Ce que les leaders doivent savoir sur l’IA intégrée

L’IA est un changement fondamental dans les opérations des entreprises

Nous avons largement dépassé l’époque où l’IA était un simple ajout à un tableau de bord analytique. Cette façon de penser est obsolète. L’IA doit désormais être considérée comme une infrastructure, au même titre que l’électricité. Elle réorganise le fonctionnement des entreprises, la prise de décision et l’exécution des tâches par les équipes. Les organisations qui considèrent l’IA comme un projet secondaire ou un cas d’utilisation isolé vont rapidement prendre du retard.

Les entreprises qui mèneront la prochaine décennie ne se contenteront pas d’utiliser des outils d’IA ; elles construiront autour d’eux. Cela signifie qu’elles concevront des systèmes capables d’apprendre, de s’adapter et d’agir. Il ne s’agit pas d’ajouter de l’intelligence ici et là, mais de faire de l’intelligence le fondement même de l’entreprise. Le changement est structurel. Lorsque l’IA est intégrée dans l’ensemble de l’organisation, elle commence à influencer la prise de décision à tous les niveaux, depuis les opérations de première ligne jusqu’à la planification stratégique. Et elle ne se contente pas d’automatiser ce que nous avons ; elle crée des opportunités entièrement nouvelles que les systèmes traditionnels ne peuvent pas voir.

Ce type de transformation exige l’attention des dirigeants. Si l’IA n’est pas liée aux objectifs fondamentaux de l’entreprise, elle n’est que du théâtre technique. Mais lorsqu’elle l’est, lorsqu’elle stimule les performances, améliore la réactivité et réduit les frictions, elle devient un moteur de la compétitivité. Vous n’avez pas besoin de plus de tableaux de bord. Vous avez besoin de systèmes qui pensent.

Les dirigeants doivent comprendre que le succès de l’IA ne se résume pas à des gains rapides. Il s’agit d’un changement d’architecture, culturel, technique et opérationnel. Vous avez besoin de systèmes structurés pour l’apprentissage. Cela signifie une meilleure qualité des données, une plus grande fiabilité des systèmes et une gouvernance claire. Mais surtout, il faut que les dirigeants s’alignent sur une transformation itérative, et pas seulement transactionnelle. Il ne s’agit pas d’une initiative, mais d’un changement au niveau du système d’exploitation.

L’IA verticale permet une automatisation spécifique à un domaine

L’IA verticale ne consiste pas à résoudre des problèmes généraux, elle est profonde, intégrée et conçue pour fonctionner dans des systèmes spécifiques où vivent déjà des données structurées. Il ne s’agit pas d’une IA tape-à-l’œil qui fait la une des journaux. Ce sont des machines de travail. Salesforce, ServiceNow, Icertis, Workday, SAP, ces plateformes ont des capacités d’IA adaptées à leurs propres environnements. Elles comprennent les flux de travail, les structures de données et même les exceptions.

Regardez Einstein GPT de Salesforce. Il ne se contente pas de résumer les données CRM. Il connaît le cycle de vie des opportunités et suggère la meilleure action suivante en fonction du contexte. ServiceNow utilise l’IA pour automatiser le triage des incidents, en réduisant les temps de réponse sur la base de modèles de résolution connus. L’assistant de Workday aide à l’embauche et à la planification des équipes en utilisant des données RH structurées. Ces outils ne tirent pas les données de dix endroits différents, ils sont intégrés au système dans lequel les utilisateurs vivent déjà. C’est pourquoi ils sont efficaces. Ils agissent précisément là où l’exécution a lieu.

La puissance de l’IA verticale réside dans l’immersion dans une fonction de l’entreprise. Il ne s’agit pas de tout arrêter pour demander à un chatbot. C’est l’IA qui anticipe les besoins, guide les actions et accélère les résultats, intégrée dans le processus et non placée au-dessus.

