Fin de l’effet “waouh”, début de l’ère des résultats
L’intelligence artificielle a longtemps fasciné les dirigeants, les médias, les consultants. Le moindre projet d’IA déclenchait enthousiasme, curiosité et projections ambitieuses. Cette période, marquée par l’effet « waouh », touche à sa fin.
« On est sorti de la phase d’expérimentation. Aujourd’hui, les projets d’IA doivent devenir rentables et utiles. On n’est plus dans l’effet waouh, on est dans l’efficacité. »
PIERRE GIRARDEAU - DIRECTEUR DATA SCIENCE
Une économie sous tension et des budgets serrés
Comment faire de l’IA un levier de rentabilité ?
Un accompagnement structuré et clair
Les conditions économiques sont claires : incertitudes géopolitiques, inflation, tensions sur les ressources. Et dans ce contexte, des budgets d’investissement technologique qui deviennent rationnels et sélectifs.
Le rêve technologique ne suffit plus. Ce que les dirigeants cherchent désormais, ce sont des projets IA alignés sur des objectifs business clairs, avec des retours sur investissement rapides.
Une statistique résume bien la situation : en 2024, seulement 10 % des entreprises de plus de 10 salariés en France déclarent utiliser effectivement l’IA dans leur organisation. Ce chiffre est faible, mais révélateur. Il ne traduit pas un désintérêt pour la technologie, mais une exigence accrue vis-à-vis de sa capacité à produire des gains concrets, mais surtout un manque d’accompagnement expert pour faire de l’IA un levier de productivité.
L’IA doit prouver son ROI
L’époque des POC (proof of concept) à rallonge, sans mise en production, est révolue. Les entreprises ont compris qu’un prototype qui ne passe jamais à l’échelle est une perte de temps et d’argent.
Les projets IA doivent désormais produire des résultats en conditions réelles, et répondre à des enjeux immédiats : automatisation de tâches manuelles, amélioration de la qualité, réduction des erreurs, gains de productivité. Cela suppose de choisir les bons cas d’usage, en partant de problèmes métier concrets, et de mesurer des indicateurs clairs dès le départ.
« Dans la majorité des cas qu’on observe, les projets d’IA sont remboursés en moins d’un an. Et parfois même en deux ou trois mois. »
PIERRE GIRARDEAU - DIRECTEUR DATA SCIENCE
Dépasser les freins pour investir dans l’IA dès maintenant
Des freins toujours présents : data, passage à l’échelle, gouvernance
- La qualité et le volume de données disponibles en interne. Sans données fiables, pertinentes, bien structurées, l’IA reste une coquille vide. Beaucoup d’entreprises sous-estiment cet aspect, et découvrent en cours de projet que leur socle de données n’est pas exploitable.
- La difficulté à industrialiser un prototype. Déployer un modèle IA en environnement de production, l’intégrer aux outils existants, aux process métier, aux flux humains, suppose un vrai travail d’ingénierie. C’est souvent là que les projets s’arrêtent.
- L’absence de gouvernance claire sur l’IA. Qui pilote ? Qui est garant du respect RGPD ? Qui porte l’adoption par les équipes ? Les projets IA nécessitent une gouvernance transverse, qui embarque la DSI, les RH, le DPO, les métiers, les managers. Sans coordination, l’IA reste un sujet isolé, sans impact global.
Les erreurs à éviter
- Surestimer les capacités des modèles. L’IA n’est pas magique. Elle a besoin de données bien préparées, d’un cadre d’usage clair, et elle ne résout pas des problèmes mal posés.
- Négliger l’intégration aux outils du quotidien. Si l’IA reste en dehors des logiciels métier, ou si elle oblige les utilisateurs à changer complètement leur manière de travailler, elle ne sera pas adoptée.
