Manque de vision stratégique et de préparation dans les déploiements d’IA
De nombreux projets d’IA n’échouent pas parce que la technologie ne fonctionne pas. Ils échouent parce que les dirigeants ne comprennent pas ce qu’il faut faire pour que l’IA fonctionne dans le monde réel. Il est facile de s’enthousiasmer pour les possibilités offertes, tout le monde parle de l’IA et la pression exercée par les conseils d’administration et les PDG pour que l’entreprise devienne « AI-first » est réelle. Mais agir rapidement sans comprendre le chemin à parcourir n’est pas du leadership. C’est une supposition.
Pour être efficaces, les déploiements d’IA doivent avoir un objectif clair. Cela signifie qu’il faut non seulement définir la technologie, mais aussi la façon dont elle s’intègre à vos données, vos processus, votre infrastructure et votre personnel. Trop d’entreprises font l’impasse sur la gouvernance, oublient la qualité des données ou poursuivent des cas d’utilisation tape-à-l’œil qui n’offrent que peu de valeur. Elles expérimentent un peu, lancent quelques prototypes, puis perdent du temps et des ressources à essayer de réparer ce qui était cassé dès le départ.
On ne se lance pas avant d’avoir posé les fondations. En l’absence d’un plan clair, la plupart des projets d’IA restent bloqués au stade du prototype – quelque chose qui fait bonne figure dans une présentation, mais qui n’apporte pas de véritable retour sur investissement. Selon la dernière étude d’Omdia, seulement 10 % des entreprises ont vu plus de 40 % de leurs projets d’IA aboutir à la production. Plus d’un tiers d’entre elles ont fait état d’un taux de réussite de 10 % ou moins. Il ne s’agit pas seulement d’une mauvaise exécution, mais d’un manque de préparation.
Si vous voulez éviter de faire partie de ce groupe d’échecs, commencez par les bases : une gouvernance solide, des incitations alignées et des données propres et accessibles. Faites des prototypes intelligents, ne vous contentez pas de les mettre en œuvre pour « avoir l’air innovant ». Construisez à l’échelle, sinon vous ne cesserez de reconstruire.
La solidité financière favorise l’expérimentation de l’IA, mais ne garantit pas son expansion
Avoir de l’argent facilite le démarrage. Cela ne rend pas la mise à l’échelle automatique.
Les entreprises qui expérimentent le plus l’IA sont généralement celles qui ont les poches pleines. Elles peuvent se permettre de mener des dizaines de projets de prototypes dans plusieurs départements. Ce n’est pas une mauvaise chose, c’est une preuve d’intention. Mais ce que les données nous apprennent également, c’est que l’expérimentation ne garantit pas les résultats. Le passage de l’idée à l’IA opérationnelle ne se fait pas par hasard. Sans structure, la plupart de ces prototypes n’aboutissent jamais.
D’après le rapport d’Omdia, environ 58 % des entreprises interrogées mènent entre 6 et 50 expériences d’IA. Ce chiffre diminue fortement si l’entreprise gagne moins de 100 millions de dollars par an. L’échelle n’est pas seulement une question de volume de projets, mais aussi de cohérence, d’optimisation et de résultats.
Voici donc la nuance : les ressources financières sont un facteur de facilitation important, mais s’il n’y a pas de stratégie derrière l’investissement, la piste d’atterrissage est gaspillée. Dépenser 5 millions de dollars pour l’IA ne signifie pas que vous obtiendrez 5 millions de dollars de valeur. En fait, cela signifie probablement que vous découvrirez à quelle vitesse des dépenses désorganisées en matière d’IA peuvent épuiser les budgets.
La mise à l’échelle de l’IA ne consiste pas à y consacrer plus d’argent. Il s’agit de tirer des enseignements des premiers projets pilotes, de comprendre ce qui fonctionne et de le systématiser dans l’ensemble de l’entreprise. Si votre structure d’expérimentation n’inclut pas un chemin vers la production, la plupart de vos paris sur l’IA finiront dans le cimetière du théâtre de l’innovation.
La concentration stratégique sur des domaines à faible risque et à fort impact favorise la réussite.
