IA : pourquoi tant d’échecs après l’industrialisation ?

Les récentes annonces du sommet international sur l’intelligence artificielle ont mis en lumière la nécessité pour les entreprises d’intégrer cette technologie de manière efficace et responsable. Si l’industrialisation de l’IA est une étape cruciale permettant d’automatiser et de fiabiliser les fonctionnalités liées à ses cas d’usage, le déploiement reste un défi majeur. Trop souvent, des solutions IA bien conçues échouent à l’étape de leur adoption par les utilisateurs finaux. Il est donc primordial de structurer cette phase afin d’assurer une transition fluide et une adoption optimale.

Une contribution de Jean-François Deldon, coauteur du “Guide de l’IA en entreprise. Manuel de survie pour les PME” et fondateur de l’entreprise de conseil en IA, Yakadata.

Une adoption progressive et adaptée au contexte

Lorsqu’une entreprise développe un nouvel outil basé sur l’IA, la tentation peut être forte de vouloir le déployer immédiatement à l’ensemble des collaborateurs. Pourtant, une approche progressive est recommandée, en fonction du degré de criticité de la solution. Les outils critiques, ayant un impact direct sur la sécurité, le chiffre d’affaires ou les conditions de travail, doivent être déployés progressivement avec des phases de test sur des groupes restreints avant d’être étendus à l’ensemble des utilisateurs. Les outils non critiques, tels que ceux destinés à la retranscription de réunions ou à la préparation de documents, peuvent être déployés plus rapidement, sans risque majeur en cas d’erreur.

La notion de criticité est donc évolutive et peut être modulée par la manière dont la solution est intégrée dans les processus métiers. L’IA peut ainsi passer d’un outil décisionnel automatique à un simple assistant, réduisant les risques tout en améliorant son adoption.

Assurer un accompagnement adapté pour favoriser l’adoption

L’adoption d’une solution IA ne se limite pas à son déploiement technique. Elle repose sur un travail de communication et de formation qui doit être anticipé. Il est essentiel de mobiliser des ambassadeurs IA, des sponsors internes et des référents qui assureront une transition en douceur au sein des équipes.

L’accompagnement passe notamment par une communication ciblée, adaptée à chaque population concernée. Plutôt qu’une communication massive, des sessions en petits groupes peuvent aider à lever les résistances et favoriser l’adhésion. Une formation pertinente et efficace, qui ne doit pas être perçue comme une contrainte mais comme un atout permettant aux utilisateurs de comprendre les limites et le potentiel des nouveaux outils.

L’erreur courante consiste à sous-estimer le temps nécessaire pour ces étapes. Un projet IA réussi est un projet où les utilisateurs finaux s’approprient la solution en confiance.

La mobilisation des équipes techniques, un facteur clé de succès

Enfin, un élément fondamental du déploiement réside dans l’implication des équipes techniques. Une solution IA qui ne fonctionne pas parfaitement à son lancement risque de perdre en crédibilité. Pour éviter cela, il est indispensable de prévoir des réunions régulières avec les développeurs et les ingénieurs responsables de la solution afin d’assurer un support réactif aux premiers utilisateurs. Une résolution rapide des problèmes rencontrés renforce la confiance et garantit un meilleur taux d’adoption.

Le déploiement de solutions IA ne doit pas être considéré comme une simple étape technique, mais bien comme une transformation organisationnelle qui requiert une stratégie d’accompagnement structurée. En combinant une approche progressive, une communication efficace et un support technique adapté, les entreprises peuvent maximiser la valeur créée par leurs solutions IA et garantir leur adoption par l’ensemble des utilisateurs.

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