La mise en œuvre de l’IA n’en est qu’à ses débuts
Nous sommes encore au début de la courbe de déploiement de l’IA. Il y a beaucoup de bruit, mais la plupart des entreprises n’ont pas encore compris comment utiliser l’IA d’une manière qui génère réellement de la valeur. Vous avez probablement vu les promesses : automatiser les processus, obtenir des informations, aller plus vite. Mais la mise en œuvre ? Elle est souvent désordonnée, coûteuse et peu claire. Selon Deepak Seth, analyste chez Gartner, jusqu’à 95 % des expériences d’IA échouent. Ce n’est pas une petite erreur, c’est le signe qu’il existe des écarts importants entre le potentiel et l’exécution.
Le problème n’est pas l’accès à la technologie. Elle est là. Le défi consiste à savoir comment l’appliquer d’une manière qui fonctionne dans le cadre de scénarios commerciaux réels. Les dirigeants s’attendent à ce que l’IA soit prête à l’emploi. Ce n’est pas le cas. Il ne suffit pas d’appuyer sur un interrupteur pour que le retour sur investissement soit au rendez-vous, il faut un changement structurel. Vos équipes ont besoin de conseils, de clarté et de soutien pour intégrer l’IA dans des systèmes et des flux de travail auxquels elles font confiance, et non qu’elles craignent.
De nombreuses entreprises traitent encore l’IA comme une boîte à mystères. Elles pensent qu’il suffit d’avoir un modèle. Ce n’est pas le cas. Ce qui manque, ce sont des personnes qui savent quelles questions poser, des données propres et utilisables, et des dirigeants qui comprennent que l’IA est un investissement dans le changement, et pas seulement dans un logiciel.
Le résultat ? L’IA peut apporter de la valeur, mais seulement si les fondamentaux sont bons : les personnes, la structure et la culture de l’expérimentation. Si vous attendez un retour sur investissement immédiat sans repenser la manière dont les décisions sont prises, vous perdrez du temps, des talents et du budget.
Passer du battage médiatique à des stratégies d’IA centrées sur l’humain
L’approche de la ruée vers l’or dans le domaine de l’IA – construire rapidement, lancer rapidement, comprendre plus tard – n’a pas fonctionné. De nombreuses entreprises ont privilégié la rapidité et les gros titres au détriment des résultats réels. Au final, elles se sont retrouvées avec des systèmes fragmentés, des outils encombrants et des budgets gaspillés. Brooke Johnson, directeur juridique d’Ivanti, l’a dit clairement : les entreprises n’ont plus grand-chose à montrer pour ce qu’elles ont dépensé en se précipitant pour adopter l’IA.
Le changement qui s’opère aujourd’hui n’a que trop tardé : il s’agit de passer du battage médiatique à une utilisation réfléchie. Il ne s’agit pas de courir après les tendances. L’IA qui fonctionne est une IA qui inclut les personnes. L’approche centrée sur l’humain implique de former vos équipes, de définir la gouvernance et de s’assurer que la technologie aide, et non qu’elle perturbe. Si vous n’accompagnez pas votre personnel dans le déploiement, vous serez confronté à la méfiance et à la résistance interne.
Les garde-fous sont importants. Vous ne voulez pas que les systèmes d’IA prennent des décisions opérationnelles sans contrôle. Les employés ont besoin de savoir quels outils fonctionnent et lesquels ne fonctionnent pas. Ils méritent de comprendre pourquoi il existe des limites de sécurité ou pourquoi des limites éthiques sont fixées. Cette transparence favorise l’adoption et la résilience à long terme.
Si vous êtes à la tête de l’entreprise, c’est votre responsabilité. C’est en investissant dans votre personnel que vous obtiendrez des bénéfices cumulés de l’adoption de l’IA. Les équipes qui comprennent la technologie s’adaptent plus rapidement, travaillent plus intelligemment et s’appuient sur l’impact des autres. L’IA ne peut pas remplacer des experts motivés, formés et dignes de confiance. Elle doit les faire évoluer. C’est ce qui compte aujourd’hui.
