La plupart des entreprises ne parviennent pas à obtenir un véritable retour sur investissement de l’IA générative en raison d’une mauvaise intégration et d’un manque d’apprentissage continu.
De nombreuses entreprises expérimentent l’IA. Leurs équipes utilisent ChatGPT ou Microsoft Copilot pour nettoyer les courriels, résumer des rapports et faire du brainstorming. Ces outils sont populaires parce qu’ils sont faciles à utiliser. Pas de barrières. Pas d’approbation. Mais l’utilisation de l’IA de manière désinvolte ne crée pas de valeur pour l’entreprise. Ce qui se passe, c’est que les entreprises se contentent de cocher la case « IA », sans rien construire qui tienne vraiment la route.
Le véritable retour sur investissement de l’IA générative n’est pas le fruit d’une expérimentation aléatoire. Il nécessite une intégration délibérée dans les flux de travail opérationnels. Lorsque l’IA est utilisée uniquement comme un raccourci pour des tâches isolées, elle n’apprend pas. Elle ne retient pas le contexte. Elle ne s’améliore donc pas. Vous restez bloqué en première vitesse, répétant les mêmes actions sans en augmenter l’impact.
Si l’outil d’IA ne s’améliore pas au fil des utilisations, les équipes perdent confiance. Il finit par être mis de côté. Pas de boucle de rétroaction. Pas d’évolution. Ce qui a commencé comme une expérience passionnante finit dans un jeu de diapositives comme une « initiative future ».
Les recherches du MIT confirment cette tendance. Ce n’est que lorsque les outils d’IA sont intégrés dans des flux de travail significatifs, où leurs performances sont mesurées et affinées régulièrement, qu’ils commencent à produire des bénéfices à long terme. C’est à ce moment-là que l’IA passe de la nouveauté à la fonction. Sinon, elle n’est qu’un poids mort.
L’adoption efficace de l’IA nécessite l’intégration d’outils dans les flux de travail existants, générateurs de valeur.
La plupart des pilotes d’IA sont plus beaux dans la démo que dans la production. Il est facile de prototyper quelque chose d’élégant. Une interface réactive, une première impression solide, des réponses fluides. Mais les produits se comportent différemment lorsqu’ils sont mis sous pression, et l’IA générative ne fait pas exception.
Dans le monde réel, l’IA trébuche. Elle oublie les instructions précédentes. Elle répète des erreurs qui auraient dû être éliminées. Le contexte que votre équipe lui a fourni hier a disparu aujourd’hui. C’est là que la plupart des systèmes s’effondrent. Les gens cessent de corriger le modèle. Ils le contournent. Les progrès ralentissent. L’IA ne s’adapte pas et le pilote se heurte à un mur.
C’est exactement ce qu’a souligné Omar Shanti, directeur technique de Hatchworks AI. Il a déclaré : « Les projets d’IA générative sont faciles à réaliser, mais difficiles à bien faire ». C’est vrai. Il est facile de lancer un essai et d’obtenir rapidement un prototype. Le transformer en un système fiable et évolutif qui fonctionne en production ? C’est difficile. La plupart des équipes n’y parviennent pas.
Le succès ne vient pas de l’étendue. Elle vient du choix du bon point de départ. Les systèmes d’IA performants commencent dans les flux de travail qui comptent déjà. Prenons l’exemple de l’assistance à la clientèle. Si vous créez un assistant IA qui rédige des réponses et s’améliore chaque jour, c’est de la valeur. Ou une IA qui traite les factures et réduit la durée des litiges, là encore, les avantages réels s’accumulent au fil du temps.
Les recherches du MIT montrent que les entreprises qui réussissent avec l’IA choisissent des cas d’utilisation restreints liés à la performance opérationnelle. Ces outils peuvent ne pas impressionner lors d’une grande démonstration publique. Mais donnez-leur un trimestre et ils montreront leur valeur sur le tableau de bord.
Les performances durables proviennent de systèmes qui apprennent par la pratique, de manière incrémentale et fiable. Si votre IA n’est pas intégrée au cœur de vos processus, elle n’évoluera pas. Et si elle n’évolue pas, elle ne rapportera rien.
Les entreprises qui parviennent à un retour sur investissement de l’IA privilégient les cas d’utilisation étroits et à fort impact plutôt que les stratégies de rupture à grande échelle.
