Pourquoi la plupart des entreprises ont encore une vision trop limitée de l’IA

Les entreprises misent sur les progrès progressifs en matière d’IA

La plupart des entreprises qui utilisent aujourd’hui l’IA voient encore les choses à petite échelle. Elles s’en servent pour gagner du temps ou automatiser des tâches répétitives, mais ne l’utilisent pas pour réinventer leur activité. Le rapport « Accelerate Your AI Voyage » de Forrester le montre clairement : 43 % des décideurs en matière d’IA mesurent les gains de productivité, 41 % mesurent l’efficacité, mais seuls 32 % établissent un lien entre les résultats de l’IA et les bénéfices ou le chiffre d’affaires. Ces chiffres montrent que la plupart des entreprises s’efforcent encore d’obtenir des améliorations marginales plutôt que des avancées décisives.

Cette mentalité limite le potentiel de l’IA. L’IA n’est pas simplement un outil de plus, c’est un catalyseur qui transforme le mode de fonctionnement des organisations. Si vous élaborez votre stratégie d’IA uniquement dans le but de gagner quelques heures ici et là, vous passez à côté d’une opportunité bien plus importante : celle de redéfinir la manière dont la valeur est créée au sein de votre entreprise. La véritable transformation s’opère lorsque l’IA s’intègre à votre stratégie concurrentielle.

Pour les dirigeants, le défi consiste à sortir de leur zone de confort. Les progrès progressifs semblent rassurants, car ils sont mesurables et faciles à justifier. Mais cette sécurité peut se transformer en stagnation. Pour tirer pleinement parti de l’IA, il faut se fixer des objectifs plus audacieux et utiliser l’IA non seulement pour optimiser ce qui existe déjà, mais aussi pour redéfinir ce qui est possible. L’efficacité est utile à court terme, mais c’est la transformation qui permet de se forger un avantage à long terme.

Les dirigeants ne doivent pas se contenter d’exiger des améliorations de processus. Ils doivent se demander comment l’IA peut contribuer à créer de nouvelles capacités, à ouvrir de nouveaux marchés ou à transformer les processus décisionnels. C’est là que réside le véritable avantage concurrentiel. Les organisations qui redéfinissent l’IA comme un moteur stratégique seront à la pointe de la prochaine vague d’évolution de leur secteur.

Peu d’organisations disposent de stratégies complètes et efficaces en matière d’IA

La plupart des entreprises ne disposent toujours pas d’une stratégie claire en matière d’IA à l’échelle de l’organisation. Elles mènent des projets isolés, un peu d’automatisation par-ci, un chatbot par-là, sans toutefois relier ces initiatives aux résultats commerciaux. Les estimations de Forrester sont sans appel : seules 5 % à 15 % des organisations disposent d’une stratégie d’IA efficace, et le chiffre réel est probablement plus proche de 5 %. La grande majorité se contente donc de réagir aux tendances au lieu de définir une orientation.

Brian Hopkins, vice-président chargé des technologies émergentes chez Forrester, le souligne clairement. Selon lui, l’efficacité n’est pas une stratégie. Il s’agit de gestion de projet. Trop d’entreprises « investissent progressivement dans la productivité », en espérant que cela se traduise par une transformation. Ce n’est pas le cas. Cette approche conduit à des améliorations lentes, mais pas à une véritable innovation. Pire encore, elle repose souvent sur des suppressions d’emplois pour réaliser des économies à court terme, ce qui peut nuire au moral et à la culture d’entreprise avant même que de réels progrès ne soient accomplis.

Les dirigeants de haut niveau doivent adopter un nouveau mode de gestion. La réussite de l’IA ne se limite pas à une feuille de route ; elle nécessite une vision qui aligne la technologie sur des résultats commerciaux mesurables. Une stratégie solide en matière d’IA intègre une collaboration interfonctionnelle, des investissements dans l’infrastructure de données, ainsi qu’une approche claire en matière d’éthique et de gouvernance. Elle exige des dirigeants qu’ils brisent les cloisonnements; l’IA ne peut pas se limiter au service informatique ou à la science des données. Elle doit s’étendre aux opérations, au marketing, aux produits et aux finances.

Pour les dirigeants d’entreprise, il s’agit de passer de l’expérimentation à la coordination. Cessez de considérer l’IA comme un simple outil à ajouter aux systèmes existants. Considérez-la comme le fondement de nouvelles capacités qui stimulent le chiffre d’affaires, la croissance et la résilience. C’est ainsi que les entreprises passent du statut d’adopteurs prudents à celui de véritables innovateurs, et qu’elles conservent une longueur d’avance sur celles qui se contentent d’une automatisation progressive.

