Auteur : Boxu Li 

Introduction

Ces dernières années, l'intelligence artificielle est passée d'expériences de niche à un élément central de nombreuses stratégies commerciales. D'ici 2024, 78 % des organisations dans le monde ont déclaré utiliser l'IA d'une manière ou d'une autre – une hausse par rapport à 55 % seulement un an auparavant. Pourtant, malgré cet engouement, une réalité difficile s'impose : peu d'entreprises tirent réellement une valeur significative de leurs investissements en IA. De nombreux dirigeants estiment que l'IA n'a pas encore offert le retour sur investissement qu'ils espéraient, et de nombreux projets pilotes ne se développent jamais. Boston Consulting Group a constaté que seulement 26 % des entreprises ont développé les capacités nécessaires pour aller au-delà des preuves de concept et générer une valeur tangible avec l'IA. En fait, à peine 4 % sont de véritables « leaders de l'IA » voyant de façon constante des retours significatifs, tandis que 74 % n'ont pas encore vu de valeur significative du tout. De même, une enquête de S&P Global a montré que la part des entreprises abandonnant la majorité de leurs initiatives en IA est passée de 17 % à 42 % l'année dernière, avec près de 46 % des projets en IA abandonnés entre le pilote et le déploiement complet. Ces chiffres dressent un tableau clair : adopter l'IA est facile – mais adopter l'IA avec succès est difficile.

Pourquoi est-il si difficile de passer de l'ambition à l'impact ? Les raisons sont à la fois techniques et organisationnelles. Sur le plan technique, de nombreuses entreprises ont du mal à intégrer l'IA dans les systèmes et flux de travail existants, à gérer les problèmes de données et à administrer les outils d'IA à grande échelle. Par exemple, la qualité des données est un obstacle majeur – dans un rapport d'industrie, 83 % des organisations ont dû exclure au moins une source de données des projets d'automatisation en raison de la mauvaise qualité des données. Si vos données sont cloisonnées, incohérentes ou peu fiables, même le meilleur modèle d'IA ne sera pas performant. De plus, déployer l'IA à grande échelle nécessite une infrastructure robuste (comme des pipelines MLOps, des ressources informatiques et des outils pour surveiller la performance des modèles), dont beaucoup d'entreprises manquent. En 2024, seulement environ 27 % des entreprises utilisaient des outils MLOps pour gérer et déployer l'IA, bien que 42 % prévoyaient de commencer dans l'année – ce qui indique qu'une majorité en est encore aux premiers stades de développement de l'infrastructure nécessaire pour une IA à grande échelle.

Les défis organisationnels sont tout aussi redoutables. Il existe souvent un écart de compétences et de connaissances – les entreprises peuvent avoir une ou deux équipes de data science construisant des modèles, mais le personnel plus large (et même la direction) ne comprend pas pleinement les capacités ou les limites de l'IA. Cela peut entraîner des attentes irréalistes ou une réticence à faire confiance aux résultats de l'IA. Une enquête récente d'Anthropic a noté que bien qu'environ 40 % des employés aux États-Unis utilisent désormais l'IA au travail (contre 20 % en 2023), de nombreux travailleurs se sentent encore incertains quant à la meilleure façon d'exploiter ces outils, et les programmes de formation accusent du retard. De plus, le passage à l'échelle de l'IA nécessite une gestion du changement – transformer les processus et améliorer les compétences des personnes – ce qui peut rencontrer une résistance interne. Sans un leadership fort et une vision claire, les projets pilotes restent souvent des expériences isolées qui ne pénètrent jamais l'ensemble de l'organisation.

