Un cadre structuré en plusieurs étapes est essentiel pour une mise en œuvre réussie de l’IA générative.
Vous n’avez pas besoin de plus de réunions. Vous avez besoin d’un processus clair. L’IA générative offre l’échelle, la vitesse et l’intelligence, mais sans structure, elle peut faire perdre du temps et amplifier les risques plus rapidement qu’elle ne crée de la valeur. Rest, l’un des plus grands fonds de pension australiens, l’a compris très tôt. Au lieu d’ouvrir les vannes, il a créé un cadre en quatre étapes qui s’inspire de la philosophie Lean Startup : Tester, Mesurer, Étendre, Amplifier.
Cette approche fonctionne parce qu’elle vous permet de garder les pieds sur terre. Elle élimine les suppositions et les remplace par des résultats vérifiés. Chaque étape est contrôlée. Les équipes mènent de véritables expériences, évaluent les résultats à l’aide de chiffres concrets, et ce n’est qu’ensuite qu’elles passent à la vitesse supérieure. Cette discipline est rare, mais essentielle.
Si vous dirigez une entreprise fortement réglementée ou si vous travaillez avec des marges étroites, cette structure n’est pas négociable. Sans elle, vous jouez avec la confiance, la responsabilité et la rapidité d’exécution. Vous devez montrer des résultats, pas de l’optimisme. C’est ce que fait ce cadre. Il relie l’IA aux résultats de l’entreprise.
Il y a là une leçon à tirer pour tous les dirigeants : N’attendez pas qu’un fournisseur définisse votre stratégie en matière d’IA. Appropriez-vous cette stratégie. Construisez des systèmes qui servent votre entreprise. C’est ainsi que l’on mène la danse.
La phase de test donne la priorité à l’expérimentation contrôlée à petite échelle pour valider les idées d’IA
Lorsque vous disposez d’un nouvel outil aussi puissant que l’IA générative, la première impulsion est généralement de l’étendre rapidement à l’ensemble de l’entreprise. C’est une erreur. Rest a compris la valeur de la retenue. Ils n’ont pas construit à partir de zéro, ils ont lancé RestGPT, en utilisant le moteur d’OpenAI au sein de leur propre infrastructure sécurisée. Un déploiement propre et rapide. Pas de mouvement inutile.
L’intérêt de cette méthode réside dans son champ d’application restreint. Ils ont mené des expériences ciblées dans des domaines tels que la productivité des employés. Ils ont établi des garde-fous, une politique claire d’utilisation responsable fondée sur des normes de gouvernance internes. Ils ont défini des cas d’utilisation spécifiques à tester… et, plus important encore, ils ont mesuré l’effort avant et après le déploiement. Cela leur a permis de savoir exactement où l’on gagnait du temps ou où l’on ajoutait de la valeur.
Ce niveau de contrôle est important. Il oblige à la clarté. Vous définissez ce qu’est la réussite et la comparez à un comportement de référence. Vous ne vous fiez pas à un retour d’information positif. Vous obtenez des preuves.
Pour les chefs d’entreprise, voici le signal : Le déploiement de l’IA ne commence pas par une mise en œuvre à l’échelle de l’entreprise. Vous commencez par la conviction, la clarté et une zone de test à la fois honnête et mesurable. Vous obtiendrez ainsi le seul résultat qui compte : la preuve.
Si vous ne le faites pas, vous vous retrouverez avec de l’enthousiasme, mais pas de retour sur investissement. Si vous le faites correctement, vous créerez des victoires auxquelles l’entreprise pourra se rallier. C’est ainsi que la dynamique s’enclenche et s’amplifie.
La phase de mesure utilise des paramètres précis pour déterminer la viabilité et la valeur des initiatives d’IA.
L’exécution sans mesure n’est que du bruit. Rest ne s’est pas contenté de mesures superficielles telles que l’adoption d’outils. Elle est allée plus loin, en isolant l’impact lié directement aux résultats de l’entreprise. Un exemple frappant est celui de l’équipe financière qui utilise RestGPT pour analyser les rapports d’information sur le marché. Grâce à l’IA, le temps de traitement de cette tâche a été réduit de 85 %.
Au cours du projet pilote, Rest a observé qu’environ 90 % des employés utilisaient RestGPT, mais ils n’ont pas confondu une utilisation élevée avec une valeur élevée. Ils ont été clairs : l’utilisation est un signal, pas un objectif. Si une solution d’IA n’améliore pas la qualité ou ne permet pas de gagner du temps de manière significative, elle ne devrait pas être mise à l’échelle. Les projets qui n’ont pas fait bouger l’aiguille ont été abandonnés.
Cette discipline dans la définition du succès est essentielle. L’IA générative est un investissement. Et comme pour tout investissement, vous devez suivre les retours sur investissement. Gain de temps. Précision améliorée. Réduction de la complexité. Ce type de rigueur oblige les équipes à prouver les avantages, et pas seulement à les supposer.