Pour les dirigeants, l’IA verticale offre un fort retour sur investissement, lorsqu’elle est correctement dimensionnée. Elle adapte l’automatisation au domaine, de sorte qu’elle a des limites mais offre également une grande précision. Cela est important dans des domaines tels que la finance, les ventes et la conformité, où les règles sont strictes et où la rapidité est essentielle. Les dirigeants doivent investir dans l’IA verticale lorsque la prévisibilité du domaine est élevée et que les données structurées sont dominantes. Ce qui compte, ce n’est pas l’aspect futuriste de la technologie, mais la prévisibilité avec laquelle elle améliore les performances.

L’IA horizontale permet une intelligence intersystème

L’IA horizontale est conçue pour faire remonter l’intelligence à travers tout, courriels, documents, chats, bases de données, quel que soit l’endroit où ces informations se trouvent. Elle relie les connaissances fragmentées. Des outils comme Glean, Microsoft 365 CopilotPerplexity et Google Gemini permettent aux utilisateurs de poser des questions concrètes et de recevoir des réponses unifiées et pertinentes provenant de différents systèmes. Peu importe que les données se trouvent dans Salesforce, Zendesk, Google Drive ou dans un fil de discussion, l’IA les exploitera toutes.

Ce type d’IA ne vit pas à l’intérieur d’un seul système. Elle passe d’un système à l’autre. Il ne s’agit pas d’améliorer l’exécution d’une tâche précise, mais d’améliorer la manière dont les équipes découvrent et utilisent les informations en temps réel. Cela change la façon dont les gens travaillent. Elle raccourcit le délai de compréhension, améliore la collaboration et aide les équipes à avancer plus vite avec moins d’obstacles.

Lorsque vous donnez aux gens la possibilité de trouver instantanément des réponses dans toute l’entreprise, et pas seulement à partir d’une application cloisonnée, deux choses se produisent : les décisions sont meilleures et les gens cessent de perdre du temps à chercher. Il ne s’agit pas seulement d’une question de commodité. C’est la vélocité de l’entreprise.

Pour les dirigeants, l’IA horizontale exige un état d’esprit différent de celui de l’IA verticale. Il ne s’agit pas d’optimiser un processus connu, mais de permettre la découverte dans différents domaines. Cela signifie qu’il faut investir dans l’indexation sémantique, l’intégration de contenu, la gestion des identités et le contrôle d’accès fin. Cela signifie également qu’il faut protéger la sécurité des données sans ralentir l’accès. La gouvernance doit s’adapter à la vitesse de l’intelligence, c’est le véritable test.

L’IA verticale et l’IA horizontale sont des couches complémentaires

Il ne s’agit pas de stratégies concurrentes. L’IA verticale et l’IA horizontale résolvent des problèmes différents et améliorent des aspects différents de la performance de l’entreprise. Lorsqu’elles sont utilisées conjointement, elles créent un modèle opérationnel plus complet et plus réactif. L’IA verticale traite la profondeur, en ciblant avec précision des tâches spécifiques et répétitives. L’IA horizontale crée de la largeur, en connectant les personnes, les systèmes et les données pour que les équipes gagnent en visibilité.

Ce qui compte, c’est l’alignement. Une entreprise qui n’utilise que l’IA verticale optimise ses processus, mais ne dispose pas d’un contexte plus large. Une entreprise qui n’utilise que l’IA horizontale peut être mieux informée, mais manque de vitesse d’exécution là où c’est nécessaire. Dans une mise en œuvre mature de l’IA, les deux types d’IA existent en tandem. L’IA verticale alimente les opérations. L’IA horizontale alimente les décisions.

Cette association permet aux dirigeants de favoriser à la fois l’exécution et la réactivité, deux éléments fondamentaux que les grandes organisations ont souvent du mal à équilibrer. Une bonne intégration permet de combler les écarts entre les systèmes, d’améliorer les performances et de former des équipes plus intelligentes et mieux alignées.

