Quelle direction donner à l’IA pour garantir sa pérennité ?

De l’expérimentation à la stratégie : l’effet multiplicateur de l’IA

Pour produire un impact réel, il faut faire des choix réfléchis dès le départ, guidés par une logique de ROI. Cette approche peut être illustrée par la métaphore du « AI Flywheel » : un mécanisme d’accélération qui, à l’image d’un volant moteur emmagasinant et restituant l’énergie dans une voiture, permet à chaque projet IA réussi d’alimenter le suivant. Cela crée un cycle vertueux d’innovation, de performances accrues et de rentabilité croissante.

En pratique, chaque projet réussi consolide les bases technologiques, optimise les outils et affine les processus, simplifiant, accélérant et réduisant les coûts des déploiements futurs. À chaque tour de volant, l’entreprise gagne en efficacité et en maturité.

Prioriser les projets à fort potentiel

L’AI Flywheel repose sur la hiérarchisation stratégique des priorités. Il est essentiel de cibler des projets porteurs de gains dès le départ. Par exemple, l’optimisation d’une chaîne logistique peut générer des millions d’euros d’économies en augmentant l’efficacité et en limitant les risques. Côté force de vente, l’IA peut améliorer la pertinence des recommandations, accélérer la prise de décision et enrichir la relation client, contribuant directement au chiffre d’affaires.

Globalement, quatre domaines se prêtent particulièrement bien à des projets IA à fort impact : les ventes, le service client, la logistique et le support. L’IA améliore l’efficacité opérationnelle et l’expérience client dans ces fonctions critiques. En se concentrant sur des axes stratégiques, les entreprises peuvent prouver la valeur de leurs initiatives, gagner en crédibilité et favoriser le financement de nouveaux projets.

Bien démarrer : penser impact avant tout

Attention, si les projets pilotes peuvent aider les équipes à prendre en main de nouveaux outils ou à tester des idées, ils ont rarement un impact notable sur l’activité de l’entreprise. Par exemple, le déploiement de la GenAI pour améliorer la prise de notes pendant les réunions internes peut sembler utile, mais il est peu probable que les métriques financières ou opérationnelles s’en trouvent améliorées.

Pour réussir, il faut plutôt faire des choix réfléchis dès le départ. Pour obtenir des résultats concrets, il faut viser des usages mesurables, comme le traitement automatisé des requêtes clients via le NLP (traitement du langage naturel), qui permet de mieux comprendre les besoins, d’accélérer la résolution des problèmes, et donc d’accroître à la fois la satisfaction et la rentabilité.

Ces améliorations progressives entraînent un effet cumulatif : baisse des coûts, croissance des revenus, montée en compétences. Un cercle vertueux qui renforce la capacité d’investissement future.

Gouvernance et infrastructure : les piliers de la réussite

Si le choix du projet joue un rôle fondamental, la phase d’exécution nécessite quant à elle une gouvernance et une infrastructure adéquates. Pour assurer le succès d’une stratégie d’IA à grande échelle, il est essentiel de faire preuve de régularité. L’instauration de cadres de gouvernance garantit que les déploiements d’IA s’alignent pleinement sur les objectifs stratégiques de l’entreprise tout en respectant les normes éthiques. Ces structures permettent également aux organisations de capitaliser sur leurs réussites, en évitant de repartir de zéro à chaque nouvelle initiative.

Il est tout aussi important de créer une base technologique. Avec des plateformes réutilisables, une infrastructure cloud et des outils intégrés, les équipes pourront mener à bien leurs projets plus rapidement et à moindre coût. Certes, l’IA est exigeante en ressources, mais bien structurée, elle devient un levier d’innovation évolutif et durable.

Une vision long terme pour un effet durable

Les entreprises adoptant une stratégie d’IA visent à réaliser des économies, avec un effort de lancement de nouveaux projets qui devrait progressivement diminuer à mesure que les bénéfices augmentent. Pour y parvenir, il est essentiel de privilégier des cas d’usage offrant des gains rapides tout en ouvrant la voie à de nouvelles opportunités. Il convient également d’interconnecter tous les projets d’IA via une infrastructure de données partagée, des processus standardisés et des modèles réutilisables. Ces initiatives doivent être soutenues par une évaluation régulière des progrès, ainsi que par la mise à disposition des compétences et des outils nécessaires aux équipes pour s’adapter aux évolutions.

L’AI Flywheel n’est pas une simple méthode, c’est une vision stratégique : celle d’une IA déployée avec discernement, dans une logique d’impact, de pérennité et de croissance. En adoptant une approche structurée, connectée et mesurable, les entreprises pourront transformer l’IA en un véritable moteur de compétitivité.