Les dirigeants devraient suivre ce modèle non seulement pour protéger le budget, mais aussi pour que l’organisation reste concentrée. Des résultats mesurables permettent de vaincre le scepticisme interne. Ils permettent également d’établir des priorités plus claires, ce qui est important lorsque vous menez plusieurs transformations de front.
La phase d’expansion se concentre sur l’élargissement des projets pilotes réussis tout en ajustant les stratégies sur la base de l’adoption réelle.
Une fois qu’un projet pilote donne des résultats, il est naturel de l’étendre. Mais là encore, Rest n’a pas poursuivi aveuglément son élan, elle a testé ses hypothèses avant de passer à l’échelle supérieure. Elle a exploré de nouveaux cas d’utilisation au-delà de l’IA basée sur le chat, en poussant vers une automatisation plus large, comme les outils d’assistance pour les réponses en temps réel au chat. Techniquement, cela a fonctionné. L’IA a fourni des ébauches de messages précises. Mais voici ce qui s’est passé : les employés ne lui ont pas fait confiance. L’utilisation a pris du retard. L’entreprise a pris une décision rapide : elle a débranché le système au bout de deux semaines et demie.
Cette autocorrection est ce à quoi ressemble une mise à l’échelle responsable. Vous ne forcez pas l’utilisation d’un outil parce que la technologie ne fonctionne pas. Vous validez le comportement. Vous vous assurez que les gens l’utilisent réellement et qu’ils en retirent de la valeur. L’adoption n’est pas un détail. C’est la différence entre le succès et le gaspillage de l’investissement.
En revanche, d’autres outils du centre d’appel se sont révélés plus immédiatement utiles. Une solution de transcription de la parole au texte a permis de réduire de 50 % le travail postérieur à l’appel. Ce résultat était directement utile et plus facile à adopter pour les équipes. Il est passé du test à l’échelle parce qu’il avait du sens à la fois pour les humains et les systèmes.
Lorsque vous passez du stade du projet pilote à celui de la mise à l’échelle, vous devez être honnête sur les points de friction. La technologie seule n’y remédiera pas. C’est la concentration et la préparation, ainsi que la volonté de changer de tactique, qui font fonctionner l’IA à grande échelle. Si vous savez reconnaître les signes avant-coureurs, vous gagnerez du temps, des ressources et de la crédibilité en interne. Laissez les données vous guider vers l’avenir.
La phase d’amplification vise à intégrer des solutions d’IA à fort impact dans l’ensemble de l’organisation afin de maximiser les avantages stratégiques.
Ce sont les résultats réels qui vous permettent de passer à l’échelle en toute confiance. Rest a atteint ce point après avoir prouvé que l’IA générative n’était pas seulement fonctionnelle, mais qu’elle offrait une efficacité mesurable. Au cours de la phase Amplify, l’entreprise a dépassé les cas d’utilisation isolés pour se lancer dans un déploiement à l’échelle de l’entreprise. Ils ont étendu l’accès à RestGPT à plus de 800 employés, en l’intégrant à des plateformes telles que ServiceNow, M365, Atlassian et des systèmes de réservation de bureau. L’objectif n’était pas la nouveauté, mais l’effet de levier opérationnel.
Cette transition n’a pas consisté à mettre de l’IA partout. Il s’agissait de lier l’IA aux flux de travail que les gens utilisent déjà et de suivre le temps gagné dans tous les rôles, des analystes juniors aux cadres supérieurs. Pour les dirigeants, ce niveau de traçabilité est important. Vous ne devinez pas la valeur. Vous voyez où la productivité s’améliore et où l’information circule mieux entre les systèmes et les équipes.
Ils ont également appliqué cette phase à leur centre d’appels. En combinant des conseils pilotés par l’IA avec des représentants humains, ils ont amélioré l’expérience des employés et des clients. Les résultats ont été concrets : ils ont traité 1 600 appels par jour, réduisant en moyenne de 2,5 minutes la durée de chaque appel. Le gain de temps annuel est estimé à 20 000 heures. Il ne s’agit pas de projections. Il s’agit de gains opérationnels déjà réalisés.
Les dirigeants ont tendance à se demander quand il faut passer à l’échelle supérieure. La réponse : lorsque les résultats sont clairs, que l’adoption est forte et que l’infrastructure peut le supporter. C’est le cas lorsque les performances justifient l’expansion et que les systèmes sont prêts à supporter la charge.
