Depuis fin 2022, les assistants IA type ChatGPT, Gemini ou Claude font la une de l’actualité et s’invitent partout, des comités de direction aux groupes WhatsApp d’équipe. La plupart des gens les utilisent de temps en temps pour “gagner 10 minutes” : reformuler un mail, résumer une note, traduire un texte ou faire des recherches. Et pourtant, peu d’organisations ont intégré ces capacités dans leurs processus métiers de bout en bout. Résultat : une valeur créée modeste, diffuse, difficile à mesurer… et un sentiment de “buzz sans bascule”. Ce n’est pas une fatalité : la différence ne tient pas à l’outil, mais à la démarche.
Pourquoi l’approche “orientée outil” plafonne
- Le mirage de la solution facile : on teste un chatbot, on organise un hackathon, on impressionne le comité de direction avec quelques prompts… puis l’énergie retombe, faute de méthode, d’ancrage dans les processus et de gouvernance. C’est le “syndrome de l’IA magique” : des démos séduisantes, peu d’impact durable.
- Shadow AI : sans cadre ni licences pro, les usages se développent “dans l’ombre” (copier-coller de données sensibles, pratiques hétérogènes, impossibilité de mesurer les gains), créant risques juridiques et sécurité (fuite de données, exposition aux biais…), et empêchant tout passage à l’échelle.
- IA “générique” ≠ IA “métier” : un modèle ouvert sait écrire un mail poli ; il ne connaît pas vos procédures, vos offres, vos contraintes réglementaires. Tant que l’IA n’est pas connectée à vos données et à vos systèmes, elle reste un assistant “brillant mais externe”.
Nos experts vous donnent rendez-vous lors de l’AIM, les 13 et 14 novembre à l’Orange Vélodrome pour un atelier concret sur la mise en œuvre de cette démarche dans vos propres projets IA.
Une démarche structurée et progressive est nécessaire
Plutôt que d’empiler les outils, il s’agit d’adopter une démarche structurée et progressive qui transforme l’organisation sans la brutaliser.
Le niveau 1, l’acculturation des collaborateurs et les usages basiques
- Formations théoriques sur les bases de l’IA et le fonctionnement des LLMs, opportunités et contraintes
- Formation pratique (prompts, validation, sécurité, templates par métier)
- Test d’un ou plusieurs outils avec des Licences entreprise et une charte d’usage (pas d’entraînement sur vos données, chiffrement, droits d’accès, règles “do & don’t”).
- Identifier et déployer des quick wins : rédaction, synthèse, traduction/adaptation… Objectif : créer des succès visibles et mesurables.
- Créer un “comité IA” qui devra réunir plusieurs personnes de la DG (resp IT, RH, DPO, métiers…)
- En option, créer un réseau de référents dans un ou plusieurs métiers ayant la charge d’animer cette première étape, d’aider les collaborateurs (une formation plus approfondie pourra être envisagée pour eux)
Le niveau 2, pour adapter l’IA à votre contexte, vos enjeux
- Mettre en place un RAG (Retrieval-Augmented Generation) pour que l’IA puise dans vos politiques, offres, modes opératoires et historiques.
- Hygiène documentaire avant tout : inventaire, propriétaires, dates de validité, droits d’accès, métadonnées.
- Créer des assistants métiers (juridique, RH, commerce, support) qui “parlent votre langue” et citent vos sources.
Le niveau 3, pour passer aux agents et à l’automatisation
- Concevoir des agents métier avec périmètre, garde-fous, supervision et réversibilité (ex. qualification de leads, préparation de rendez-vous, relances, contrôles).
- Démocratisation du développement : outils no/low-code et “vibecoding” pour que les métiers orchestrent leurs propres agents, sous contrôle SI/DPO
- Sans oublier la capacité de mettre en œuvreoeuvre des solutions prédictives ou des moteurs de recommandation basés sur du Machine Learning “traditionnel”.
Une fois cette étape passée, votre organisation devrait être capable d’identifier de nouveaux gisements de productivité, mais aussi pourquoi pas d’inventer de nouveaux produits, services basées sur des IA.
Voici un plan d’action sur 3 mois qui peut être une bonne source d’inspiration, en particulier pour les ETI et PME:
- Mois 1 : cartographier la shadow AI, installer les licences pro, faire signer la charte, nommer le comité IA et les ambassadeurs à former également
- Mois 2 : 3 pilotes sur des processus douloureux + former 20–40% des collaborateurs (volontaires d’abord).
- Mois 3 : généraliser les cas validés, animer les communautés de pratique, mesurer le ROI et préparer le passage au Niveau 2 (RAG).
Durant ces différentes étapes, il sera important que le Comité IA se réunisse régulièrement pour réaliser des arbitrages, définir et suivre les bons indicateurs de succès, veiller aux enjeux de sécurité, confidentialité…mais aussi faire évoluer le plan de marche et fur et à mesure.
Conclusion : y aller, mais structurés
Le point n’est pas de “choisir le meilleur chatbot”, mais de bâtir une capacité : outils professionnels, données propres et accessibles (RAG), agents utiles et supervisés, orchestration, mesure et gouvernance. Avec une trajectoire claire et un plan d’action clair, l’IA sort du buzz pour devenir un levier d’efficacité et d’avantage compétitif — sans brûler les étapes ni prendre des risques inconsidérés. Bref : moins d’outils, plus de méthode.