IA : les entreprises sont-elles prêtes ?
L’IA générative redessine profondément les modes de travail en entreprise, bien au-delà de la simple innovation technologique.
Pourtant, malgré l’engouement, les chiffres révèlent une réalité plus nuancée : seules 22 % des entreprises se disent aujourd’hui prêtes à industrialiser ces solutions. La maturité reste faible, les cas d’usage sont encore en cours d’exploration et la gouvernance peine parfois à suivre.
Face à cela, il est préconisé d’adopter une approche méthodique qui place la création de valeur métier au cœur de chaque initiative, tout en bâtissant un cadre solide pour déployer l’IA générative à grande échelle.
Cet article s’appuie sur les chiffres et enseignements issus de l’enquête « Tendances Infrastructures IT 2025 », menée par Synapsys en partenariat avec le CRiP.
IA générative : mais de quoi parle-t-on concrètement ?
L’IA générative désigne des modèles capables de produire du contenu original à partir d’une simple requête : texte, code, image, vidéo ou données structurées. Contrairement aux approches traditionnelles d’IA, qui classent ou prédisent à partir d’exemples passés, l’IA générative crée de nouveaux contenus grâce à des modèles de type LLM (Large Language Models) ou diffusion models.
Ces technologies s'appuient sur des milliards de données et un entraînement massif pour générer des résultats proches de ce qu’un humain pourrait produire… avec la capacité de le faire à très grande vitesse et à l’échelle.
Productivité, automatisation, personnalisation : les promesses tenues de l’IA générative
L’intérêt des DSI pour l’IA générative est directement lié à son potentiel de transformation opérationnelle : 58 % des décideurs interrogés dans notre enquête prévoient d’investir dans la GenAI en 2025. Parmi ses avantages concrets et observables dès les premiers PoC :
- Gain de productivité sur les tâches répétitives et à faible valeur ajoutée : rédaction, support, analyse documentaire.
- Personnalisation des interactions clients ou collaborateurs.
- Automatisation de processus métiers complexes.
- Support métier augmenté avec des copilotes IA pour les RH, la data, la cybersécurité, le développement applicatif, etc.
- Réduction des coûts sur certains processus internes ou services support.
Roadmap IA : partir des besoins métiers
Tester, itérer, valider : l’étape clé des PoC
Avant de se lancer dans le déploiement à grande échelle, l’heure est à la structuration. L'élaboration de la roadmap permet de prioriser les cas d’usage à forte valeur ajoutée et alignés sur les objectifs des directions métiers. L’IA générative n’est pas une fin en soi, mais un moyen de répondre à des problématiques concrètes : automatisation, personnalisation, productivité.
Les PoC (Proof of Concept) sont aujourd’hui un passage obligé, près d'un décideur sur deux passe par une phase de test avant d'industrialiser. Ces pilotes permettent de tester les cas d’usage en conditions réelles avant tout passage à l’échelle. Un PoC bien mené permet :
- de démontrer rapidement des gains opérationnels concrets,
- d’impliquer les utilisateurs finaux et de construire une logique d’adoption,
- d’évaluer les risques (hallucinations, dépendance à des modèles externes, latence…),
- d’ajuster les modèles avant l’industrialisation.
Les PoC réussis sont souvent ceux qui intègrent des données internes qualifiées et sont co-construits avec les métiers concernés.
Former les équipes pour assurer l’adhésion
Une IA bien intégrée ne se décrète pas, elle se construit avec les équipes. 37 % des décideurs identifient la formation comme un levier critique de réussite. Il s'agit :
- d’éviter le shadow IT, où chacun utilise son outil non référencé,
- de donner aux collaborateurs des repères clairs sur les bonnes pratiques,
- d’accompagner les usages dans les outils métiers existants.
L’acculturation à l’IA ne peut pas être laissée au seul volontarisme des collaborateurs : elle doit faire l’objet d’un plan structuré, outillé et mesuré.
Gouvernance, données, sécurité : les fondations à poser
Gouvernance : ne pas laisser l’IA se développer sans cadre
Les entreprises qui ne définissent pas de politique claire s’exposent à une prolifération de solutions non contrôlées, avec des conséquences potentiellement graves sur la sécurité, la conformité ou la cohérence du SI. Une gouvernance IA efficace repose sur :
- des règles d’usage partagées et documentées,
- des métriques de suivi pour évaluer l’impact,
- une implication croisée des fonctions IT, juridique, sécurité et métiers.
Mettre la donnée au service de l’IA, pas l’inverse
Sans une base de données fiable, pas d’IA performante. Trop d’entreprises sous-estiment encore l’importance de nettoyer, structurer et gouverner leurs données. La qualité, la traçabilité et l’accessibilité des données sont des fondations à poser dès les premières étapes du projet. Ce chantier, trop souvent sous-estimé, conditionne en grande partie la performance et la fiabilité des projets d’IA générative.
Industrialiser en ciblant les bons usages
Éviter les hallucinations : aller vers des applications sur mesure
Les modèles généralistes d’IA générative peuvent produire des résultats biaisés ou erronés, que l'on appelle hallucinations. Pour gagner en efficacité, les entreprises se tournent de plus en plus vers des applications verticalisées, conçues pour leurs besoins spécifiques. On observe une tendance claire à créer des IA :
- embarquées dans les outils métier,
- conçues pour répondre à un usage précis,
- testées avec des données internes qualifiées.
L’industrialisation : prochaine étape, encore peu mature
22 % des décideurs seulement déclarent être prêts à passer à l’échelle. Ce chiffre révèle à la fois l’ambition des entreprises et les défis encore à relever : sécurisation des usages, mise à l’échelle des infrastructures, accompagnement du changement.
Conclusion
Les chiffres parlent d’eux-mêmes : près de 6 décideurs sur 10 vont investir dans l’IA dès 2025. Ils ne cherchent pas à suivre la tendance, mais à construire une stratégie durable et utile.
Les organisations qui réussiront seront celles qui auront identifié des cas d’usage métier concrets, su impliquer leurs collaborateurs, construit une gouvernance robuste, et surtout, mis la donnée au service de la performance IA.