Les initiatives d’IA générative peuvent révéler des perspectives stratégiques imprévues et augmenter les capacités d’analyse des données
Souvent, vous ne voyez pas la pleine valeur d’un outil avant de commencer à l’utiliser à grande échelle. Rest n’a pas seulement obtenu des gains de productivité grâce à ses projets d’IA, elle a également découvert des données qu’elle n’exploitait pas pleinement auparavant. Après avoir déployé l’IA dans son centre d’appels, l’entreprise a commencé à analyser les interactions avec les clients en temps réel. Cela leur a permis d’obtenir des informations plus précises sur les questions les plus importantes pour leurs membres, informations qu’il était auparavant difficile d’extraire en volume.
Ce n’était pas prévu comme un avantage principal. Il est apparu. Mais il a créé une pertinence commerciale immédiate. Savoir ce qui intéresse les membres vous permet d’améliorer les services, d’anticiper les problèmes et de vous aligner plus étroitement sur vos utilisateurs. Cela transforme le service client de routine en une source d’intelligence économique.
Pour les équipes dirigeantes, il s’agit d’un élément clé. Vous ne déployez pas l’IA uniquement pour gagner des heures, même si cela compte. Vous la déployez pour accroître la visibilité. Plus vous pouvez voir de choses, en temps réel, à travers les fonctions, plus vos boucles de rétroaction deviennent étroites. Cela améliore la façon dont vous prenez des décisions, gérez les ressources et pilotez la stratégie au niveau de la direction.
L’opportunité de l’IA ne réside pas seulement dans l’automatisation. Elle réside également dans la prise de conscience. Si vous n’utilisez pas ce signal pour affiner votre stratégie, vous sous-utilisez la technologie. Il est prouvé que la valeur réelle apparaît souvent en aval, une fois que l’élan est donné et que les organisations intelligentes sont prêtes à le saisir.
Une approche stratégique et progressive de la mise en œuvre de l’IA est essentielle pour équilibrer l’innovation et la conformité réglementaire.
L’IA générative évolue rapidement. Cela ne veut pas dire que votre déploiement doit l’être. Rest l’a compris très tôt. En tant que l’un des plus grands fonds de pension d’Australie, il opère dans un espace hautement réglementé avec des responsabilités fiduciaires. Déployer une nouvelle technologie sans réfléchir n’est pas seulement risqué, c’est inacceptable. Leur approche progressive, Test, Measure, Expand, Amplify, a permis de contrôler l’innovation, de la mesurer et de l’aligner sur les normes de gouvernance internes.
Ce qu’ils ont bien fait, c’est d’associer le rythme à la structure. Ils savaient que l’expérimentation sans contrôle des risques n’était pas viable. Et ils n’ont pas intégré l’IA dans l’entreprise simplement pour dire qu’ils l’utilisaient. Chaque mouvement était directement lié à l’efficacité, à la conformité ou à la valeur pour le client. C’est la clé pour tout dirigeant d’une entreprise soumise à des contraintes opérationnelles, à l’obligation de rendre des comptes au public ou à une exposition à des risques à grande échelle.
L’avantage de ce type de cadre est la reproductibilité. Une fois que vous avez prouvé qu’il fonctionne dans un domaine, qu’il s’agisse d’analyse de marché, de support client ou de productivité interne, vous pouvez transposer cette logique dans d’autres fonctions de l’entreprise. Vous gagnez en visibilité. Vous réduisez l’incertitude. Et vous améliorez la qualité à grande échelle sans sacrifier la vitesse ou la conformité.
Pour les équipes dirigeantes, en particulier celles des secteurs de la finance, de la santé, des infrastructures ou d’autres secteurs très réglementés, ce modèle est important. Il montre qu’il est possible de faire preuve d’audace en matière d’IA tout en restant responsable. Il n’est pas nécessaire de ralentir l’innovation ; il suffit de la contenir jusqu’à ce qu’elle fasse ses preuves. Ce n’est pas de la prudence, c’est de la stratégie. Rest n’a pas adopté l’IA uniquement pour suivre le mouvement. Ils l’ont intégrée à leur façon d’aller de l’avant.
Réflexions finales
Trop d’entreprises abordent l’IA générative comme s’il s’agissait d’une case à cocher. Les plus intelligentes la traitent comme une infrastructure. Rest a prouvé que si vous voulez un retour sur investissement, une adoption et un alignement sur la stratégie, vous n’avez pas besoin de plus d’outils, mais d’une structure. Leur modèle en quatre étapes n’a pas seulement réduit le bruit ; il a produit un impact vérifié, réduit le nombre d’heures et donné à l’entreprise une meilleure visibilité sur ce qui fonctionne réellement.
Vous n’avez pas besoin d’être dans la finance pour en bénéficier. Tout cadre responsable de la transformation, de la performance ou de la conformité peut appliquer le même raisonnement. Validez rapidement. Mesurez ce qui compte. Développez vos activités en fonction de vos objectifs. Amplifiez là où l’entreprise est prête. C’est ainsi que l’IA devient opérationnelle, et non décorative.