Le recours à des outils d’IA étroite limite le potentiel d’innovation

De nombreuses entreprises se cantonnent à une utilisation limitée de l’IA, car elles s’appuient sur des outils prêts à l’emploi au lieu de développer des solutions sur mesure adaptées à leurs besoins métier. L’enquête menée par Decidr confirme qu’environ 40 % des entreprises américaines tirent l’essentiel de la valeur de leur IA d’applications de type ChatGPT. Ces outils peuvent offrir des gains rapides, mais ils ne parviennent souvent pas à assurer une différenciation durable. Ils sont faciles à mettre en œuvre, mais plus difficiles à faire évoluer vers des systèmes capables de renforcer la compétitivité.

Les dirigeants d’entreprise doivent prendre conscience que le fait de s’appuyer uniquement sur l’IA à usage général peut freiner le développement de leur entreprise. C’est pratique, mais cela ne crée pas de barrière infranchissable pour les concurrents. Lorsque toutes les organisations ont accès aux mêmes produits d’IA générative, ce qui fait véritablement la différence, c’est la manière dont une entreprise intègre et étend l’IA à ses processus clés. Les dirigeants doivent voir au-delà de la simple adoption en amont et examiner comment l’IA peut influencer les décisions, les produits et les indicateurs de performance à tous les niveaux de l’organisation.

Il n’y a pas lieu ici de compliquer les choses, mais simplement de faire preuve de précision. Les entreprises qui développent ou personnalisent des modèles d’IA en fonction de leurs propres données, de leur clientèle et de leurs processus de travail obtiendront de meilleurs résultats. Elles conserveront également un meilleur contrôle sur leur propriété intellectuelle et leurs connaissances métier. Pour y parvenir efficacement, la direction doit être disposée à investir dans la formation, l’infrastructure et l’expertise interne.

L’enjeu est clair. Le recours à court terme à des outils prêts à l’emploi peut certes stimuler la productivité, mais la compétitivité à long terme exige une intégration plus poussée. Les dirigeants doivent décider s’ils souhaitent simplement participer à l’IA ou en devenir les pionniers. Ceux qui s’engagent à développer une IA propriétaire ou en phase avec leurs valeurs façonneront des secteurs entiers, plutôt que de se contenter de suivre le mouvement.

Les mentalités traditionnelles freinent la véritable transformation vers l’IA

Le principal obstacle à une véritable transformation par l’IA réside dans les mentalités. De nombreux dirigeants continuent de mener l’adoption de l’IA en s’appuyant sur d’anciennes habitudes de gestion, en se concentrant sur l’efficacité au sein de fonctions étroites au lieu de repenser la manière dont le travail lui-même devrait évoluer. Christine Park, directrice de la transformation de l’IA chez Branch, souligne que les dirigeants optimisent leurs activités en silos alors qu’ils devraient favoriser de nouvelles méthodes de travail à l’échelle de l’entreprise. C’est pourquoi la plupart des entreprises n’obtiennent que des résultats limités.

Les modèles opérationnels traditionnels ont été conçus pour des processus linéaires. L’IA bouleverse cette dynamique. Une véritable transformation exige que les dirigeants établissent des liens entre les services, suppriment les tâches redondantes et repensent les flux de travail afin de les adapter à un cadre plus souple et axé sur les données. L’IA gagne considérablement en efficacité lorsque les organisations coordonnent leurs efforts entre les différents services, au lieu de se faire concurrence pour obtenir des ressources ou de chercher à s’améliorer chacune de son côté.

Les dirigeants doivent également aborder l’IA comme une transformation humaine. M. Park souligne que cette transformation implique de redéfinir la manière dont les collaborateurs sont formés, dont les rôles sont structurés et dont la réussite est mesurée. C’est essentiel pour garantir l’évolutivité à long terme. Une entreprise ne peut aller plus loin que ce que son personnel est prêt à faire. Si les équipes considèrent l’IA comme une fonction distincte plutôt que comme un élément intégrant de leur manière de créer de la valeur, la résistance s’accroît et son adoption ralentit.

Pour les décideurs, cette évolution implique de rééquilibrer leurs priorités : il s’agit de se concentrer moins sur la microgestion des économies ponctuelles et davantage sur le développement des capacités communes et de l’innovation. Les dirigeants qui encouragent la collaboration et l’expérimentation créent les conditions permettant à l’IA de générer des progrès structurels, et non pas seulement des améliorations au niveau des tâches. Ceux qui restent prisonniers d’une pensée traditionnelle risquent d’être distancés par des entreprises qui considèrent l’IA non pas comme un simple complément, mais comme un moteur central de la croissance et de la réinvention.

