Accompagner votre transformation
avec l'IA

L'intelligence artificielle est devenue un prétexte d'expression des promesses floues, des velléités banales et des clichés qui n'engagent à rien. Un immense chantier dont on a bien conscience qu'il est nécessaire mais dont le démarrage s'éternise et se perd dans des expérimentations locales sans fin, des POC qui n'atterrissent que rarement en production et des multitudes de réunions, de comités, de powerpoints et de comptes-rendus.

Sans compter qu'en plus, le calcul des retours sur investissements est assez opaque, que les gains de productivité des collaborateurs sont complexes à établir et que les tombereaux des probables difficultés à venir paraissent bien plus anxiogènes que l'immobilisme prudent. Souvent l'IA se promet mais échoue à se concrétiser au-delà du saupoudrage imposé par l'air du temps.

Il faut dire, et oser dire, que l'IA balaie un peu tout sur son passage dans les organisations. Et c'est normal. Personne n'était vraiment prêt et très peu peuvent se targuer d'avoir anticipé sa vitesse de progression, de propagation et d'adoption.

Avant même de parler d'intelligence artificielle, les organisations font face à un problème structurel ancien et rarement quantifié : la fragmentation de leur propre savoir.

L'information d'entreprise s'accumule depuis des années dans des strates successives et désordonnées. Des fichiers Excel circulent de boîte mail en boîte mail, chacun modifié sans traçabilité. Des présentations PowerPoint coexistent en dizaines de versions. Des décisions stratégiques vivent dans des fils de mails que seuls leurs destinataires connaissent. L'organisation ne sait plus ce qu'elle sait.

Le déploiement d'une intelligence artificielle ne se contente pas de reproduire le problème de la dilution informationnelle. Il l'amplifie. Le principe est connu : Garbage In, Garbage Out. L'IA ne se contente pas de restituer des données médiocres — elle les propage à une vitesse et à une échelle qu'aucun processus humain ne pourrait atteindre.

Les conséquences opérationnelles sont directes : goulots d'étranglement dans les processus (45 %), erreurs (32 %), augmentation des interventions humaines correctives (29 %) et détérioration de l'expérience client (19 %). L'impact humain est tout aussi documenté : 81 % des employés expriment de la frustration, 31 % déclarent ressentir des symptômes de burn-out liés à cette surcharge.

Une approche s'est largement répandue : déployer l'IA de manière incrémentale, outil par outil, service par service. Cette approche paraît pragmatique, mais elle ne résout rien au problème fondamental. Elle le reproduit. Tom Davenport a formalisé cette distinction : les entreprises sont entrées dans une ère de « trop de tactique ». C'est la « Death by a thousand AI PoCs ».

Le passage de l'IA locale à l'IA stratégique ne se fait pas en multipliant les outils. Il se fait en construisant le socle sur lequel tous ces outils s'appuient. Selon McKinsey, seules 6 % des organisations atteignent le statut de « haute performance IA ». BCG estime que 74 % des entreprises peinent à passer du pilote à la création de valeur réelle.