semé d'embûches.
Le potentiel transformateur de l'IA pour les entreprises françaises
L'IA offre des opportunités sans précédent pour les entreprises industrielles : optimisation des processus de production, amélioration du sourcing et de la qualité des produits, maintenance prédictive, accélération de l'innovation par l'analyse de données massives. Les premières à être matures sur ces sujets distanceront leurs concurrentes. La France et son écosystème sont d’ailleurs bien placés avec des avantages concurrentiels structurels : À solution équivalente, un modèle hébergé et déployé en France peut avoir une empreinte carbone jusqu'à 10x inférieure à celle des géants américains (OpenAI, Google, Meta).Si la compétition est engagée, les résultats ne sont nécessairement au rendez-vous
En effet, selon une étude menée par le think tank Rand, 85 % des projets d’IA échouent. C’est près du double que le taux d’échec d’un projet informatique standard (sans IA). Pourquoi cette statistique alarmante ? Les entreprises manquent fondamentalement d’expérience et de recul. À leur défense, la révolution technologique de l’IA générative a été foudroyante. Et elle dépasse très largement le cadre technique et informatique. Voilà pourquoi pour prendre le train en marche il faut de nouvelles méthodes.Comprendre l'échec pour mieux réussir
Malgré son potentiel, l'intégration de l'IA reste un défi majeur. Le principal facteur d’échec de projets IA tient à l’organisation des entreprises. Celles-ci ne sont pas fondamentalement prêtes à accueillir des projets d’intelligence artificielle. Un des premiers indices de cette non-maturité est structurel. Sans expérience ni méthode, un grand nombre d’entreprises tendent à créer des couches organisationnelles redondantes. Il est ainsi fréquent de voir émerger des départements spécialisés IA en supplément de départements existants dédié à l’innovation ou à l’informatique.Cette approche en mille-feuille est contre-productive et mène à un découpage des budgets, au déplacement des talents, etc. L’IA doit au contraire s’intégrer dans l’existant et commencer par le terrain : les métiers et leurs besoins. Ce sont eux qui doivent être le premier porteur des projets d’IA générative pour favoriser l’adhésion des équipes opérationnelles. Ce problème est amplifié lorsque les tests d’IA sont conduits par des éditeurs proposant des solutions standardisées qui in fine ne tiennent pas compte des processus ou de la qualité et accessibilité des données spécifiques de chaque entreprise.
L'IA, un défi collectif pour l'industrie française
Réussir un projet IA, c’est avant tout répondre aux besoins des équipes terrain. Ce qui signifie, identifier avec précision l’usage futur de l’IA au sein de l’organisation afin de définir des choix technologiques, de structurer l’allocation de ressources et de s’atteler à un sujet conséquent : la préparation des données. La véritable partie se joue donc au cœur de l’entreprise, dans son organisation interne. Les capitaines d’industries ainsi que les responsables de projets IA doivent ainsi s’interroger sur l’organisation des équipes et sur leurs besoins. En surmontant ces obstacles, les entreprises industrielles pourront pleinement tirer parti du potentiel transformateur de l'IA, renforçant ainsi leur compétitivité sur la scène internationale.Par Gael Sandrin, Principal chez EFESO Management Consultants