Tendances Mondiales et Régionales : Malgré les défis, l'adoption de l'IA par les entreprises continue de s'accélérer, en particulier dans certaines régions. Les États-Unis sont en tête des investissements privés en IA et affichent un taux d'adoption élevé, mais curieusement pas la plus forte croissance de l'utilisation. Asie-Pacifique est devenue un foyer d'activité pour l'IA – un rapport la qualifie de « région à surveiller » alors que les dirigeants de l'APAC adoptent l'IA générative plus rapidement que presque partout ailleurs. L'Asie est désormais juste derrière l'Amérique du Nord en matière d'adoption d'outils GenAI. Si 2023 était l'année des pilotes, 2025 s'annonce comme celle où l'Asie déploiera l'IA à grande échelle dans toutes les industries. Cela est alimenté par un fort soutien de haut en bas : par exemple, le Japon a adopté une Loi de Promotion de l'IA en 2025 visant à faire du Japon le « pays le plus favorable à l'IA au monde » grâce à des politiques et investissements pro-innovation. Le Japon a reconnu qu'il était à la traîne dans l'adoption de l'IA et mobilise désormais le gouvernement et l'industrie pour rattraper son retard. De même, la Corée du Sud a lancé une Stratégie nationale pour l'IA avec une loi-cadre complète et des milliards de financement pour devenir un des trois plus grands acteurs mondiaux de l'IA, y compris des objectifs pour que l'IA soit adoptée par 30 % des entreprises d'ici 2030. Ces impulsions politiques signifient que les entreprises d'Asie du Nord-Est sont sous pression – et reçoivent un soutien – pour intégrer l'IA plus tôt que tard.

Pendant ce temps, la Chine et l'Inde disposent de vastes bassins d'utilisateurs d'IA (par exemple, des millions d'ingénieurs logiciels et un essor des startups dans l'IA), mais leurs paysages d'entreprise diffèrent. Les géants technologiques chinois sont des leaders mondiaux de l'IA, mais de nombreuses entreprises traditionnelles chinoises en sont encore aux premiers stades de l'adoption de l'IA. Les entreprises de services informatiques indiennes intègrent rapidement l'IA dans des produits pour des clients mondiaux et une utilisation domestique. En revanche, l'Europe a adopté une approche plus prudente et réglementaire (avec le prochain EU AI Act), ce qui, selon certains, pourrait ralentir l'adoption par les entreprises là-bas. Cependant, même en Europe, les enquêtes montrent une urgence croissante chez les dirigeants pour ne pas prendre de retard. En fin de compte, la tendance mondiale est claire : les entreprises ressentent une pression intense pour "faire quelque chose" avec l'IA, mais transformer cela en une valeur commerciale durable s'avère être un défi universel.