L’une des décisions les plus judicieuses que vous puissiez prendre en matière d’IA est de commencer là où les enjeux sont gérables, mais où l’impact est visible. À l’heure actuelle, les entreprises qui ont le vent en poupe choisissent des cas d’utilisation spécifiques avec des rendements clairs, comme la génération de code pour les outils internes ou le triage automatisé dans le service client. Il s’agit d’environnements contrôlés avec des résultats mesurables et un faible risque opérationnel.
Steven Dickens, analyste principal chez Hyperframe Research, souligne ce point précis. Selon lui, les dirigeants les plus efficaces ne se précipitent pas sur les systèmes critiques avec des stratégies d’IA à moitié ficelées. Au contraire, ils isolent leurs premiers projets dans des fonctions où une erreur ne nuit pas à l’entreprise et où les résultats renforcent la confiance en interne.
Il s’agit d’un modèle qui mérite d’être suivi, avec un minimum de friction et un maximum de retour d’information. Vous obtenez des preuves précoces de la valeur tout en développant les connaissances internes. Et cela vous donne un effet de levier lorsque vous passez à l’échelle supérieure. Ce qui ne fonctionne pas, c’est d’essayer d’automatiser des services entiers dès le premier jour ou de confier à des modèles instables des fonctions en contact avec la clientèle avant que les performances n’aient été prouvées.
Il n’y a pas de gloire à être le premier à échouer publiquement. Prenez le temps de prouver la faisabilité, de comprendre l’adéquation opérationnelle et d’ajuster les performances. Une fois que la confiance dans le système est acquise, techniquement et culturellement, vous pouvez passer à l’échelle supérieure plus rapidement et avec moins de résistance. La concentration est importante. Une exploration large et non ciblée draine de l’énergie et du capital. Un effort ciblé permet d’améliorer les résultats.
Une base de données solide est essentielle pour un déploiement efficace de l’IA
Si vos données sont désorganisées, votre IA ne fonctionnera pas, quelle que soit l’avancée de vos modèles. C’est là que de nombreuses entreprises commettent des erreurs. Elles s’empressent de déployer des outils d’IA sans s’occuper des fondations. Elles se demandent ensuite pourquoi rien n’évolue et pourquoi les coûts de recyclage grimpent en flèche.
L’IA a besoin de données propresstructurées, gouvernées et accessibles. Il ne s’agit pas d’un problème informatique, mais d’un problème de préparation de l’entreprise. Jack Gold, analyste principal chez J. Gold Associates, a mis le doigt sur ce problème. Il souligne que de nombreuses entreprises disposent encore de données fragmentées ou cloisonnées qui ne peuvent pas être utilisées pour affiner efficacement les grands modèles linguistiques. C’est l’un des principaux obstacles à la réussite de l’IA au niveau de l’entreprise.
La réalité est là : les modèles génériques, aussi puissants soient-ils, ne comprennent pas le contexte de votre entreprise. Si vous souhaitez obtenir des résultats qui vous permettent de prendre des décisions, les modèles doivent être adaptés en utilisant votre propre langage, vos flux de travail et vos priorités commerciales. Ce type de réglage fin nécessite des ensembles de données unifiés, sans lacunes ni suppositions. Si vos équipes ne peuvent pas accéder aux données dont elles ont besoin, votre IA ne peut pas apprendre à partir de ces données, et les résultats restent génériques et inefficaces.
Se précipiter pour lancer des fonctionnalités tape-à-l’œil comme les chatbots sans avoir mis de l’ordre dans vos données ne fait qu’engendrer des retouches et du gaspillage. Les DSI qui se concentrent d’abord sur les pipelines de données, la façon dont les informations circulent, où elles sont stockées et comment elles sont gouvernées, finissent par construire des plateformes durables plutôt que des démonstrations à court terme.
En résumé : avant de déployer des modèles, corrigez vos données. Il ne s’agit pas d’une tâche secondaire. C’est la base sur laquelle tout repose.
L’adoption inégale de l’IA dans les différents secteurs reflète la diversité des préparatifs et des besoins
L’adoption de l’IA ne se fait pas au même rythme dans tous les secteurs, ce qu’il est important de comprendre lorsque vous planifiez votre feuille de route. Certains secteurs, comme l’assurance, la technologie et les biens de consommation, ont pris des mesures énergiques. Ils intègrent l’IA dans la gestion de l’information, le génie logiciel et les opérations de service, où les avantages se font déjà sentir.