La refonte des processus est essentielle pour tirer pleinement parti de l’IA

De nombreuses organisations automatisent certaines tâches sans pour autant repenser les flux de travail dans lesquels ces tâches s’inscrivent. Cette automatisation partielle entraîne des inefficacités qui limitent l’impact de l’IA. L’automatisation d’un processus sans le repenser de bout en bout entraîne souvent une duplication des efforts, une complexité inutile et une augmentation des coûts opérationnels. Mike Flynn, responsable du conseil dans le secteur des technologies chez EY, qualifie ce phénomène de « travail piégé », dans lequel l’IA ajoute une charge technologique sans pour autant éliminer la charge de travail réelle.

Les dirigeants doivent adopter une vision globale du système. Plutôt que de simplement superposer l’IA aux processus existants, ils devraient déterminer dans quels domaines l’automatisation peut transformer en profondeur l’organisation du travail. Intégrer l’IA dès le départ dans la conception des processus permet aux entreprises de supprimer les étapes répétitives, de rationaliser la communication entre les équipes et de tirer davantage parti des atouts tant humains que technologiques. Cela nécessite une collaboration inter-services, car c’est lorsque les flux de travail s’articulent entre eux que la valeur est créée.

Les dirigeants de haut niveau devraient également considérer la transformation des processus de travail comme un investissement stratégique. Un flux de travail basé sur l’IA bien conçu peut s’adapter plus rapidement à l’évolution des besoins des clients et des conditions du marché, offrant ainsi aux entreprises une plus grande flexibilité opérationnelle. M. Flynn souligne qu’une véritable transformation passe par la refonte des processus opérationnels. Cela implique de cartographier chaque étape du travail afin d’identifier les domaines dans lesquels l’IA peut apporter le plus de valeur ajoutée, et d’aligner les rôles des collaborateurs sur ces points à forte valeur ajoutée.

Les entreprises prêtes à s’engager dans ce type de refonte globale verront leur valeur s’accroître de manière exponentielle au fil du temps. Non seulement elles réduiront les inefficacités, mais elles acquerront également l’agilité structurelle nécessaire pour intégrer les futures avancées en matière d’IA. Celles qui s’en tiendront à des déploiements fragmentaires continueront de faire face à des rendements décroissants et à une complexité croissante. L’IA à grande échelle ne fonctionne que lorsque ses fondements, à savoir la conception des flux de travail, sont délibérément conçus à cet effet.

Des obstacles structurels et liés à la gouvernance freinent l’adoption à grande échelle de l’IA

Même les organisations qui comprennent le potentiel de l’IA ont du mal à la déployer à grande échelle en raison de la faiblesse de leurs cadres de gouvernance et de gestion des risques. De nombreuses entreprises sont freinées par des exigences de conformité, des problèmes de gouvernance des données et des mécanismes de contrôle limités. En l’absence de ces systèmes, elles ne peuvent déployer l’IA que dans des domaines non critiques. Thomas Prommer, ancien président de Huge, explique que la plupart des entreprises utilisent des outils de « copilotage » pour améliorer leur productivité interne, car ceux-ci ne nécessitent ni comités de gestion des risques liés aux modèles ni gouvernance avancée.

Pour les dirigeants, cela met en évidence un écart manifeste. L’IA ne peut pas être déployée dans des applications génératrices de revenus ou essentielles à la mission sans une confiance totale dans l’intégrité, la transparence et la sécurité des systèmes qui la sous-tendent. De nombreux dirigeants sous-estiment l’importance de la préparation réglementaire et de la discipline opérationnelle nécessaires avant que l’IA puisse être pleinement intégrée dans des fonctions telles que la chaîne d’approvisionnement ou la stratégie de tarification. La gouvernance n’est pas de la bureaucratie, c’est le cadre qui garantit la sécurité et la durabilité de l’évolutivité.

Pour surmonter ces obstacles, il faut un engagement au plus haut niveau de la direction. M. Prommer souligne que les projets d’IA transformateurs aboutissent souvent lorsqu’un PDG, un investisseur ou un seul responsable du compte de résultat pilote le changement en assumant la responsabilité de résultats concrets. Se reposer uniquement sur des initiatives menées par le directeur des systèmes d’information (DSI) freine la dynamique, car les DSI ne disposent souvent pas de l’autorité nécessaire pour imposer des changements de processus à l’échelle de l’entreprise ou mettre en place des cadres de gestion des risques. L’alignement des dirigeants est essentiel pour permettre une transformation à l’échelle de l’entreprise.

Les équipes de direction doivent considérer la gouvernance, la traçabilité et la gestion éthique de l’IA comme des piliers stratégiques. La mise en place d’un contrôle adéquat des modèles, l’élaboration de politiques transparentes en matière de données et l’intégration précoce des fonctions juridiques et de conformité permettront d’accélérer une expansion en toute sécurité. Lorsque la gouvernance est défaillante, l’IA reste au stade expérimental. Lorsqu’elle est solide, elle devient un élément central de la stratégie d’entreprise, générant un véritable avantage concurrentiel.