La structure et le format des données déterminent l’efficacité de l’IA

L’utilité de l’IA dépend des données auxquelles elle peut accéder et qu’elle peut comprendre. L’IA verticale et l’IA horizontale s’appuient chacune sur des types de données différents et ont besoin de configurations différentes pour fonctionner correctement. L’IA verticale fonctionne mieux lorsque les données sont structurées. Pensez à des champs CRM, des enregistrements RH, des bons de commande, propres, étiquetés et conformes aux normes du système. Ce type de données permet aux modèles verticaux d’automatiser des tâches, de détecter des modèles et de générer des prédictions précises.

L’IA horizontale, en revanche, s’engage avec des données semi-structurées ou non structurées, des PDF, des fils de discussion Slack, des Google Docs ou des conversations par courriel. Ces données étant plus difficiles à interpréter, l’IA a besoin d’une compréhension sémantique avancée pour en extraire le sens et combiner des informations d’origines multiples. C’est ce qui lui permet de synthétiser les connaissances dans l’ensemble de l’entreprise, et pas seulement à partir d’une seule plateforme.

Le problème est que la plupart des organisations ne gèrent pas ces deux ensembles de données de manière coordonnée. Les données structurées sont stockées dans les flux de travail. Les données non structurées se répandent partout. Si vos systèmes ont des identifiants déconnectés, des permissions incohérentes ou des normes de métadonnées inexistantes, l’intelligence s’effondre au moment de la transmission.

Les dirigeants doivent considérer les données comme une infrastructure. Il ne s’agit pas seulement de stockage ou de conformité, mais de la base d’opérations intelligentes. Cela signifie qu’il faut unifier les cadres de métadonnées, appliquer les normes d’accès et relier les enregistrements entre les systèmes. Si vos initiatives en matière d’IA ne s’appuient pas sur une architecture de données claire, leurs résultats s’en ressentiront, non pas en termes de qualité, mais de pertinence. Un meilleur alignement des données augmente à la fois la précision de l’automatisation et le potentiel de découverte.

L’IA pilotée par les personnes améliore la pertinence contextuelle et la productivité des utilisateurs

Mettre l’IA entre les mains des utilisateurs ne fonctionne que si elle comprend ce dont ces derniers ont réellement besoin. L’IA pilotée par les personnes en tient compte. Au lieu d’une solution unique, elle adapte les réponses et les capacités en fonction de rôles spécifiques, des ventes, de l’assistance, de l’approvisionnement, etc. L’IA verticale améliore l’efficacité en aidant les utilisateurs à accomplir leurs tâches principales plus rapidement. L’IA horizontale favorise la prise de conscience en tirant le contexte de l’ensemble des systèmes pour éclairer ces tâches.

Prenons l’exemple d’un représentant commercial. L’IA verticale dans Salesforce recommande les meilleures actions suivantes, tandis que l’IA horizontale recueille les courriels, l’historique des conversations et les notes de réunion relatives à un client. Pour un agent d’assistance, ServiceNow attribue et résout les tickets de manière automatisée ; pendant ce temps, Perplexity fait apparaître les contenus d’assistance antérieurs dans les différents systèmes afin qu’ils puissent résoudre les cas particuliers avec moins de retard. Chaque rôle bénéficie de l’adaptation des deux couches à leur mode de fonctionnement réel.

Il ne s’agit pas de personnaliser pour le plaisir. Il s’agit d’une pertinence qui favorise la rapidité, la précision et la confiance de l’utilisateur. Lorsque l’IA connaît les responsabilités liées à un persona, elle fournit une assistance concise et stratégique plutôt que des réponses génériques ou des étapes redondantes.

Les dirigeants qui planifient les déploiements de l’IA dans les entreprises doivent établir à l’avance une correspondance entre les capacités et les personas. Cela implique d’impliquer les équipes fonctionnelles lors de la conception de l’IA et de s’assurer que les boucles de retour d’information des utilisateurs existent après le déploiement. La formation d’un seul modèle pour tous les utilisateurs n’apportera pas de valeur ajoutée. Donner à chaque rôle d’utilisateur, avec ses propres mesures, flux de travail et contexte, le bon niveau de sensibilisation à l’IA est ce qui débloque la productivité et l’adoption.

