L’IA dans l’entreprise : les micro-innovations, une voie pragmatique de transformation

L’intelligence artificielle est sans aucun doute le sujet phare des entreprises : un sujet omniprésent, qui génère de l’enthousiasme mais aussi de l’incertitude. Derrière la façade des tendances et des mèmes sur ChatGPT, de nombreuses organisations se demandent comment véritablement exploiter le potentiel de l'IA, en évitant les promesses irréalistes et en obtenant des avantages concrets.

Mais quelle est aujourd’hui la situation réelle de l’adoption de l’IA dans le tissu des entreprises, et quelles stratégies s’avèrent efficaces ? Des comparaisons directes avec plus de 200 entreprises en Europe et au Moyen-Orient émergent de nouvelles informations qui nous permettent de cartographier les différents types d'approches, avec des enseignements pratiques intéressants sur ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas.

Les quatre archétypes de l’IA d’entreprise

À partir de l’analyse de terrain menée avec mon équipe, nous avons identifié quatre archétypes qui décrivent la manière dont les entreprises se rapportent à l’IA. Il s’agit plus d’une boussole que d’un classement, utile pour s’orienter et choisir les prochaines étapes.

• Dormeur : les organisations »endormi», avec une faible ambition et une capacité d’exécution limitée, souvent ignorants du potentiel déjà disponible dans leurs systèmes.
• Staller : des entreprises enthousiastes dans leurs proclamations, mais incapables de se concrétiser. Bloqués par un perfectionnisme excessif ou la peur de se tromper, ils tombent dans le cercle vicieux de la « preuve de concept » infinie, sans jamais créer de réelle valeur.
• Mover : pragmatiques de l’exécution, ils adoptent des outils d’IA prêts à l’emploi (« prêts à l’emploi ») mais sans vision stratégique à long terme. Ils risquent donc d’obtenir des résultats épisodiques, sans se construire un réel avantage concurrentiel.
• Maximiser : les plus avancés, qui combinent un vision ambitieux avec un exécution efficace. Cependant, ces entreprises peuvent tomber dans le piège de la complaisance et perdre leur élan vers de nouvelles opportunités.

Ne courez pas après le « Saint Graal » technologique.

Une erreur courante est la poursuite effrénée du mégaprojet d’IA qui promet de révolutionner l’entreprise d’un seul coup. L'attrait des solutions visionnaires et des investissements millionnaires cache cependant des dangers sous-estimés : de récentes estimations de McKinsey montrent que 90 % des projets pilotes d'IA restent d'éternels « work in progress » et n'aboutissent pas à des opérations réelles.

Les causes ? Complexité de la mise en conformité et de l'intégration, manque de compétences, difficulté à mesurer l'impact concret et, souvent, une vision mal ancrée aux besoins de l'entreprise. Les grands projets risquent d’éclipser la création de valeur tangible et de faire échouer de nombreuses idées brillantes dans ce qu’on appellepurgatoire pilote», un limbe d’expérimentations et de tests qui n’aboutissent pas à un résultat concret.

La révolution silencieuse de la « micro-IA »

L'expérience montre qu'il existe une voie alternative, plus pragmatique et souvent beaucoup plus efficace : au lieu de tout concentrer sur une seule révolution, de grands résultats peuvent être obtenus par de petites étapes, permettant ce que l'on appelle la « micro-IA ». En pratique, il s’agit de mettre directement entre les mains des utilisateurs les fonctionnalités d’intelligence artificielle déjà intégrées dans les applications utilisées dans l’entreprise.

Cette stratégie ne nécessite pas d'apprentissages interminables ni d'investissements extraordinaires : il suffit d'activer une fonction – souvent déjà disponible – et de la laisser fonctionner là où elle est nécessaire. Chaque micro-innovation peut apparaître comme une petite amélioration, capable peut-être de garantir une augmentation d'efficacité de +1 à 2 %.

Mais lorsque ces « micro-stagiaires IA » agissent ensemble sur les workflows quotidiens, le résultat est significatif : les améliorations cumulées de +20 % sont facilement dépassées, libérant ainsi de précieuses ressources et accélérant la transformation numérique.

Un exemple concret

Un exemple concret vient de Le groupe mêmel'une des plus grandes sociétés de commerce électronique au Royaume-Uni : l'activation d'une fonction d'IA pour définir les objectifs au sein Oracle Fusion Cloud HCMl'application SaaS de gestion des ressources humaines, a permis à plus de 2 500 collaborateurs et managers de définir des objectifs intelligent avec des suggestions personnalisées, surmontant le problème du « blocage des pages blanches ». En peu de temps, cette solution a été utilisée plus de 10 000 fois, sans nécessiter de lourds investissements informatiques.

De même, le géant des services d'ingénierie Groupe Bois réduit les délais d'embauche de 45 à 21 jours en activant les fonctionnalités d'IA déjà présentes dans son système RH, avec un avantage opérationnel immédiat et sans surcoût.

Bonnes pratiques : par où commencer (pour de vrai)

Comment tracer un chemin vertueux, en évitant les pièges ? Tout part de la reconnaissance et de la prise de conscience de son archétype : « Sleeper », « Staller », « Mover » ou « Maximiser », l'essentiel est de choisir une stratégie progressive ancrée sur les résultats.

• Pour Sleeper et Staller : concentrer les efforts sur des cas d'utilisation restreints et mesurables avec des impacts immédiats (par exemple, RH, finances, processus d'approvisionnement), en se concentrant sur les micro-fonctionnalités déjà disponibles dans les applications d'entreprise. Il est important de voir des résultats rapides, qui motivent l’équipe et facilitent le dépassement des obstacles culturels et organisationnels.
• Pour Mover et Maximiser : aller vers des projets plus ambitieux, mais toujours en les reliant à une feuille de route claire, composée d'objectifs mesurables et de délais contraignants. Pour éviter le «purgatoire pilote » il est nécessaire de lancer des initiatives uniquement là où il y a un certain impact opérationnel et de promouvoir une formation généralisée aux technologies de l’IA.

Selon les données de nos ateliers, une entreprise de 10 000 salariés peut réduire ses coûts jusqu'à -4% en adoptant l'IA au quotidien, confirmant que les micro-innovations conduisent, à terme, à des transformations majeures.

Évitez les pièges et les faux mythes

Peu importe où vous en êtes : aucune entreprise n’est à l’abri des pièges les plus courants. D’un côté, il y a ceux qui attendent d’avoir la « stratégie parfaite » pour démarrer, risquant ainsi la paralysie. D’un autre côté, ceux qui croient que seuls les investissements millionnaires apportent de la valeur et ignorent la rapidité et l’impact des solutions agiles de micro-IA. Un autre risque est la fragmentation, lorsque différents métiers mettent en œuvre des projets d’IA de manière désorganisée, gaspillant ainsi des ressources et des opportunités.

La destination ? une valeur commerciale, pas une technologie fantastique

L’approche pragmatique de l’IA ne signifie pas renoncer à l’innovation, mais choisir la voie qui maximise la valeur tout en réduisant les risques et la complexité. Les « gagnants » de l’IA ne sont pas nécessairement les plus rapides ou ceux qui promettent des révolutions d’époque, mais ceux qui obtiennent des résultats réels étape par étape, avec de petites améliorations mesurables et généralisées.

En fin de compte, l’IA n’est pas seulement une question de technologie, mais aussi une question de vision, d’action et de collaboration. L’objectif doit rester clair : mettre l’impact business au centre, permettre aux équipes et aux hommes de construire ensemble la transformation.