L’IA est partout… sauf en production
Depuis deux ans, l’intelligence artificielle, et en particulier l’IA générative, est devenue une priorité stratégique pour la plupart des organisations. Les directions générales, les directions métiers et les DSI multiplient les expérimentations : copilotes, chatbots, automatisation de processus, agents intelligents.
Pourtant, un constat s’impose : l’industrialisation reste le principal point de blocage.
- 72 % des entreprises utilisent déjà l’IA dans au moins une fonction.
- Mais seulement 31 % ont réussi à la déployer à grande échelle.
- Et moins de 20 % des organisations tirent aujourd’hui un avantage compétitif significatif de leurs initiatives IA. (BCG, 2024)
Autrement dit, l’IA est entrée dans les entreprises, mais elle n’a pas encore transformé durablement leurs modèles opérationnels.
Le “production gap” : le véritable enjeu des entreprises
La majorité des organisations ne manquent pas d’idées ni de cas d’usage.
Elles manquent de :
- données fiables et exploitables,
- architectures scalables,
- gouvernance adaptée,
- modèles opérationnels compatibles avec l’IA,
- capacités d’intégration et de déploiement.
Ce décalage entre les promesses de l’IA et la réalité du déploiement est souvent appelé “AI production gap”.
Dans les faits, beaucoup d’entreprises :
- sous-estiment les enjeux de data, de sécurité et de conduite du changement.
- accumulent des POC sans passage à l’échelle,
- développent des solutions isolées, non intégrées au SI,
Pourquoi l’industrialisation de l’IA est si complexe
L’IA n’est pas une technologie comme les autres.
Elle exige une transformation simultanée sur plusieurs couches :
1. La data
- qualité,
- gouvernance,
- intégration,
- accessibilité en temps réel.
Sans fondations data solides, l’IA ne peut pas produire de résultats fiables.
2. Les architectures technologiques
- cloud et infrastructures scalables,
- intégration avec les systèmes existants,
- sécurité des modèles et des données.
3. Les processus et l’organisation
- redéfinition des workflows,
- nouveaux rôles,
- automatisation des tâches à faible valeur.
4. L’adoption par les équipes
- acculturation à l’IA,
- formation,
- transformation des métiers.
C’est pourquoi l’industrialisation de l’IA n’est pas un projet technologique isolé.
C’est une transformation globale du modèle opérationnel.
Ce que font les leaders du marché
Les organisations qui réussissent à déployer l’IA à grande échelle partagent plusieurs caractéristiques :
1. Une stratégie IA alignée sur les enjeux métiers
L’IA n’est pas un projet d’innovation.
C’est un levier de performance.
2. Une approche data-centric
Les leaders investissent d’abord dans :
- l’intégration des données,
- la gouvernance,
- les plateformes data.
3. Des cas d’usage industrialisables
Plutôt que de multiplier les POC, ils concentrent leurs efforts sur :
- quelques cas à fort ROI,
- rapidement déployables à grande échelle.
4. Une approche end-to-end
Ils s’appuient sur des partenaires capables de couvrir :
- la stratégie,
- la data,
- la technologie,
- la sécurité,
- l’adoption.
L’approche d’Alan Allman Associates : de l’IA expérimentale à l’IA opérationnelle
Au sein de l’écosystème Alan Allman Associates, nous observons une demande croissante de nos clients pour :
- des solutions IA opérationnelles,
- des agents intelligents,
- des plateformes data-driven,
- des dispositifs d’hyperautomation.
Notre approche repose sur un principe simple :
l’IA n’a de valeur que lorsqu’elle est intégrée aux processus métiers et déployée à l’échelle.
Nous accompagnons nos clients sur toute la chaîne de valeur :
- Identification des cas d’usage à fort impact
- Structuration des fondations data
- Conception des architectures IA
- Déploiement et intégration
- Conduite du changement et montée en compétences
Exemples d’interventions au sein de l’écosystème
H4H – Automatisation intelligente des processus métiers
Spécialisé dans la smart automation et l’intégration de solutions low-code et data, H4H accompagne les organisations dans l’optimisation et l’automatisation de leurs processus pour améliorer la performance opérationnelle.
Cas typiques :
- automatisation de processus ITSM et métiers,
- déploiement de solutions d’automatisation à grande échelle,
- intégration d’outils d’IA dans les workflows opérationnels.
Argain Consulting Innovation – Valorisation de la data et gouvernance
Argain Consulting Innovation intervient sur :
- la performance des projets,
- la gouvernance des organisations,
- la valorisation des données.
Exemples d’interventions :
- structuration de dispositifs de gouvernance data,
- mise en place de solutions d’IA pour la gestion contractuelle,
- accompagnement de programmes de transformation data-driven.
we+ France & Benelux – Déploiement de solutions IA et digitales à grande échelle
we+ accompagne les entreprises :
- de la structuration des besoins,
- au développement,
- jusqu’au déploiement de solutions digitales et IA.
Cas typiques :
- modernisation de systèmes financiers,
- développement d’applications intégrant l’IA,
- mise en place de centres de services pour l’industrialisation.
Phoenix DX – Agents IA et architectures scalables
Phoenix DX accompagne les entreprises dans :
- la conception d’architectures applicatives modernes,
- le déploiement d’agents IA,
- la transformation des plateformes digitales.
Exemples de missions :
déploiement de solutions IA intégrées aux systèmes métiers.ojects.
conception d’architectures pour agents IA en production,
transformation de plateformes pour supporter des charges IA,
Du POC à l’impact : les 4 étapes clés
Pour réussir l’industrialisation de l’IA, les organisations doivent structurer leur démarche autour de quatre étapes :
1. Prioriser les cas d’usage à fort ROI
Se concentrer sur :
- des gains de productivité,
- des améliorations de qualité,
- des gains financiers mesurables.
2. Construire une fondation data solide
- intégration,
- gouvernance,
- qualité des données.
3. Concevoir des architectures IA scalables et sécurisées
- cloud,
- microservices,
- cybersécurité.
4. Transformer les processus et les compétences
- automatisation,
- redéfinition des rôles,
- formation des équipes.
Vers une nouvelle génération de programmes de transformation
L’IA marque une rupture dans la manière de conduire les transformations.
Les entreprises ne peuvent plus :
- empiler les projets digitaux,
- multiplier les POC,
- travailler en silos.
Elles doivent adopter une logique :
- end-to-end,
- data-driven,
- orientée performance.
C’est précisément sur ce terrain que le conseil évolue aujourd’hui :
moins d’analyse isolée, plus de déploiement opérationnel et mesurable.
Conclusion : l’IA n’est plus un projet, c’est un modèle opérationnel
L’enjeu pour les organisations n’est plus de tester l’IA.
Il est de l’intégrer durablement dans leurs opérations.
Celles qui réussiront seront celles qui :
- aligneront l’IA avec leurs priorités business,
- investiront dans leurs fondations data,
- s’appuieront sur des partenaires capables de délivrer des solutions end-to-end.
Chez Alan Allman Associates, nous construisons un écosystème capable d’accompagner cette transformation, de la stratégie à l’industrialisation.