78 % des sociétés utilisent aujourd’hui l’IA contre 55 % seulement un an plus tôt. L’intégration de l’intelligence artificielle dans les entreprises se déploie de façon fulgurante et ne constitue plus un avantage compétitif en soi. Les assistants génériques de type GPT sont devenus des commodités, faciles à intégrer mais rarement différenciants estime dans cette tribune Vincent Coste, CEO et confondateur de Najar.
Selon le BCG, seules 26 % des entreprises parviennent à dépasser le stade de preuve de concept pour transformer l’IA en levier de performance concret.
Sans données structurées, l’IA reste une coquille vide
Les entreprises réussissant leur transition vers un modèle utilisant l’IA ont un socle commun : elles adoptent une approche résolument orientée vers l’exploitation de leurs données grâce à une exploitation structurée et contextualisée. C’est cette matière première, ce nouvel « or noir », qui une fois raffinée, permet d’entraîner des modèles utiles, pertinents, et capables d’augmenter les processus métier de manière ciblée.
La plupart des organisations croulent sous des volumes d’informations éparpillées, mal formatées ou obsolètes. C’est en croisant intelligemment les données internes (contrats, historiques d’usage, reporting financiers etc.) et les signaux externes tels que les benchmarks, tendances marché ou encore les alertes tarifaires que l’IA devient réellement opérationnelle et performante pour l’entreprise.
Dans la finance, une utilisation opérationnelle de l’IA permet par exemple l’élaboration de benchmarks ajustés aux spécificités réelles de l’entreprise. Dans les achats, elle facilite l’anticipation des hausses de tarifs en analysant automatiquement les clauses contractuelles et les évolutions du marché. Dans les RH, une IA structurée autour de la data offre une projection fine des besoins de recrutement ou des enveloppes salariales, en fonction de la trajectoire de croissance.
Ce ne sont donc pas les assistants IA eux-mêmes qui créent l’impact et la performance, mais leur ancrage dans une donnée métier qualifiée. Une IA utile améliore un indicateur métier précis : réduction du coût d’acquisition, meilleure allocation budgétaire, optimisation du taux de conversion, fiabilisation des prévisions ou encore hausse de la productivité.
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Privilégier la culture d’entreprise plutôt que la course aux modèles
L’IA ne devient un levier stratégique que lorsqu’elle s’inscrit dans une transformation progressive. Les entreprises qui en tirent parti avancent avec méthode et commencent par intégrer des assistants simples aux outils existants. Ensuite, elles testent des cas d’usage ciblés portés par des équipes pilotes, puis construisent une trajectoire plus ambitieuse en impliquant la gouvernance de la donnée, les opérations, la DSI et la direction générale avant de l’inclure au sein d’une véritable feuille de route stratégique.
Toujours selon le BCG, la réussite d’un projet IA repose à 70 % sur les équipes et les processus, à 20 % sur la technologie et les données, et seulement à 10 % sur les modèles. L’alignement des métiers, la gouvernance de la donnée, la clarté des cas d’usage sont donc les leviers qui permettent à l’IA de dépasser le stade du gadget augmenté ou de simple commodité.
Demain, les entreprises ne paieront plus pour un assistant IA générique. Elles investiront seulement dans des services augmentés, alimentés par de la donnée différenciante, croisée, enrichie et modélisée au plus près de leurs enjeux stratégiques. À terme, la vraie valeur ne sera plus dans les solutions « AI powered », mais dans la capacité à concevoir une IA « business native », enracinée dans les processus internes des entreprises.
