudainement plus efficace. Ce n’est pas ainsi que fonctionne une véritable transformation.

Repensez à la révolution informatique des années 1980. Les entreprises ont investi massivement dans les ordinateurs centraux et les PC, mais les chiffres de la productivité n’ont guère évolué. Ce n’est que lorsqu’elles ont restructuré leurs opérations, modifié leurs flux de travail et formé leur personnel que les performances ont réellement décollé. L’IA générative suit la même courbe. Tout le monde est enthousiaste. Les budgets affluent. Mais sans changement de processus, tout cela n’est que du gaspillage.

Il ne s’agit pas d’empiler davantage d’outils. Il s’agit de recycler les équipes, de revoir la manière dont les décisions sont prises et de mettre en place de nouvelles mesures incitatives. C’est à ce moment-là que l’IA commence à produire de véritables résultats. Sinon, ce n’est qu’une expérience de plus qui ne mène nulle part. L’efficacité est au rendez-vous lorsque l’organisation s’engage dans son ensemble, et non lorsqu’elle intègre des technologies dans un ancien système en espérant que tout ira pour le mieux.

Les recherches d’Erik Brynjolfsson le prouvent. La technologie n’est rentable que lorsque l’entreprise évolue avec elle. Le matériel ne génère pas de valeur en soi. Les logiciels non plus. Ce sont vos collaborateurs, vos systèmes et votre leadership qui transforment le potentiel en performance.

La préparation des organisations et des processus est un obstacle majeur à l’intégration efficace de l’IA.

À l’heure actuelle, les entreprises veulent que l’IA fonctionne, rapidement. Les conseils d’administration attendent des résultats, les investisseurs veulent des retours sur investissement et les dirigeants sont sous pression pour montrer la valeur de l’entreprise. Mais ce qui ralentit tout cela, ce n’est pas la technologie. C’est l’organisation. Le fossé n’est pas technique, il est opérationnel.

D’après une enquête récente menée auprès de 103 professionnels travaillant dans le domaine de l’IA, 52,4 % d’entre eux déclarent que leur plus grande difficulté réside dans la préparation de l’organisation. plus grande difficulté est la préparation de l’organisation. Cela signifie que l’appropriation n’est pas claire, que les compétences manquent et que la gestion du changement laisse à désirer. Lorsque vous ne savez pas qui est responsable de quoi, ou que vos équipes ne savent pas comment utiliser les outils qui leur sont proposés, les progrès sont bloqués. C’est là le principal problème.

La plupart des projets se heurtent à un mur, non pas parce qu’ils sont sous-financés ou mal construits. Ils se heurtent à un mur parce que les systèmes internes ne sont pas prêts. Les compétences ne sont pas présentes. Les personnes ne sont pas alignées. Les processus de changement n’existent pas. Ainsi, le battage médiatique autour de l’IA devient un bruit, pas un mouvement. Si vous continuez à essayer des outils sans améliorer l’interaction entre votre personnel et vos systèmes, rien ne bougera.

Vous avez besoin d’une stratégie liée à la réalité. Commencez par la situation actuelle de votre équipe. Définissez ce qui doit changer, les talents, les opérations, la responsabilité. Ensuite, agissez. Il est facile d’essayer des projets pilotes. Il est difficile de passer à l’échelle supérieure. Mais c’est là que commence la véritable valeur ajoutée.

La productivité, la vitesse, le rendement s’améliorent lorsque votre organisation est en mesure de prendre en charge les outils d’IA dans lesquels vous investissez. Ne vous contentez pas d’acheter la technologie. Construisez les fondations autour d’elle.

L’adoption de l’IA suit généralement un cycle prévisible allant de l’engouement à la désillusion et enfin à la maturité des gains de productivité.

S’il est une chose que l’histoire nous apprend à propos des technologies révolutionnaires, c’est que le progrès ne se fait pas en ligne droite. Il commence par l’optimisme, puis se heurte au mur de la complexité du monde réel. Nous l’avons déjà vu avec l’internet, les smartphones et maintenant l’IA générative.

Le battage médiatique est précoce. Les gens s’attendent à une transformation du jour au lendemain. Les investisseurs affluent. Les médias vendent à outrance. Mais les résultats ne sont pas assez rapides et la confiance diminue. Ce n’est pas un échec. C’est la courbe d’adoption normale. Le cycle de la mode de Gartner l’expose clairement : de l’engouement initial au ralentissement de la croyance, suivi d’une progression constante qui débouche sur une création de valeur réelle.