Les entreprises qui génèrent une valeur réelle à partir de l’IA générative ont tendance à faire quelque chose de simple : elles cessent de courir après le battage médiatique et se concentrent sur ce qui compte. Elles ne visent pas une perturbation à grande échelle. Elles visent des gains opérationnels. Cela signifie généralement qu’elles identifient quelques flux de travail, ceux qui sont directement liés au chiffre d’affaires, à l’efficacité ou à la prise de décision, et qu’elles concentrent leurs efforts en matière d’IA sur ce point.
Johnson & Johnson a opéré ce changement. Après avoir mené des centaines de projets pilotes d’IA générative, ils ont réalisé que seuls 10 à 15 % d’entre eux généraient 80 % de la valeur totale. Il s’agit d’une concentration importante du retour sur investissement. Au lieu d’essayer de tout développer en même temps, l’entreprise a éliminé la plupart des bruits et a donné aux unités commerciales, telles que la chaîne d’approvisionnement et la R&D, la possibilité de s’approprier les outils qui leur convenaient. Cette clarté leur a permis d’agir plus rapidement et plus intelligemment.
Les dirigeants souhaitent souvent que l’échelle et l’innovation soient simultanées. Mais commencer par des cas d’utilisation ciblés n’est pas une limitation. C’est ainsi que les premières victoires deviennent les fondations d’une transformation plus large. Les recherches de Deloitte le confirment. Les études de cas montrent que limiter le déploiement de l’IA à des domaines à fort impact, des domaines déjà structurés pour l’amélioration des processus, produit un retour sur investissement plus rapide. Ajoutez à cela une gouvernance centralisée, et vous vous assurez que les outils ne deviennent pas dispersés ou redondants.
Cette approche nécessite de la discipline. Cela signifie que les dirigeants doivent être prêts à rejeter les demandes vagues et à concentrer les ressources sur des tâches dont la contribution a déjà été prouvée. Le retour sur investissement provient de la traction au fil du temps, et non de la nouveauté. L’amélioration continue d’un seul domaine utile vaut mieux qu’une douzaine d’idées déconnectées qui ne dépassent jamais le stade du projet pilote.
La rétention du retour d’information et l’adaptabilité du système sont essentielles pour assurer la pérennité des performances de l’IA.
La plupart des pilotes d’IA disparaissent parce qu’ils sont défaillants dans un domaine critique : l’absence de mémoire. Lorsqu’un système ne retient pas le retour d’information, chaque session repart à zéro. Cela crée de la frustration, tue la confiance et empêche la croissance. Un outil d’IA générative qui ne peut pas se souvenir d’une erreur commise la semaine dernière continuera à la répéter. L’équipe finit par abandonner.
Ce n’est pas que la technologie ne puisse pas devenir plus intelligente, c’est que le système n’a pas été conçu pour apprendre par la pratique. Les systèmes d’IA efficaces restent dans le flux de travail. Ils demandent un retour d’information, l’appliquent et le retiennent. À chaque correction, le modèle s’améliore un peu plus. Au fil du temps, les améliorations s’accumulent. L’IA fonctionne désormais en synchronisation avec l’équipe. Elle est alignée. La répétition devient un renforcement. Pas de gaspillage.
Il ne s’agit pas seulement d’un problème d’expérience utilisateur. C’est un problème d’architecture des systèmes. La boucle de rétroaction doit être intentionnelle. Vous ne pouvez pas vous attendre à une amélioration sans mécanismes de suivi, de gouvernance et d’application des informations. Les équipes doivent avoir une visibilité sur la façon dont l’IA s’adapte et être convaincues que leur contribution a un effet.
Les travaux de McKinsey sur l’IA dite « agentique » le confirment. Les systèmes qui se souviennent du retour d’information et qui s’adaptent en cours d’utilisation réelle, et pas seulement lors de la configuration, sont toujours plus performants que les déploiements statiques. Ces outils ne se contentent pas de répondre aux questions. Ils fonctionnent comme des contributeurs au sein d’une équipe. Chaque interaction les renforce.
Pour les dirigeants, le mandat est simple. Ne vous contentez pas de déployer l’IA, construisez-la pour qu’elle s’adapte. Si votre système se réinitialise à chaque fois qu’il est utilisé, vous ne créez pas une technologie qui apprend. Vous faites tourner une boucle qui ne mène nulle part.