Tirer parti de l’expertise acquise et des solutions disponibles sur étagère
Essayer de tout reconstruire à partir de zéro dans le domaine de l’IA est une erreur. C’est inefficace. Les outils existent déjà, utilisez-les. La plupart des organisations n’ont pas besoin d’inventer de nouveaux modèles. Elles doivent appliquer les modèles existants de manière intelligente et sécurisée. Cela signifie qu’il faut sélectionner les bons partenaires, donner la priorité à la préparation plutôt qu’à l’expérimentation brute, et intégrer l’IA là où elle génère de la valeur maintenant, et non dans plusieurs années.
Matthew Blackford, vice-président de l’ingénierie chez RWS, indique que les ingénieurs se concentrent toujours sur « la protection de la vie privée dès la conception, la sécurité dès la conception et les risques ». Cet état d’esprit est essentiel. Il ne s’agit pas seulement de cases à cocher techniques. Ils déterminent la réussite ou l’échec de vos systèmes d’IA sous pression. Les personnes qui ont déjà appliqué des principes rigoureux à l’infrastructure ou à l’architecture des données sont celles qui devraient diriger vos efforts d’intégration de l’IA.
Les dirigeants devraient concentrer leur temps et leurs ressources sur les technologies qui s’alignent sur les problèmes existants de l’entreprise. Vous voulez des cycles de déploiement courts, une faible dette technique et des résultats de qualité professionnelle. Les équipes déjà en place dans votre entreprise, qui comprennent les processus, la conformité et les risques, sont mieux équipées que n’importe quelle équipe externalisée spécialisée dans l’IA.
Il n’y a aucun avantage à réinventer les systèmes existants. Ce qui compte, c’est l’application stratégique et non la nouveauté. Utilisez ce qui existe. Mettez-le à l’échelle rapidement. Réorientez vos ingénieurs les plus compétents vers une mise en œuvre à forte valeur ajoutée tout en intégrant des normes éthiques et de sécurité. C’est ainsi que vous obtiendrez un véritable alignement commercial et des résultats mesurables.
L’IA en complément de l’effort humain
Oubliez l’idée que l’IA remplace des fonctions entières. Ce n’est pas là que se trouve la valeur. Les mises en œuvre les plus solides sont celles où l’IA effectue le travail reproductible et où les personnes s’occupent des appels au jugement. Cette répartition permet une livraison plus rapide, une plus grande résilience et un meilleur rendement.
Regardez Ernst & Young. Joe Depa, responsable mondial de l’innovation de l’entreprise, affirme que le véritable obstacle n’est pas la technologie, mais les personnes et les processus. EY a investi dans des systèmes d’IA internes évolutifs qui gèrent aujourd’hui 30 millions de processus et alimentent 41 000 agents. L’un d’entre eux, leur assistant fiscal IA, met à jour les équipes et les clients sur les changements globaux, environ 100 par jour. Cela permet de gagner du temps, mais surtout de garder les gens concentrés là où ils sont le plus utiles.
Dan Gray, de DXC Technology, voit les choses de la même manière. Son équipe de sécurité utilise un assistant IA comme analyste junior, qui classe les alertes et documente les résultats. Il ne fait pas le travail d’expert, mais il permet aux analystes humains d’économiser des centaines de milliers d’heures. Plus précisément, 224 000 heures ont été récupérées et les délais d’investigation ont été réduits de 67,5 %. Cela crée un véritable effet de levier.
Les meilleurs résultats sont obtenus lorsque vous laissez les humains conduire le jugement et la créativité tandis que les logiciels s’occupent de la structure et du volume. Si vous élaborez une feuille de route en matière d’IA, concevez-la en gardant à l’esprit ce principe : déléguez la répétition, préservez l’intelligence. Cette approche est évolutive sans briser les équipes ni compromettre la qualité.
Vous ne remplacez pas les gens, vous les aiguisez, vous leur faites gagner du temps et vous leur donnez la possibilité de travailler avec plus d’impact. Que vous soyez dans la finance, les opérations ou la sécurité, c’est là que vous créez un véritable avantage stratégique.
