Tout le monde veut “faire de l’IA”, mais peu savent la faire marcher en production avec des résultats qui tiennent la route. Le vrai goulet d’étranglement n’est pas le modèle, c’est l’exécution : cas d’usage mal choisis, métiers mis à l’écart, gouvernance faible, données en vrac. Décryptage…
L’intelligence artificielle fait désormais consensus. Dans la plupart des entreprises, elle est considérée comme une priorité stratégique au plus haut niveau. Pourtant, derrière cet alignement apparent, une réalité plus contrastée s’impose : peu d’organisations parviennent réellement à mettre l’IA en œuvre avec succès et à en tirer une valeur mesurable.
Une récente étude mondiale menée auprès de décideurs technologiques en apporte une illustration frappante. Si 77 % des responsables IT estiment que l’IA est une priorité au niveau du conseil d’administration, 94 % d’entre eux déclarent rencontrer des difficultés majeures lors de sa mise en œuvre. Ce paradoxe met en lumière ce que l’on peut qualifier d’« écart d’exécution de l’IA ».
Cet écart ne se limite pas à un manque de planification. Il s’étend à cinq défis étroitement liés : la clarté de la stratégie, la focalisation des déploiements, l’alignement des dirigeants, la préparation de l’organisation et les capacités techniques. Tant que ces dimensions ne sont pas abordées de manière cohérente, l’IA reste une ambition plus qu’une réalité opérationnelle.
L’avantage concurrentiel de l’IA est réel, mais temporaire
La fenêtre d’opportunité offerte par l’IA est ouverte, mais elle ne le restera pas indéfiniment. Pour en tirer parti, les entreprises doivent revoir en profondeur leur approche. Cela commence par un changement de perspective.
Trop souvent, l’IA est envisagée comme un investissement technologique à la mode ou comme un simple levier d’efficacité. Les organisations se demandent comment faire plus vite ou moins cher ce qu’elles font déjà. Or, la véritable question est ailleurs : que peut permettre l’IA que l’entreprise n’a jamais été capable de faire auparavant ?
Cette interrogation devient d’autant plus cruciale que l’IA s’impose progressivement dans des fonctions critiques pour l’entreprise. Si de nombreux projets se sont concentrés ces dernières années sur les opérations IT, l’adoption de l’IA devrait s’accélérer dans des domaines comme la recherche et développement, la conformité ou encore le reporting ESG. Ces fonctions, soumises à des contraintes réglementaires fortes et à des volumes de données complexes, sont précisément celles où l’IA peut générer le plus de valeur.
Pourtant, beaucoup d’organisations continuent de considérer que l’adoption de l’IA doit être pilotée principalement par les équipes techniques. C’est une occasion manquée. Les équipes métiers ont un rôle central à jouer, car ce sont elles qui maîtrisent les processus, les contraintes opérationnelles et les exigences réglementaires auxquelles l’IA doit répondre.
Dans de nombreux cas, les équipes R&D, conformité ou ESG démontrent déjà la valeur de l’IA, souvent sans coordination à l’échelle de l’entreprise ni soutien fort de la direction. Leur impact pourrait être bien plus important si la réduction de l’écart d’exécution devenait une priorité managériale explicite.
L’IA ne transforme pas sans les personnes et les processus
L’une des principales raisons de l’échec des projets d’IA tient à une vision trop technocentrée. La transformation par l’IA ne se résume pas à un déploiement d’outils ou de modèles. Elle suppose de repenser en profondeur l’organisation du travail.
Réussir l’adoption de l’IA implique de s’interroger à la fois sur qui fait le travail et sur la manière dont ce travail est réalisé. À mesure que les humains collaborent davantage avec des systèmes d’IA, les entreprises doivent revoir leurs flux de travail, leurs droits de décision et leurs modèles de gouvernance. Dans le même temps, de nouvelles compétences deviennent nécessaires à tous les niveaux de l’organisation.
L’IA crée de nouveaux modes opératoires et exige des savoir-faire inédits. Sans refonte des processus et sans investissement dans le développement des compétences, les résultats attendus resteront hors de portée, quels que soient les moyens technologiques engagés.
Miser sur des partenariats stratégiques
Enfin, rares sont les organisations capables de construire seules l’ensemble des capacités nécessaires à une transformation IA à grande échelle. Et, dans la plupart des cas, elles n’y ont aucun intérêt.
De nombreuses entreprises explorent aujourd’hui des partenariats avec des acteurs spécialisés, qu’il s’agisse de fournisseurs de solutions d’IA et d’automatisation ou de partenaires experts en données et analytique. D’autres ont déjà formalisé ces collaborations afin d’améliorer l’expérience client ou collaborateur tout en maîtrisant les risques.
Ces partenariats apportent une expertise ciblée et permettent d’accélérer les déploiements, tout en sécurisant les trajectoires de transformation.
Un choix stratégique pour la décennie à venir
La voie est désormais claire. Les entreprises qui considèrent l’IA comme une véritable stratégie de direction, qui préparent leurs équipes aux nouveaux modes de travail et qui s’appuient sur des partenariats stratégiques seront celles qui façonneront le paysage concurrentiel des dix prochaines années.
L’écart d’exécution de l’IA n’est pas une fatalité. Mais le combler nécessite des décisions fortes. Et ce travail commence aujourd’hui.
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Par Pete McEvoy, Global Head of DXC AdvisoryX
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