Principaux obstacles à la mise à l'échelle de l'IA

• Manque de stratégie et de parrainage exécutif : De nombreuses organisations se sont lancées dans l'IA sans une stratégie claire alignée sur les résultats commerciaux. Il est courant de voir des projets pilotes fragmentés initiés par des équipes individuelles ou des laboratoires d'innovation, sans coordination au niveau exécutif. Cela entraîne des duplications, des efforts gaspillés et des projets qui ne répondent pas aux besoins fondamentaux de l'entreprise. Les recherches de BCG soulignent que les leaders de l'IA ont invariablement un fort soutien au niveau du PDG et alignent les initiatives d'IA sur des objectifs stratégiques. Lorsque l'IA est une priorité pour le PDG (et pas seulement une expérience de R&D), les projets obtiennent les ressources nécessaires, la collaboration interfonctionnelle s'améliore et l'accent est mis sur la résolution de problèmes à forte valeur ajoutée plutôt que sur l'IA pour l'IA.
• Écart de talents et de compétences : L'adoption réussie de l'IA nécessite un mélange de data scientists, d'ingénieurs, d'experts sectoriels et de leaders du changement. De nombreuses entreprises n'ont tout simplement pas assez de ces profils. Recruter des talents en IA est compétitif et coûteux, et la mise à niveau du personnel existant est lente. De plus, au-delà des experts techniques, les managers de niveau intermédiaire et les employés de première ligne ont besoin de formation pour travailler avec des outils d'IA (par exemple, comment interpréter les recommandations de l'IA, comment poser des questions aux systèmes d'IA générative, etc.). Si les employés ne comprennent pas l'IA, ils peuvent la méfier ou l'utiliser sous-utilisée, annulant ainsi les bénéfices potentiels. Les entreprises leaders investissent massivement dans des programmes de mise à niveau et de formation croisée, souvent en établissant des "académies IA" internes pour augmenter la maîtrise globale de l'IA de leur personnel. Cela garantit que lorsque de nouvelles solutions d'IA sont déployées, le personnel est prêt à les intégrer dans le travail quotidien plutôt que de les rejeter.
• Problèmes de données, de technologie et d'infrastructure : Comme mentionné, la qualité et la disponibilité des données sont fondamentales. Les entreprises qui n'ont pas modernisé leur infrastructure de données ont du mal à même piloter l'IA, car les algorithmes ont besoin de grandes quantités de données accessibles et propres. Les systèmes de données cloisonnés, les architectures informatiques héritées et le manque de capacités de cloud computing entravent tous l'évolutivité de l'IA. De plus, déployer l'IA à l'échelle de l'entreprise nécessite des systèmes de surveillance pour suivre les performances des modèles (nos prédictions sont-elles toujours précises ?), des processus de mise à jour des modèles avec de nouvelles données et des mécanismes pour gouverner l'utilisation des modèles (par exemple, s'assurer qu'une IA qui prend des décisions de crédit est équitable et conforme). Ces éléments relèvent du domaine du MLOps et de la gouvernance de l'IA – des domaines où de nombreuses entreprises sont encore immatures. Il est révélateur que dans une enquête, la « difficulté à prouver le ROI » était une des principales raisons pour lesquelles les entreprises n'avaient pas encore investi dans le MLOps ; cela indique un cercle vicieux où l'absence de la bonne infrastructure rend le ROI plus difficile à atteindre, mais l'absence de ROI clair rend plus difficile l'obtention de budgets pour l'infrastructure. Couper ce nœud gordien nécessite souvent un leadership visionnaire pour investir dans des plateformes et des outils avant même que le retour sur investissement ne soit pleinement évident.
• Préoccupations en matière de risques, de sécurité et d'éthique : L'adoption de l'IA en entreprise peut être ralentie par des préoccupations légitimes concernant les risques – qu'il s'agisse de cybersécurité, de conformité réglementaire ou de pièges éthiques. Les entreprises dans les secteurs réglementés (finance, santé, etc.) doivent s'assurer que les décisions prises par l'IA sont conformes aux lois et peuvent être auditées. Il y a aussi un risque de réputation : une IA défectueuse qui discrimine involontairement ou commet une erreur médiatisée pourrait être un cauchemar pour les relations publiques. Sans supervision adéquate, les projets d'IA peuvent être entravés par les départements de conformité ou les craintes juridiques. Ce qui sépare les adopteurs réussis, c'est qu'ils abordent ces préoccupations de manière proactive grâce à des cadres de gouvernance robustes. Par exemple, ils mettent en œuvre des points de contrôle "humain dans la boucle" pour les décisions sensibles, réalisent des audits de biais sur les algorithmes et garantissent la transparence des recommandations de l'IA. Beaucoup établissent des comités d'éthique internes pour l'IA. Des outils et des cadres pour une IA responsable émergent également. Par exemple, l'équipe derrière Macaron AI a souligné l'importance de la protection de la vie privée dès la conception et de la conformité dans les assistants IA, mettant en œuvre des mesures de liaison politique et de transparence pour instaurer la confiance des utilisateurs. Les entreprises doivent également établir la confiance avec les utilisateurs (et les régulateurs) en démontrant qu'elles peuvent déployer l'IA de manière responsable. Lorsque les parties prenantes font confiance à l'IA, elles sont plus susceptibles de soutenir son expansion.