Selon la dernière étude de McKinsey sur la maturité du marché de l’IA, 90 % des organisations interrogées utilisent l’IA sous une forme ou une autre. Mais l’endroit où elles l’utilisent, et l’ampleur de cette utilisation, varient considérablement. Dans le secteur de l’assurance, l’IA aide à gérer des volumes importants de données sur les clients et les opérations. Dans le secteur des technologies, elle optimise les flux de développement de logiciels. Les entreprises de biens de consommation utilisent l’IA dans l’exécution ciblée des ventes et du marketing.
En revanche, l’adoption reste limitée dans des secteurs tels que l’industrie pharmaceutique, la construction et l’ingénierie lourde. Il s’agit de secteurs où les environnements réglementaires sont complexes, la qualité des données variable et les exigences de sécurité ou de conformité complexes. Les technologies sont peut-être prêtes, mais les processus et l’infrastructure ne le sont souvent pas, ce qui ralentit la mise en œuvre de l’IA.
Pour les décideurs de haut niveau, cela signifie que la stratégie d’IA doit être fondée sur les capacités réelles de votre secteur. Si vous cherchez à copier le déploiement de l’IA d’une entreprise technologique dans un domaine hautement réglementé, vous risquez de perdre du temps. Concentrez-vous plutôt sur l’alignement de vos objectifs en matière d’IA sur les exigences opérationnelles et de conformité propres à votre secteur. Utilisez la dynamique de votre secteur comme un signal et non comme un modèle.
Adoption prometteuse, mais sélective, des applications d’IA agentique
Nous commençons à voir une traction significative avec l IA agentiqueLes systèmes d’IA qui agissent avec une autonomie limitée dans le cadre de paramètres définis, mais uniquement dans des domaines spécifiques. À l’heure actuelle, les progrès les plus importants proviennent de l’automatisation des services informatiques et de la gestion des connaissances. Dans ces environnements, les agents peuvent prendre des décisions, réagir rapidement et réduire les tâches répétitives sans introduire de risque.
L’enquête de McKinsey souligne que les agents d’IA agentiques sont plus couramment utilisés dans la technologie pour l’ingénierie logicielle et les opérations d’arrière-plan. Ils gagnent également du terrain dans les technologies de l’information et la gestion des connaissances des entreprises, où les flux de travail sont contrôlés et les ensembles de données volumineux. Mais l’adoption plus large dans des fonctions telles que les ressources humaines, la gestion des stocks et la fabrication reste faible.
Il ne s’agit pas d’un problème technologique, mais d’un problème de déploiement. De nombreuses entreprises sont encore en train de définir des zones de sécurité où ces outils peuvent fonctionner de manière autonome. Lorsque la tâche est sensible ou très variable, les humains restent le dernier point de contrôle. C’est pourquoi l’adoption est plus lente dans les rôles impliquant une infrastructure physique ou un travail interpersonnel nuancé.
Si vous êtes à la tête de l’un de ces efforts exploratoires, commencez par fixer des limites. Définissez le degré de contrôle de l’agent, le moment où l’intervention est nécessaire et la manière dont la surveillance humaine s’intègre. Testez ensuite de manière itérative. Une expansion trop rapide ou sans structure entraîne de mauvais résultats et une résistance de la part de votre personnel.
L’IA agentique a le potentiel d’améliorer la façon dont les équipes travaillent, mais seulement lorsqu’elle est déployée là où elle a un sens opérationnel. Soyez sélectif dès le départ et faites évoluer votre système lorsqu’il aura prouvé qu’il est capable de mener à bien la tâche.
L’IA, un outil de transformation au-delà des simples économies de coûts
La plupart des entreprises utilisent l’IA pour réduire les coûts. C’est la réponse par défaut, automatiser les flux de travail, réduire les frais généraux, augmenter l’efficacité. Facile à mesurer, facile à justifier. Mais si vous vous arrêtez là, vous ne touchez pas à la majeure partie de la valeur de l’IA. L’efficacité est un avantage, pas une stratégie.
Le véritable impact à long terme de l’IA consiste à repenser le mode de fonctionnement de votre entreprise. Il ne s’agit pas simplement d’accélérer les mêmes processus, mais de se demander si ces processus devraient exister. Les entreprises leaders ne se contentent pas d’appliquer l’IA à leur structure actuelle, elles conçoivent de nouvelles structures autour des capacités de l’IA.