- Lancer des projets trop ambitieux, trop larges, mal définis. L’approche la plus efficace consiste à cibler un cas d’usage simple, fréquent, à fort volume, pour démontrer rapidement des gains. Une IA qui permet de gagner 10 minutes sur une tâche répétée 500 fois par semaine est bien plus rentable qu’une IA ambitieuse, utilisée une fois par mois.
Quels gains concrets de productivité et de rentabilité avec l’IA ?
L’IA ne doit plus être évaluée non pas en fonction de sa complexité, mais de son efficacité et de son impact mesurable sur les performances de l’entreprise. De nombreux cas d’usage apportent déjà des résultats tangibles, dans les environnements les plus opérationnels.
Optimisation opérationnelle : l’IA sur le terrain
- Mieux planifier les ressources industrielles (machines, équipes, créneaux de production).
- Réduire les stocks sans risquer les ruptures, grâce à une meilleure prévision des besoins.
- Optimiser les trajets de livraison, en réduisant le nombre de kilomètres parcourus et les retards.
Cas client Cross Data : projet rentabilité en moins de 3 mois
Un algorithme d’affectation des commandes aux camions a été mis en place et a permis de rentabiliser le coût total du projet en moins de 3 mois. À l’échelle annuelle, les gains représentaient 5 fois le montant investi.
Ces projets opérationnels ne sont pas uniquement rentables. Ils sont également peu risqués, car ils s’appuient sur des données historiques déjà disponibles, et sur des tâches bien documentées.
Automatisation intelligente : support client, RH, qualité
IA générative : un outil de productivité personnel
Méthodologie : comment réussir l’intégration de l’IA dans l’entreprise ?
De nombreux cas d’usage ont été explorés et industrialisés. Nous disposons d’un peu plus de recul aujourd’hui. Ce qui fait la différence, c’est la manière dont l’entreprise déploie, mesure, et accompagne ses projets IA.
Partir du terrain, pas de la techno
Un bon projet IA part d’un point de douleur, d’un besoin métier. Il s’agit de cartographier un flux de travail existant, d’identifier les micro-tâches, et de repérer les points de friction. Là où il y a répétition, il y a potentiel d’automatisation.
L’IA devient alors un outil d’assistance ciblée, inséré dans un processus existant, au bon endroit, au bon moment. Ce sont les projets, bien ancrés dans la réalité du terrain, qui génèrent les gains les plus rapides.
Prototyper vite, tester, itérer
Un bon prototype doit être développé rapidement, et mis dans les mains d’utilisateurs volontaires. L’idée n’est pas de viser la perfection, mais de tester, mesurer, et corriger.
L’adoption est un indicateur clé : si les utilisateurs ne s’en servent pas, c’est que l’outil ne répond pas à un vrai besoin. Il faut donc organiser des boucles de feedback courtes, identifier les irritants, améliorer l’interface, affiner les règles. C’est cette logique itérative qui permet l’industrialisation progressive et l’adhésion des équipes.
Accompagner le changement & engager les équipes
L’IA change la manière de travailler. Pour générer des résultats et une rentabilité, elle doit être portée par les utilisateurs eux-mêmes. Cela passe par :
- des ambassadeurs métier, qui testent, relaient et rassurent
- une communication centrée sur les gains concrets : temps gagné, erreurs évitées, qualité améliorée
- un discours positif sur le rôle de l’humain avec moins d’exécution, et plus d’intelligence.
« L’IA permet de passer moins de temps sur l’exécution, et plus sur la réflexion. Elle valorise donc les tâches à forte valeur ajoutée. »
PIERRE GIRARDEAU - DIRECTEUR DATA SCIENCE
A retenir : un impératif stratégique, pas une option
Mais, il faut cadrer son usage en ayant une stratégie claire, et en étant accompagnés des bons acteurs experts.
Pierre Girardeau - Directeur Data Science chez Cross Data
Ingénieur Docteur en Mathématiques, il suit et encadre les équipes techniques.
Son job est de s’assurer que le projet se déroule correctement et que les objectifs sont atteints.