Ce que font différemment les adopteurs réussis : Malgré les statistiques préoccupantes mentionnées précédemment, certaines entreprises parviennent à percer et à réaliser des gains substantiels grâce à l'IA. Que font-elles de bien ? Les recherches et études de cas mettent en avant plusieurs meilleures pratiques :

Lier l'IA à une valeur commerciale claire : Plutôt que de faire de l'IA pour le simple plaisir de l'expérimentation, les entreprises prospères commencent par des problèmes ou opportunités commerciales concrets. Elles se demandent : « Comment l'IA peut-elle nous aider à augmenter nos revenus, réduire nos coûts, ou améliorer l'expérience client ? » et s'engagent dans des projets avec des indicateurs clés de performance mesurables. Par exemple, au lieu de dire « utilisons l'IA dans les RH parce que c'est tendance », elles pourraient viser à « réduire le temps moyen de traitement des appels de 20 % grâce à un assistant IA » ou « diminuer les arrêts de production grâce à la maintenance prédictive ». Avoir des métriques claires (temps économisé, augmentation des conversions, réduction des erreurs, etc.) et les suivre rigoureusement permet de garder les déploiements d'IA concentrés et responsables. Cela aide également à obtenir l'adhésion – lorsque les employés de première ligne voient qu'un outil IA facilite leur travail ou rend les clients plus heureux, ils deviennent des défenseurs plutôt que des sceptiques.

Commencez petit, puis développez rapidement : Les organisations qui réussissent pilotent souvent l'IA à plus petite échelle mais avec un plan de développement dès le premier jour. Elles considèrent les pilotes comme des phases d'apprentissage pour affiner la solution et prouver sa valeur, puis passent rapidement à une mise en œuvre large si les résultats sont positifs. Il est crucial de budgétiser et de planifier pour l'étape de développement (et pas seulement pour le POC). Cela peut impliquer de construire des architectures flexibles pouvant être étendues, et d'établir des équipes transversales dès le départ (IT, données, unité commerciale collaborant toutes) afin que les obstacles à l'intégration soient abordés en amont. Une banque, par exemple, a piloté un système de détection de fraude par IA dans une région, a vu le taux de faux positifs chuter de manière significative, et en un an, l'a déployé dans plus de 20 pays – car elle avait préparé des guides et des ambassadeurs internes pendant le pilote pour promouvoir une adoption plus large.

Investissez dans l'infrastructure et les outils : Les leaders en IA ne lésinent pas sur les « plomberie ». Ils investissent dans des lacs de données ou des entrepôts de données modernes pour agréger et nettoyer les données, utilisent des plateformes cloud ou des systèmes de calcul haute performance pour l'entraînement et le déploiement des modèles, et intègrent des outils MLOps pour le contrôle de version, les tests et le déploiement continu des modèles d'IA. Cela nécessite souvent de collaborer avec des fournisseurs de technologies ou des vendeurs de cloud spécialisés dans ces services. Le retour sur investissement est la fiabilité et l'évolutivité : avec une infrastructure solide, ajouter un nouveau cas d'utilisation d'IA devient progressivement plus facile et plus rapide. En revanche, les organisations qui tentent de faire de l'IA sur une infrastructure improvisée constatent souvent que leurs pilotes s'effondrent sous le poids de la complexité du monde réel lorsque plus d'utilisateurs ou de données sont ajoutés.

Cultiver les talents et les équipes interfonctionnelles : Nous avons abordé la montée en compétences – au-delà de cela, les organisations performantes en IA abolissent les silos entre les data scientists et les experts du domaine. Elles créent des équipes interdisciplinaires où, par exemple, un expert en marketing et un ingénieur en apprentissage automatique collaborent sur un algorithme de personnalisation, chacun apprenant de l'autre. Cela garantit que la solution IA s'adapte réellement au contexte commercial et peut être mise en œuvre de manière pratique. Cela permet également de transférer des connaissances pour que l'expert métier devienne plus à l'aise avec la technologie et que l'expert technique développe une intuition du domaine. De plus, les entreprises leaders en IA possèdent souvent un centre d'excellence en IA ou en science des données qui développe des meilleures pratiques, offre du conseil interne et éventuellement construit des plateformes ou outils communs à réutiliser dans les différents départements. Cela empêche chaque équipe de réinventer la roue et accélère l'adoption globale.