La culture organisationnelle doit évoluer pour exploiter les avantages de l’IA
La plupart des entreprises sous-estiment le changement culturel nécessaire pour tirer parti de l’IA. Des gains de productivité sont possibles, parfois importants, mais si vos structures internes n’évoluent pas, vous stagnerez avant que ces gains ne se matérialisent. L’ajout de l’IA sans tenir compte du mode de fonctionnement de vos équipes entraîne des inefficacités, des frustrations, voire des dommages à long terme pour votre personnel.
Deepak Seth, directeur analyste chez Gartner, souligne le paradoxe. Lorsque l’IA permet aux employés d’effectuer des tâches en deux fois moins de temps, les dirigeants sont confrontés à une décision. Réduisez-vous le personnel ? Augmentez-vous la charge de travail ? L’une ou l’autre option peut saper le moral des troupes. Les gains opérationnels à court terme ne garantissent pas une résilience à long terme si vous ne repensez pas également la façon dont vous incitez, soutenez et retenez les talents pendant ces transitions.
Cela nécessite un leadership délibéré. Vous devez définir de nouveaux rôles. Vous devez concevoir des systèmes qui récompensent l’adaptabilité, et pas seulement la production. Vous devez également envoyer des signaux internes forts sur la manière dont l’IA s’inscrit dans les objectifs stratégiques, faute de quoi les employés considéreront l’automatisation comme une menace et non comme un outil.
Si vous ignorez la culture, vous vous retrouverez avec des équipes épuisées, des investissements numériques gaspillés et une baisse de l’engagement. En revanche, si vous investissez dans la gestion du changement, faites évoluer les indicateurs de performance et alignez les flux de travail de l’IA sur vos systèmes de gestion du personnel, vous obtiendrez le résultat inverse : une innovation accélérée avec des équipes qui restent concentrées, motivées et alignées.
Il ne s’agit pas d’un choix technique, mais d’un choix de leadership. Des plans de transition structurés, une communication transparente et des incitations à long terme permettront de distinguer les entreprises qui évoluent intelligemment de celles qui s’enfoncent dans la spirale des changements et des perturbations. L’IA réussit lorsque vos collaborateurs veulent qu’elle réussisse. C’est là que tout commence.
Principaux enseignements pour les décideurs
- L’exécution de l’IA est à la traîne par rapport aux attentes : La plupart des entreprises ne savent toujours pas comment appliquer l’IA en toute sécurité malgré ses promesses, et jusqu’à 95 % des premières expériences échouent. Les dirigeants devraient donner la priorité à l’élaboration de cadres de mise en œuvre plutôt qu’au battage médiatique.
- L’adoption précipitée a compromis l’impact réel : Des déploiements accélérés sans stratégie ont conduit à des outils fragmentés et à un faible retour sur investissement. Les dirigeants doivent désormais axer leurs stratégies sur l’alignement des effectifs, la gouvernance et les intégrations durables.
- Utilisez les outils existants et les talents éprouvés : La réussite du déploiement dépend davantage de l’exploitation des solutions d’IA existantes et des ingénieurs expérimentés que de la création d’un système à partir de zéro. Les dirigeants devraient se concentrer sur des systèmes évolutifs soutenus par des protocoles de sécurité et de risque bien établis.
- L’IA fonctionne mieux aux côtés des humains : Des cas d’utilisation à fort impact émergent où l’IA gère le volume tandis que les personnes apportent leur jugement. Les dirigeants devraient structurer les équipes de manière à déléguer les tâches répétitives à l’IA tout en valorisant l’apport humain lorsque la précision et le contexte sont essentiels.
- L’état de préparation culturelle définit le retour sur investissement : Les gains de productivité de l’IA stagnent sans changements correspondants au niveau des personnes, des incitations et des flux de travail. Les dirigeants doivent investir dans l’adaptation culturelle et une communication claire pour libérer la valeur à long terme de l’IA.