Une transformation vers l’IA axée sur la stratégie et les résultats

Pour passer de résultats progressifs à un impact significatif, les organisations doivent élaborer des stratégies d’IA qui partent de résultats commerciaux clairement définis. Les dernières recommandations de Forrester en énoncent les principes fondamentaux : définir dès le départ des indicateurs de réussite, aligner les cas d’utilisation sur ces indicateurs, mettre en place une structure de test et de déploiement, et évoluer grâce à une infrastructure moderne, telle que les systèmes cloud et les modèles de pointe. Les entreprises qui y parviennent ne se contentent pas d’utiliser l’IA pour accélérer leurs processus ; elles s’en servent pour changer la trajectoire de leur activité.

Brian Hopkins, vice-président chargé des technologies émergentes chez Forrester, le formule simplement : la stratégie consiste à déployer une force considérable en s’appuyant sur une analyse approfondie. Il souligne que les entreprises doivent identifier leurs atouts uniques, que leurs concurrents ne peuvent pas facilement reproduire, puis orienter leurs investissements en IA vers ces atouts. Cela implique de ne pas se limiter aux gains superficiels et de se concentrer sur les avantages structurels, tels que la manière dont l’IA peut améliorer l’expérience client, optimiser la prise de décision et créer de nouveaux modèles de croissance.

Les dirigeants doivent considérer la transformation par l’IA comme un effort à l’échelle de l’entreprise, qui englobe à la fois la technologie, les processus et la culture. La réussite dépend de la collaboration entre les services informatiques, les équipes chargées des données et les unités opérationnelles, afin de garantir que les initiatives en matière d’IA ne restent pas confinées dans des silos techniques. La direction doit établir le lien entre l’exécution opérationnelle et l’intention stratégique. L’objectif n’est pas de déployer davantage d’outils, mais de concevoir un écosystème où les informations circulent librement, où les systèmes apprennent en continu et où les résultats sont mesurés en termes commerciaux concrets, tels que les marges bénéficiaires, la rapidité de mise sur le marché et la satisfaction client.

Pour les dirigeants, la discipline et la concentration tracent la voie à suivre. Cela implique de fixer des objectifs ambitieux et mesurables, et de veiller à ce que l’organisation s’y conforme. Cela implique également d’investir dans une infrastructure évolutive et de renforcer les compétences des équipes afin qu’elles puissent gérer des systèmes d’IA complexes de manière sûre et efficace. Lorsque la stratégie, la gouvernance et la mise en œuvre sont alignées, l’IA devient bien plus qu’un simple levier de productivité : elle constitue le fondement d’un avantage concurrentiel durable.

M. Hopkins et d’autres experts, notamment Mike Flynn, d’EY, et Thomas Prommer, ancien collaborateur de Huge, s’accordent à dire qu’un tel niveau de transformation nécessite une refonte opérationnelle et un engagement fort de la part de la direction. Les organisations qui adoptent cette approche intégrée et axée sur les résultats sont en mesure d’atteindre non seulement une meilleure efficacité, mais aussi un nouveau niveau d’agilité, d’innovation et de résilience qui définira la prochaine génération de leaders du marché.

Récapitulation

L’IA a évolué rapidement, mais la plupart des organisations n’ont pas suivi le rythme. Beaucoup continuent de privilégier la productivité à court terme au lieu d’utiliser l’IA pour repenser leur modèle économique. La différence entre des améliorations progressives et une transformation en profondeur réside dans la volonté stratégique et le courage des dirigeants.

Ce sont les dirigeants qui donnent le ton. L’IA transformatrice dépend moins de la technologie elle-même que de la clarté de la vision qui la sous-tend. Les dirigeants qui associent les investissements dans l’IA à des résultats commerciaux mesurables, qui repensent les processus pour les rendre plus flexibles et qui renforcent la gouvernance créeront une valeur bien plus importante que ceux qui se concentrent uniquement sur l’efficacité.

L’heure est venue de prendre des mesures décisives. Les outils nécessaires existent désormais pour placer l’IA au cœur de la croissance. Les entreprises qui sauront aligner leur stratégie, leur culture et leur mise en œuvre redéfiniront les limites du possible dans leur secteur. Celles qui hésiteront verront des concurrents plus rapides et plus audacieux prendre de l’avance.

L’opportunité est évidente. L’IA récompense les dirigeants qui ne se contentent pas de chercher à s’améliorer, mais qui visent à se réinventer.