L’état de préparation des organisations à l’IA dépend de la conception fonctionnelle et des boucles de rétroaction.
La plupart des entreprises pensent qu’elles sont prêtes à développer l’IA une fois que le budget est approuvé et que le leadership est aligné. Cette hypothèse ne tient pas la route. L’état de préparation n’est pas une question de dépenses ou de parrainage. Il s’agit des mécanismes réels qui soutiennent l’apprentissage, le suivi des performances et l’utilisation quotidienne.
Vous devez savoir qui est responsable du processus de retour d’information. Vous devez avoir une visibilité sur la manière dont les améliorations sont appliquées. Enfin, vous devez identifier les équipes qui bénéficient du bon fonctionnement du système. Si ces réponses ne sont pas claires, il est probable que l’effort d’IA ne soit pas prêt à s’étendre, même si tout le reste est en place.
Vivar Aval, directeur financier et directeur de l’exploitation d’Avidbots, l’a clairement exprimé : « Je ne suis pas surpris que tant d’entreprises ne mesurent pas le retour sur investissement. L’adoption précoce est itérative. La phase pilote est celle où vous apprenez votre base de référence, définissez les bons indicateurs et ce n’est qu’ensuite que vous pouvez prouver la valeur. » Il a raison. En l’absence de mesures définies et de responsabilité au niveau du processus, les entreprises confondent souvent expérimentation et progrès.
Les dirigeants qui prennent au sérieux les performances de l’IA investissent non seulement dans des outils, mais aussi dans l’intégration. Cela signifie qu’il faut aligner les indicateurs de performance clés sur les flux de travail soutenus par l’IA, veiller à ce que les résultats apparaissent dans les tableaux de bord et traiter le retour d’information de la même manière que n’importe quel autre signal opérationnel. Tant que le système ne s’ajuste pas et ne s’améliore pas, il ne fournit pas de retour sur investissement, il fonctionne simplement en version bêta.
La valeur durable ne se produit que lorsque les systèmes d’IA peuvent suivre, s’adapter et clarifier l’impact au sein de l’unité opérationnelle qu’ils soutiennent. L’approbation et le financement créent une opportunité. La conception fonctionnelle et l’appropriation du retour d’information déterminent le résultat.
La gouvernance et l’architecture technique sont essentielles pour développer l’IA avec succès.
Aucun système d’IA ne peut s’étendre durablement sans une gouvernance solide et des bases techniques claires. Les outils peuvent fonctionner de manière isolée, mais sans structure, ils dérivent. Les flux de travail deviennent incohérents. Les résultats ne sont plus traçables. Finalement, l’IA est déconnectée du processus commercial qu’elle est censée soutenir.
La gouvernance définit qui a autorité sur le retour d’information, la qualité des données, l’utilisation des outils et les améliorations du système. Sans cette structure, les entreprises se contentent souvent d’expérimentations superficielles. Le succès à grande échelle exige plus de précision. L’IA doit fonctionner dans le cadre de flux de travail bien définis, avec des responsabilités claires en matière de données et des protocoles de correction.
D’un point de vue technique, l’architecture doit soutenir l’apprentissage permanent. Cela signifie qu’il faut construire des systèmes capables de saisir les ajustements, de les appliquer d’une session à l’autre et de conserver le contexte. Les équipes doivent être en mesure de constater les progrès réalisés, que ce soit en réduisant les erreurs, en accélérant les cycles ou en s’alignant davantage sur les résultats de l’entreprise.
Les recherches de McKinsey sur l’IA adaptative et agentique renforcent ce constat. Les systèmes les plus efficaces ne reposent pas uniquement sur les performances initiales. Ils changent et évoluent en fonction de la façon dont les gens interagissent avec eux. Ils réagissent aux corrections de trajectoire. Ils conservent ce qui fonctionne. Cela n’est possible que lorsque la conception technique permet une amélioration visible.
Omar Shanti, directeur technique de Hatchworks AI, résume la situation : « Il est facile de passer à la phase pilote, mais le passage à la production est un objectif insaisissable pour la plupart des entreprises. » Cette difficulté vient du fait que l’on essaie de passer à l’échelle sans disposer de systèmes fondamentaux de contrôle et de responsabilité.