Une architecture d’entreprise moderne est essentielle à la mise en œuvre de l’IA

Le déploiement de l’IA à grande échelle ne se fait pas en assemblant des outils isolés. Il nécessite une architecture conçue pour soutenir l’intelligence dans toute l’entreprise, depuis l’ingestion des données jusqu’au retour d’information sur les modèles. Sans les bonnes fondations, les systèmes d’IA s’effondrent en termes de qualité, de cohérence et de sécurité. Les organisations qui sont les premières à agir dans ce domaine obtiennent des résultats plus rapides et des opérations plus résilientes.

Cinq éléments sont importants. Premièrement, l’indexation des données fédérées : elle permet à l’IA de tirer des informations de différents systèmes sans déplacer les données elles-mêmes. Deuxièmement, les API et les cadres d’événements : ils permettent aux composants verticaux et horizontaux de l’IA de communiquer et de déclencher des actions en temps réel. Troisièmement, le contrôle de l’identité et de l’accès : une connexion unifiée et des droits cohérents garantissent que l’IA fonctionne dans les limites de la conformité. Quatrièmement, la gestion des métadonnées : les taxonomies entre les plateformes créent une cohérence que l’IA comprend. Enfin, les boucles de rétroaction : les données d’utilisation sont essentielles pour améliorer les performances du modèle et l’expérience de l’utilisateur au fil du temps.

Cette architecture ne se contente pas de prendre en charge les outils d’IA, elle permet une intelligence continue. Elle permet à différents systèmes, rôles et flux de travail de rester synchronisés au fur et à mesure de l’évolution de l’entreprise. Lorsque l’IA fait partie de l’architecture du système et ne se contente pas d’y être superposée, l’intelligence devient fiable, sûre et extensible.

Les dirigeants doivent diriger à partir du niveau du système. Cela signifie qu’ils doivent travailler en étroite collaboration avec les architectes d’entreprise et les responsables des données pour garantir l’alignement de la sécurité, de la gouvernance des données et de l’agilité. Donner la priorité aux intégrations, aux politiques d’accès et à l’évolutivité dès le début de la feuille de route de l’IA permet d’éviter la fragmentation ultérieure et de maintenir le lien entre les humains, les données et les décisions.

L’IA agentique représente l’avenir de l’automatisation des entreprises

L’IA agentique va plus loin que l’assistance. Ces modèles ne se contentent pas de fournir des suggestions, ils sont performants. Vous définissez des objectifs et l’IA exécute des tâches à plusieurs étapes dans différents systèmes. Elle exécute, surveille, adapte et établit des rapports sans avoir besoin d’instructions étape par étape. C’est là que l’IA commence à devenir un multiplicateur de force, en gérant la complexité opérationnelle à grande échelle.

Par exemple, dans les opérations de revenus, une IA agentique peut détecter une transaction stagnante, obtenir un historique pertinent, générer une proposition sur mesure, se coordonner avec le service juridique et programmer un suivi, le tout de manière autonome. De même, dans le domaine juridique et de l’approvisionnement, agents d’IA peuvent extraire les risques contractuels, valider la conformité et déclencher des examens, en arrière-plan.

Ce changement exige plus que de meilleurs modèles. Elle nécessite une nouvelle conception des processus, une capacité d’orchestration et des données d’entrée extrêmement précises. Elle exige également de la fiabilité. Ces systèmes agissent au nom des humains. La confiance doit être instaurée par un raisonnement transparent, des garde-fous robustes et l’auditabilité des résultats. Vous ne vous contentez pas de déployer l’IA agentique, vous l’opérationnalisez avec clarté et garanties dès le premier jour.