Promotion des cadres dirigeants et gestion du changement : Enfin, rien de tout cela ne se produira sans un leadership fort pour le conduire. Les adopteurs réussis de l'IA ont des dirigeants qui articulent une vision convaincante du rôle de l'IA dans l'organisation et gèrent activement le changement. Cela signifie communiquer clairement aux employés comment l'IA complétera leur travail (et non simplement réduire des emplois), fixer des attentes réalistes avec le conseil d'administration et les investisseurs et promouvoir une culture de prise de décision basée sur les données. Ils célèbrent les succès des projets d'IA pour créer une dynamique et sont honnêtes sur les échecs en tant qu'opportunités d'apprentissage. Lorsque la direction est visiblement engagée – par exemple, si le PDG discute des initiatives d'IA lors de réunions générales ou si un directeur de l'IA est nommé – cela indique à l'ensemble de l'entreprise que l'IA est une priorité stratégique, pas une expérience éphémère.

Regarder vers l'avenir

À l'approche de 2025, l'adoption de l'IA en entreprise est à un tournant. Le battage médiatique cède place à une réflexion plus sobre sur ce qu'il faut pour obtenir de la valeur. La bonne nouvelle est que les éléments de succès sont de plus en plus compris, et les ressources sont abondantes. Il y a plus de modèles pré-entraînés et d'APIs que les entreprises peuvent intégrer sans avoir besoin de grandes équipes de recherche en IA (des services de vision par ordinateur aux APIs de grands modèles de langage). Il existe également plus de plateformes d'intégration et même des outils d'IA sans code (comme discuté dans le blog précédent) qui peuvent faciliter le déploiement avec moins d'effort technique. En bref, la barrière à l'entrée continue de s'abaisser.

Cependant, intégrer véritablement l'IA dans le tissu d'une entreprise – de manière à générer constamment des profits ou des résultats de mission – restera un parcours qui mettra à l'épreuve la vision, l'adaptabilité et la gouvernance d'une entreprise. Le fossé entre les leaders et les retardataires de l'IA pourrait se creuser dans les prochaines années. D'un côté, nous verrons des entreprises qui ont traité 2023-2024 comme leur phase d'apprentissage et qui maintenant développent l'IA comme jamais auparavant, récoltant des avantages concurrentiels en termes d'efficacité, d'analyse client et d'innovation. De l'autre côté, les entreprises qui ont tâtonné dans l'IA sans stratégie ni engagement pourraient stagner ou être dépassées, car leurs concurrents plus agiles utiliseront l'IA pour les devancer.

Le fait que l'adoption de l'IA par les entreprises soit corrélée à des gains de productivité n'est plus à prouver – des études montrent que les entreprises prêtes pour l'IA prennent de l'avance. La question désormais est de savoir quelles entreprises peuvent réaliser le travail organisationnel nécessaire pour transformer le potentiel de l'IA en réalité. Celles aux États-Unis et en Asie qui combinent leurs forces technologiques avec une vision claire et une mise en œuvre robuste établiront probablement le rythme de cette nouvelle ère. Elles bénéficient d'écosystèmes d'innovation solides et (dans le cas de l'Asie) souvent d'une urgence descendante à se moderniser. Mais toute organisation, dans n'importe quelle région, peut réussir avec la bonne approche.

En conclusion, le temps de l'expérimentation de l'IA cède la place à celui de l'exécution de l'IA. Les entreprises doivent aller au-delà de la recherche du dernier algorithme à la mode et se concentrer sur la construction des fondations – données, personnes, processus – qui permettent à l'IA de prospérer à grande échelle. Le chemin n'est pas facile, comme en témoignent les difficultés rencontrées jusqu'à présent. Pourtant, la récompense est toujours à portée de main : opérations rationalisées, expériences client différenciées et nouvelles opportunités de produits propulsées par l'IA. Avec une stratégie réfléchie, un leadership fort et une volonté d'apprendre des premiers faux pas, les entreprises peuvent effectivement combler le fossé entre le battage médiatique et l'impact durable. L'année 2025 sera cruciale pour distinguer ceux qui ne font que parler d'IA de ceux qui transforment réellement leur entreprise grâce à elle. En affrontant les défis de front et en suivant le guide des leaders en IA, toute entreprise peut accélérer sa transition des pilotes ambitieux vers un succès à l'échelle, alimenté par l'IA.