L’illusion de la démonstration technologique
L’histoire récente regorge d’innovations prometteuses qui ont d’abord été mal comprises ou mal exploitées. L’IA ne fait pas exception. Portée par l’urgence d’agir et l’obsession de ne pas « rater le virage », beaucoup d’entreprises se précipitent dans des projets sans cadre clair, sans objectifs définis et sans préparation organisationnelle. La logique dominante est celle de la preuve de concept rapide, souvent pensée comme une vitrine de modernité, mais rarement ancrée dans les processus métiers. Ces pilotes, conçus pour impressionner, peinent à convaincre sur le terrain faute de bénéfices tangibles pour les utilisateurs. Cette approche expose les projets à une double fragilité : un manque d’impact mesurable, et une adhésion limitée des équipes. Les cas d’usage choisis sont trop génériques ou mal priorisés, les flux de travail ne sont pas adaptés, les données manquent de fiabilité, et la formation est négligée. L’IA reste ainsi confinée à des expérimentations isolées, sans capacité à se généraliser. La technologie ne faillit pas ; c’est le projet qui, dès sa conception, manque de stratégie de transformation.Réussir l’IA passe par une méthode, pas par une promesse
À l’inverse, les projets qui aboutissent s’appuient sur une approche méthodique et pragmatique. Le point de départ n’est pas l’outil, mais le besoin métier. La question n’est pas « que peut faire l’IA ? », mais « où peut-elle réellement améliorer la performance ou l’expérience ? ». C’est à partir de cette clarté que se construit un déploiement efficace. Une transformation réussie passe d’abord par une phase de préparation rigoureuse. Il s’agit de cartographier les processus, d’évaluer la qualité des données, de définir des indicateurs clairs et de mobiliser les acteurs clés. Ensuite vient l’étape d’activation, centrée sur des cas d’usage ciblés, là où l’impact peut être immédiat. Enfin, l’expansion permet de généraliser les usages en s’appuyant sur les premiers résultats et la dynamique de confiance créée auprès des équipes. Cette progression, loin de ralentir l’innovation, en garantit la solidité. Elle donne du sens à la technologie, la relie aux enjeux réels de l’organisation et installe une adoption durable. Elle montre que l’IA n’est pas une mode à suivre, mais une capacité à intégrer, avec exigence et constance. Le taux d’échec élevé des projets d’IA ne doit pas être interprété comme un désaveu de la technologie. Il met en lumière une exigence : celle d’aborder l’IA non comme une démonstration mais comme un levier stratégique. Le véritable enjeu pour les entreprises n’est pas d’innover plus vite, mais d’innover mieux. Cela suppose de sortir de la logique de l’effet d’annonce, de construire des déploiements sur des bases solides, et d’accompagner le changement avec lucidité. Ce n’est qu’à ces conditions que l’IA pourra pleinement jouer son rôle dans la transformation des organisations. Non pas en tant que promesse abstraite, mais comme moteur concret d’efficacité, de performance et de valeur.Par Dennis Woodside, CEO chez Freshworks