Le passage à l’IA agentique a des implications majeures pour la conception des organisations. Les dirigeants doivent anticiper l’évolution des rôles, la redéfinition des tâches et la responsabilisation du système. L’IA commencera à s’approprier des processus discrets. Cela signifie qu’il faut reconsidérer les domaines dans lesquels l’autonomie est autorisée, la manière dont les exceptions sont gérées et qui régit les règles de fonctionnement. Le passage de l’assistance aux tâches à la propriété des tâches modifie la manière dont les entreprises se gèrent et s’adaptent.

La transformation numérique passe désormais par une réinvention intelligente

La transformation numérique signifiait auparavant déplacer les systèmes vers le cloud, numériser les flux de travail ou automatiser les tâches répétitives. C’était la première phase. Aujourd’hui, la transformation va bien au-delà de l’optimisation des flux de travail. Le nouveau défi du leadership consiste à intégrer l’intelligence à tous les niveaux, les données, les systèmes, les personnes et la stratégie. L’IA n’est plus un complément à la transformation, elle est la transformation.

Les organisations qui y parviennent ne se contentent pas de fonctionner plus rapidement, elles prennent des décisions plus intelligentes, opèrent avec précision à grande échelle et passent d’un modèle réactif à un modèle proactif. Cela se produit lorsque l’IA verticale améliore la vitesse d’exécution au sein de fonctions spécialisées telles que les ventes, la finance, l’approvisionnement ou le service juridique, tandis que l’IA horizontale connecte l’ensemble des opérations, en extrayant des informations intersystèmes et en favorisant l’alignement du haut vers le bas.

Les dirigeants ont désormais la possibilité d’intégrer l’IA dans le mode de fonctionnement, d’apprentissage et d’adaptation de leur entreprise. Cela signifie des entrées intelligentes à la périphérie, un contrôle intelligent des processus au centre et une orchestration intelligente entre les parties prenantes. Résultat : de meilleures prévisions, une collaboration renforcée et des cycles de production qui se terminent en quelques jours au lieu de quelques mois. Bien menée, cette réinvention améliore les performances de l’entreprise sur tous les plans.

Les dirigeants doivent passer d’une réflexion au niveau du programme à une réinvention au niveau du système. Il s’agit notamment de repenser les modèles opérationnels en intégrant l’IA comme un composant intégré, et non comme un ajout externalisé. Cela exige également des investissements dans la confiance, la gouvernance et les talents qui comprennent l’IA non seulement comme une technologie, mais aussi comme un élément de la capacité stratégique de l’organisation. La réinvention doit être mesurable, non pas en fonction de la quantité d’IA utilisée, mais en fonction de la manière dont elle modifie de manière décisive les résultats de l’entreprise.

Récapitulation

Ce changement n’est pas facultatif. L’IA n’est pas un élément que l’on superpose à l’infrastructure existante en espérant des gains progressifs. C’est le nouveau cœur de la façon dont les affaires sont faites, à travers l’exécution, la perspicacité et l’adaptabilité. Les dirigeants qui comprennent cela iront plus vite, opéreront avec plus de précision et prendront des décisions qui tiendront la route.

Qu’il s’agisse de l’IA verticale qui produit des résultats spécifiques ou de l’IA horizontale qui débloque l’intelligence connectée, la valeur réelle apparaît lorsque les deux couches sont alignées sur votre personnel, vos processus et vos priorités. Il ne s’agit pas de courir après la prochaine tendance technologique. Il s’agit de concevoir des organisations qui apprennent, agissent et évoluent intelligemment, en temps réel, dans toutes les fonctions.

La prochaine décennie d’avantages concurrentiels ne sera pas alimentée par le seul talent ou les seules données. Il sera alimenté par la capacité d’une organisation à transformer l’intelligence en action. Pour cela, il faut une vision claire, une architecture rigoureuse et des dirigeants prêts à parier sur un changement de système à long terme, et non sur les gros titres à court terme.

Appropriez-vous le modèle d’exploitation. Faites de l’IA un élément fondamental. Tout le reste évolue à partir de là.