Le point où la plupart des organisations éprouvent des difficultés est le « creux de la désillusion ». C’est le moment où l’on demande aux chefs d’entreprise de justifier les dépenses à venir alors que les retours sur investissement ne sont pas encore clairs. Cette situation met à l’épreuve l’orientation stratégique et la discipline des dirigeants. Les indicateurs de productivité restent stables, même si de nouveaux systèmes ont été mis en place. Mais cette phase n’est pas la fin, c’est le moment où le travail commence.

Comprendre ce schéma donne aux dirigeants un avantage. C’est en s’attendant à des frictions, et non à de la rapidité, que l’on peut avancer et prendre de l’élan. Les organisations qui s’accrochent, s’engagent à apprendre et adaptent leurs structures sont celles qui dégagent de la valeur. Les entreprises qui s’attendent à des gains rapides et se découragent rapidement ne parviennent généralement pas à réaliser des gains à long terme.

L’adoption réussie de l’IA dépend de l’intégration du jugement humain à l’intelligence de la machine dans des flux de travail repensés.

L’utilisation la plus efficace de l’IA générative ne provient pas d’outils isolés. Elle provient de l’alignement, de la conception des flux de travail où l’IA et les personnes travaillent ensemble. Cela signifie qu’il faut mettre à jour la façon dont les décisions sont prises, la façon dont les données circulent dans vos systèmes et les personnes habilitées à agir sur la base des informations recueillies.

À l’heure actuelle, trop d’entreprises mènent de petits projets pilotes d’IA en marge de leurs activités principales. Ce n’est pas mauvais pour l’apprentissage, mais cela ne stimule pas les performances. Les véritables gains apparaissent lorsque vous intégrez l’IA directement dans les flux de travail existants, là où les gens prennent déjà des décisions et font le travail. C’est là que le jugement humain et les capacités de la machine se combinent pour produire des résultats mesurables.

Pour bien faire, les systèmes et les équipes doivent s’adapter ensemble. Cela implique de modifier les processus, et pas seulement d’introduire des algorithmes. Cela signifie qu’il faut comprendre en profondeur quelles tâches bénéficient de l’automatisation et lesquelles nécessitent encore l’intervention d’un expert. Et surtout, cela nécessite une appropriation active, des rôles clairs, une responsabilisation et une adhésion soutenue de la part des dirigeants.

Les entreprises qui enregistrent des gains de productivité ne sont pas nécessairement celles qui disposent des technologies les plus sophistiquées. Ce sont celles qui développent la discipline nécessaire pour repenser leur mode de fonctionnement. L’IA générative est un outil puissant, mais sa valeur dépend entièrement de la manière dont vous la déployez délibérément dans votre écosystème. Sinon, elle reste coincée dans la phase pilote, prometteuse, mais sous-utilisée.

La distinction entre les systèmes déterministes et probabilistes est essentielle pour une application appropriée de l’IA.

La plupart des équipes dirigeantes continuent de classer tous les logiciels dans une même catégorie. Cela ralentit la prise de décision et conduit à une mauvaise mise en œuvre. Vous devez faire une distinction claire : tous les systèmes ne se comportent pas de la même manière. Ne pas reconnaître cette différence crée des frictions et des opportunités manquées.

Les produits SaaS, par exemple, sont déterministes. Ils suivent des règles cohérentes et produisent des résultats prévisibles. Ces outils sont parfaits lorsque les flux de travail sont très structurés et que les résultats sont reproductibles. Les systèmes d’IA, en revanche, sont probabilistes. Ils gèrent l’incertitude. Ils génèrent des résultats basés sur des modèles et non sur des règles.

Cet aspect est important car il modifie la manière dont vous appliquez l’IA et l’endroit où vous la mettez en œuvre. Si vous introduisez l’IA dans des systèmes nécessitant une logique rigide, vous obtiendrez de mauvais résultats. Si vous essayez d’utiliser des outils SaaS dans un environnement trop bruyant ou variable, ils s’effondrent. Pour bien faire, il faut faire preuve de discernement, ne pas se contenter d’un apport technique, mais avoir une conscience stratégique.