Tara Balakrishnan, partenaire associé chez McKinsey, le dit clairement : se concentrer uniquement sur l’efficacité limite ce que l’IA peut faire. Les entreprises qui traitent l’IA comme un outil de réinvention, de nouveaux produits, de nouveaux modèles d’entreprise, de nouvelles lignes de services, devancent celles qui n’ont que des programmes de coûts opérationnels.
Si vous êtes un dirigeant qui construit une entreprise prête pour l’avenir, ce changement d’état d’esprit est essentiel. Vous devez cesser de considérer l’IA comme un outil d’arrière-guichet et commencer à l’envisager au niveau du conseil d’administration. Où l’IA peut-elle ouvrir des marchés, éliminer des frictions ou générer de la valeur pour le client d’une manière que vos concurrents n’ont pas encore vue ?
Cela ne signifie pas qu’il faille abandonner les objectifs d’efficacité. Il s’agit de positionner l’IA comme un moteur de croissance, et non comme un simple réducteur de dépenses. La différence se manifeste au niveau de la part de marché, de la vitesse d’innovation et de la rapidité d’adaptation aux bouleversements.
Les systèmes existants et une surveillance insuffisante augmentent les risques de déploiement
Le déploiement de l’IA dans une infrastructure existante fonctionne rarement comme les entreprises l’espèrent. Vos modèles d’IA ne fonctionnent pas dans le vide, ils dépendent des systèmes et des flux de travail déjà en place. Si votre environnement informatique est fragmenté ou obsolète, les résultats de l’IA seront soit bloqués, soit sous-performants. Il s’agit d’un problème structurel et non technique.
Jinsook Han, responsable de la stratégie et de l’IA agentique chez Genpact, l’a clairement expliqué : les entreprises construisent souvent des preuves de concept sur la base d’une architecture datée, puis se heurtent à des difficultés majeures lorsqu’elles tentent de passer à l’échelle supérieure. Un déploiement réussi de l’IA nécessite plus que des intégrations d’API et des instances de cloud. Vous devez moderniser les flux de données, normaliser les interfaces et repenser la manière dont les personnes interagissent avec les systèmes.
Il y a également un problème de personnes. Vous ne pouvez pas exclure les êtres humains de la boucle. L’IA agentique est puissante, mais elle a toujours besoin d’être supervisée. Le jugement humain est nécessaire, en particulier pour les tâches impliquant un risque, une responsabilité ou une adaptation. L’IA améliore les performances ; elle ne remplace pas la gouvernance.
Si vous ne tenez pas compte de la compatibilité des systèmes ou si vous vous fiez entièrement à l’automatisation, les conséquences s’accumulent rapidement : résultats incorrects, manque de confiance de la part des utilisateurs, initiatives bloquées. La solution ne réside pas seulement dans les mises à jour techniques, mais aussi dans la clarté opérationnelle. Définissez qui surveille quoi, où se fait l’escalade et à quoi ressemble le succès, après le déploiement.
Pour les décideurs, la conclusion est simple : si votre architecture n’est pas prête et si votre gouvernance n’est pas définie, ne déployez pas encore. La précipitation conduit à des reconstructions. Moderniser dès le départ réduit les risques et accélère la valeur ajoutée lorsque l’IA est enfin mise à l’échelle.
Les agents d’intelligence artificielle sont principalement au stade expérimental et leur adoption en production est retardée.
Les agents d’intelligence artificielle, des systèmes capables d’agir de manière semi-indépendante en fonction des tâches et des outils, suscitent beaucoup d’intérêt, mais peu d’entreprises les ont mis en production de manière régulière. La plupart d’entre elles procèdent encore à des essais. Elles ajustent les architectures, modifient les piles d’outils et affinent la logique des agents tous les quelques mois. La technologie est prometteuse, mais elle n’est pas encore assez stable pour être déployée à grande échelle.
Cleanlab, un fournisseur travaillant directement dans ce domaine, a mené une enquête qui a révélé que 60 à 70 % des personnes interrogées reconstruisaient ou modifiaient considérablement leur pile d’IA basée sur des agents au moins une fois par trimestre. Curtis Northcutt, PDG de Cleanlab, a fait remarquer que nombre de ces entreprises repartent pratiquement de zéro à chaque fois. Ce niveau de renouvellement est le signe d’une immaturité des écosystèmes de mise en œuvre et de fournisseurs.
