Comment bâtir une stratégie IA qui ne finira pas en POC oublié ?

L’intelligence artificielle suscite d’immenses espoirs, mais elle génère, dans bien des organisations, tout autant de frustration. Derrière les promesses de transformations fulgurantes, la réalité est souvent bien différente : une grande partie des initiatives reste bloquée au stade expérimental. Les POC sont ambitieux — parfois brillants — mais ne débouchent sur rien. Pourtant, certaines entreprises réussissent à franchir ce cap et prouvent qu’une stratégie IA structurée, alignée sur les enjeux métiers, peut devenir un véritable moteur de performance et d’innovation. Alors, découvrons pourquoi tant de projets échouent… et comment des organisations comme Procter & Gamble ou Netflix parviennent, elles, à transformer leurs expérimentations en résultats tangibles.

Depuis plusieurs années, les directions des systèmes d’information et les équipes métiers multiplient les expérimentations afin d’identifier de nouveaux leviers d’optimisation. Ces initiatives, légères en apparence, mobilisent en réalité des ressources importantes et traduisent une volonté sincère d’adopter l’IA.$

Pourtant, une étude relayée par Capgemini Research Institute révèle une statistique édifiante :

Les conséquences de ces échecs se mesurent à deux niveaux. Elles sont d’abord financières, car chaque pilote implique des investissements significatifs en licences, architectures techniques, expertises internes ou externes. Ces investissements peuvent représenter des dizaines voire des centaines de milliers d’euros. Mais elles sont surtout humaines. Enchaîner les projets inaboutis fragilise la confiance des équipes, renforce les préjugés sur l’IA et complique l’adhésion future.

Si autant d’initiatives s’enlisent, ce n’est pas faute de bonne volonté. Ce sont des causes structurelles qui reviennent, encore et encore.

Une gouvernance insuffisamment structurée

Dans de nombreuses organisations, l’IA demeure un sujet dispersé, initié par les métiers, par l’IT ou par des équipes innovation… mais sans véritable cadre commun. Cette fragmentation empêche de prioriser les efforts, de mutualiser les ressources et de donner une direction claire aux projets.

Des cas d’usage mal cadrés

Beaucoup de POC échouent parce que les cas d’usage sélectionnés sont trop complexes, mal priorisés ou faibles en valeur métier. Faute d’une grille d’évaluation rigoureuse, les équipes investissent sur des solutions difficiles à industrialiser.

Des données qui ne suivent pas

La qualité des données reste un obstacle majeur. Sans gouvernance solide, sans architecture cohérente ni pipeline fiable, même un modèle performant génère peu de valeur. Les enjeux de conformité et d’auditabilité complexifient encore l’équation.

Un déficit de compétences internes

L’IA requiert des expertises techniques, mais aussi une forte capacité à comprendre les processus et les usages métiers. Lorsque ces compétences ne sont pas consolidées, les projets perdent en rythme et en pertinence au moment critique : celui du passage à l’échelle.

Quelques acteurs montrent qu’une stratégie IA bien construite peut transformer durablement une organisation.

Moderna

L’entreprise a industrialisé l’usage de l’IA pour accélérer la conception de vaccins et optimiser la chaîne logistique. L’IA n’est pas un projet, mais une composante essentielle de la stratégie industrielle.

Netflix et Amazon

Ces acteurs ont popularisé l’usage du machine learning au service de l’expérience utilisateur. Les systèmes de recommandation ont été pensés pour évoluer en continu, soutenus par des infrastructures parfaitement maîtrisées.

Procter & Gamble

Dans les usines, l’IA contribue à anticiper les pannes, améliorer la qualité et réduire les coûts. L’entreprise a structuré ses modèles autour de standards industriels, facilitant leur intégration sur des sites de production variés.

Thomson Reuters

L’agence de presse canado-britannique a mis en place une plateforme MLOps centralisée afin de pouvoir standardiser les modèles, fluidifier le déploiement et simplifier la collaboration entre les équipes data, IT et métiers.

Ces exemples démontrent qu’une stratégie IA ne repose pas sur la multiplication des cas d’usage, mais sur un modèle opérationnel clair, une infrastructure robuste et une capacité réelle à orchestrer la valeur dans la durée.

Passer du prototype à l’impact nécessite une démarche structurée, soutenue par des choix technologiques et organisationnels cohérents.

1 – Ancrer l’IA dans la stratégie globale

Une initiative IA ne peut réussir si elle reste isolée. Elle doit être intégrée à la feuille de route de l’entreprise, associée à des priorités métiers identifiées et soutenue par des sponsors légitimes. Une gouvernance transverse, matérialisée par un comité IA, permet d’arbitrer, d’encadrer et de piloter l’ensemble.

2 – Prioriser les cas d’usage à fort impact

Il ne faut surtout pas se disperser. Il convient de sélectionner des cas d’usage créateurs de valeur, mesurables, et réalisables rapidement, en combinant valeur métier et faisabilité technique. Ces premiers succès stimulent les équipes et facilitent l’adhésion.

3 – Mettre les données au service de l’IA

L’amélioration de la qualité des données, l’instauration d’une gouvernance solide et la maîtrise des enjeux réglementaires constituent le socle indispensable. Une architecture de type data lakehouse concilie performance, transparence et cohérence des traitements.

4 – Industrialiser les développements (MLOps, CI/CD)

Pour dépasser le stade du prototype, il faut penser à l’échelle : construire des pipelines de déploiement automatisés, intégrer les pratiques DevOps au machine learning (MLOps), et assurer la sécurité des modèles. Cette industrialisation crée les conditions d’une valorisation continue.

5 – Impliquer les métiers et piloter la valeur

Aucun déploiement ne réussit sans implication des collaborateurs. Les équipes doivent être associées à la conception, formées aux usages et intégrées dans le pilotage. La valeur se mesure avec des KPIs métier, suivis dans la durée afin d’ajuster les modèles et de garantir leur pertinence.

L’IA n’est ni un effet de mode ni un outil miracle. Elle n’a de sens que si elle s’inscrit dans un projet d’entreprise cohérent, porté par des infrastructures solides, des équipes engagées et une culture de la valorisation continue. Les POC avortés ne sont pas une fatalité : ils signalent surtout qu’il est temps de structurer l’approche.

Pour dépasser définitivement l’ère des POC oubliés, la clé réside dans une stratégie lucide, structurée… et une mise en œuvre assurée avec constance.

¹ Source : Capgemini Research Institute, “Why most AI projects fail and what to do about it”, https://www.capgemini.com/research/why-most-ai-projects-fail-and-what-to-do-about-it