Lorsque vous comprenez cet équilibre, vous cessez de forcer l’IA à faire des choses pour lesquelles elle n’a pas été conçue. Vous cessez également d’attendre des systèmes déterministes qu’ils fonctionnent dans des situations très incertaines. Cette clarté élimine les conjectures de votre feuille de route. Elle aide vos équipes à décider où expérimenter, où s’abstenir et où redoubler d’efforts.

Les équipes qui comprennent cette distinction avancent plus vite, dépensent mieux et évitent les erreurs dues au battage médiatique. Il s’agit d’un objectif simple mais puissant qui façonne tout, des choix d’architecture aux plans de recrutement.

Le manque de maturité de l’IA peut conduire à des décisions prises à la va-vite qui empêchent une adoption efficace.

De nombreuses décisions en matière d’IA sont encore prises sous pression. Les conseils d’administration veulent des résultats. Les concurrents annoncent de grandes avancées. Cette pression pousse souvent les équipes dirigeantes à adopter un mode de pensée binaire, c’est-à-dire soit à fond, soit à fond. Ces deux approches sont erronées.

Cela se produit lorsque les équipes ne comprennent pas pleinement le niveau de maturité de la technologie, ou leur propre état de préparation interne. Sans cette clarté, vous obtenez des déploiements précipités, des ressources mal placées ou des outils qui cochent des cases mais n’apportent pas de valeur. Le résultat ? Frustration, lassitude et blocage des progrès.

Une réflexion structurée permet de résoudre ce problème. Savoir quand l’IA a un impact, et quand elle n’en a pas, permet aux équipes de garder les pieds sur terre. La pensée « quand-alors » fonctionne bien dans ce cas. Lorsque vous résolvez un problème dont la structure est peu structurée, le contexte riche et la variabilité, l’IA a probablement une longueur d’avance. Lorsque le problème est fondé sur des règles et hautement reproductible, les systèmes traditionnels restent plus judicieux.

Ce type de cadrage vous permet d’avancer plus rapidement sans vous engager de manière excessive. Vous pouvez cibler les bons domaines, définir les attentes appropriées et agir avec détermination. Il ne s’agit pas de ralentir. Il s’agit de concentrer votre énergie là où les bénéfices sont réels et les risques gérés.

L’adoption mature de l’IA est le fruit d’une réflexion disciplinée, et non pas d’un saut dans les cycles d’engouement. Les dirigeants qui appliquent des cadres et résistent à l’urgence inutile finissent par avoir des systèmes plus solides et un meilleur effet de levier à long terme.

Principaux enseignements pour les dirigeants

• La productivité nécessite un réalignement : Les dirigeants doivent se concentrer sur la refonte des flux de travail, le recyclage des équipes et la mise à jour des structures de décision pour débloquer les gains de productivité de l’IA générative, le simple déploiement d’outils ne fera pas évoluer les indicateurs de performance.
• La préparation organisationnelle est le véritable goulot d’étranglement : Pour accélérer l’adoption de l’IA, les dirigeants doivent s’attaquer aux obstacles internes tels que le manque de clarté de l’appropriation, la faiblesse de la gestion du changement et les lacunes en matière de capacités, autant de défis couramment négligés et répandus.
• Attendez-vous à ce que le cycle d’adoption ralentisse avant qu’il ne prenne de l’ampleur : Le succès de l’IA suit une courbe prévisible : l’engouement initial se transforme en désillusion avant que la productivité n’augmente. Les dirigeants doivent gérer les attentes des parties prenantes et maintenir leur engagement pendant la période de ralentissement.
• L’intégration est source de rendement : Les expériences d’IA isolées n’apportent pas de valeur ajoutée à grande échelle. Les dirigeants doivent intégrer l’IA directement dans les flux de travail existants où les équipes prennent des décisions en temps réel, en combinant les forces de l’homme et de la machine.
• L’IA s’adapte là où les règles ne s’appliquent pas : Utilisez des systèmes déterministes pour les problèmes structurés et déployez l’IA dans les domaines nécessitant une interprétation ou une reconnaissance des formes. En concevant le déploiement de cette manière, vous minimiserez les investissements inutiles et vous accélérerez la mise en œuvre.
• Les stratégies immatures conduisent à des erreurs dues au battage médiatique : Les dirigeants devraient éviter d’adopter l’IA de manière réactionnaire et utiliser des cadres structurés de type « quand-alors » pour guider l’application. Une réflexion claire permet de réduire les risques et de renforcer le positionnement à long terme.