M. Northcutt estime qu’une véritable IA agentique, stable, dotée d’un système d’appel d’outils et de performances de niveau professionnel ne sera pas viable à grande échelle avant 2027. Ce n’est pas très loin, mais ce n’est pas non plus demain. Si vous vous attendez à ce que des agents d’IA opérationnels fassent partie intégrante des opérations cette année, vous avez une longueur d’avance sur le marché.
Pour les dirigeants, cela signifie qu’il faut ajuster les attentes. L’expérimentation précoce est précieuse, voire nécessaire, mais ne considérez pas les projets pilotes à court terme comme des solutions à long terme. Utilisez la phase actuelle pour comprendre les limites, définir les flux de travail futurs et identifier les plateformes sur lesquelles miser lorsque la technologie arrivera à maturité. Mais jusqu’à ce que la stabilité s’améliore, gardez les agents dans des rôles de bac à sable avec une supervision claire.
Le partenariat avec des fournisseurs expérimentés favorise la réussite de la mise en œuvre de l’IA
S’il s’agit de votre première mise en œuvre sérieuse de l’IA, il est judicieux de vous appuyer sur des personnes qui l’ont déjà fait. Tous les fournisseurs ne sont pas les mêmes. Certains vendent des outils, d’autres résolvent des problèmes. La différence se manifeste dans la rapidité avec laquelle vous apprenez, dans la mesure dans laquelle vous évitez les retouches et dans le fait que le système dépasse la phase de prototypage.
Jack Gold, analyste principal chez J. Gold Associates, et Curtis Northcutt de Cleanlab préconisent tous deux un partenariat avec des fournisseurs de solutions d’IA expérimentés. Les entreprises qui ont déjà gagné et perdu savent ce qui fonctionne, ce qui ne fonctionne pas et où se trouvent les pièges les plus courants. Cette expérience permet à vos équipes internes de gagner du temps et d’éviter les cycles perdus.
Ce type de partenariat ne se limite pas à l’intégration d’un nouvel ensemble d’outils. Il s’agit d’incorporer les meilleures pratiques, les modèles de mise en œuvre et les modèles de livraison éprouvés. Il s’agit également de s’adapter rapidement lorsque la technologie évolue, et cet espace évolue rapidement. Un bon partenaire vous aide à répondre aux mises à jour sans déstabiliser votre feuille de route.
Pour les dirigeants soucieux d’appliquer correctement l’IA, la question n’est pas de savoir s’il faut s’associer, mais avec qui il faut le faire. Ne vous contentez pas de démonstrations. Demandez des références de production. Vérifiez la fréquence à laquelle ils reconstruisent la logique de leurs agents. Une bonne collaboration peut vous permettre de passer de bonnes idées à des systèmes opérationnels plus rapidement et avec moins de surprises.
Dernières réflexions
Si vous ne retenez qu’une chose, c’est que l’IA n’est pas une question de technologie, c’est une question d’adéquation avec votre activité. Les entreprises qui obtiennent une valeur réelle ne sont pas celles qui utilisent le plus de pilotes. Ce sont celles qui agissent avec clarté, discipline et une vision à long terme.
Les dirigeants qui considèrent l’IA comme une capacité essentielle, et non comme une expérience secondaire, sont déjà en train de restructurer les flux de travail, d’améliorer la vitesse de prise de décision et de créer des avantages injustes. Cela n’est pas le fruit d’un battage médiatique. Cela se produit grâce à une solide stratégie de données, à une gouvernance pragmatique et à la connaissance des domaines dans lesquels il convient de se déployer en premier lieu.
Ne vous précipitez pas pour faire les gros titres avec des fonctionnalités tape-à-l’œil. Construisez une base capable de fonctionner de manière cohérente. Limitez les risques au début, associez-vous à des personnes qui connaissent le terrain et ne passez à l’échelle supérieure que lorsque le système a prouvé qu’il pouvait tenir ses promesses.
La direction donne le ton. Lorsque votre stratégie en matière d’IA est réfléchie, le reste de l’organisation évolue avec détermination. C’est ce qui fait passer l’IA du statut de mot à la mode à celui d’avantage commercial.