Pour les dirigeants, le message est simple. Si vous voulez que l’IA prenne de l’ampleur, ne faites pas l’impasse sur l’architecture. Assurez-vous que le retour d’information façonne le résultat, que la gouvernance assure la cohérence et que les performances sont suivies en temps réel. Sinon, le système ne tiendra pas et ne se développera pas.
L’interaction directe avec le client est souvent un domaine inadapté à l’IA générative
Lorsque les entreprises déploient l’IA générative en première ligne, en interaction directe avec les clients, elles introduisent un risque. Dans les secteurs où la confiance, la précision et l’engagement personnel sont essentiels, l’IA peut ne pas offrir la cohérence ou la crédibilité que les clients attendent. Elle peut générer des réponses qui sont techniquement correctes mais qui manquent de tonus, ou ne pas traiter les questions de cas particuliers avec la nuance requise.
Les systèmes d’IA orientés vers le client sont encore en cours d’évolution. Ils manquent de mémoire à long terme, d’intelligence émotionnelle et de compréhension du contexte historique. Cela conduit souvent à des réponses génériques ou mal alignées, ce qui peut diminuer la confiance des clients. Et une fois la confiance perdue, il est difficile de la retrouver. À l’heure actuelle, les cas d’utilisation les plus productifs de l’IA générative restent internes, axés sur l’augmentation du nombre d’employés, la rationalisation des processus de base ou la réduction de la charge administrative.
Meredith Broussard, professeur associé à l’Institut de journalisme Arthur L. Carter de l’Université de New York et auteur de Artificial Unintelligence, a fait valoir un point fort : « Lorsqu’une entreprise dit à ses employés « Vous devez utiliser l’IA », c’est une mauvaise idée […]. Si vous voulez que vos clients vous fassent confiance, vous ne voulez pas que l’IA générique soit en contact avec les clients. Personne ne veut parler à un chatbot ». Elle met l’accent sur un point que tous les cadres supérieurs doivent prendre en considération. La technologie doit s’aligner sur les objectifs de confiance.
Les décisions de la direction concernant l’IA doivent refléter la nature de l’interaction commerciale. Si la relation client exige de l’empathie, de la créativité ou des conversations à fort contenu, l’IA générative doit être maintenue dans un rôle de soutien, et non dans une position de leader. Cela ne signifie pas que l’IA n’a aucun rôle à jouer dans les opérations avec les clients, mais simplement que les déploiements les plus efficaces sont ceux qui sont placés dans les coulisses, où l’optimisation est importante, mais où les erreurs entraînent moins de risques pour la réputation.
Pour l’instant, les organisations les plus performantes déploient l’IA là où elle améliore la précision, la rapidité et le coût, mais gardent le contrôle humain en place là où la loyauté et la confiance sont en jeu.
Le bilan
Si vous voulez vraiment tirer un retour sur investissement de l’IA générative, vous devez cesser de la considérer comme un projet secondaire. Les résultats viennent lorsque l’IA est intégrée dans les flux de travail qui comptent, là où le travail réel a lieu, où les équipes sont mesurées et où les résultats comptent.
La plupart des entreprises s’enlisent parce qu’elles recherchent les tendances plutôt que la traction. Elles lancent de vastes projets pilotes non ciblés, sans retour d’information. Elles évaluent le succès en fonction de l’enthousiasme et non de mesures. Ce n’est pas à l’échelle.
Les entreprises qui vont de l’avant pensent de manière opérationnelle. Elles commencent par des cas d’utilisation restreints et à fort impact. Elles investissent dans des systèmes qui apprennent, s’améliorent et se maintiennent au sein de l’entreprise. Elles veillent à ce qu’il y ait une appropriation, une responsabilité et une visibilité. Et elles traitent l’IA comme un atout fonctionnel, et non comme une vitrine.
Il ne s’agit pas d’être le premier. Il s’agit d’être efficace. Si votre système d’IA n’évolue pas avec votre équipe, il ne crée pas de valeur, il ne fait que consommer des ressources. Concentrez-vous sur ce qui est utile aujourd’hui, construisez à partir de là et veillez à ce que le système devienne toujours plus intelligent. C’est ainsi que vous ferez fonctionner l’IA à grande échelle.
