- Seul 1% des entreprises est évalué par McKinsey comme « mature en IA » (AI-mature), ce qui signifie que l’IA est entièrement intégrée dans leurs processus opérationnels, alors que presque toutes les entreprises investissent dans l’IA.
- Gartner prévoit que plus de 40% des projets d’IA agentique (agentic AI) seront annulés avant la fin de 2027 en raison d’un manque de stratégie et de gouvernance appropriée.
- Le facteur essentiel n’est pas seulement la technologie, mais les personnes : recruter les bonnes personnes, retenir les talents par la formation, les opportunités de développement et un environnement culturel qui encourage l’apprentissage.
- Une enquête Microsoft montre que 82 % des dirigeants considèrent les compétences en IA comme essentielles, mais 60 % des employés manquent des connaissances nécessaires. Par conséquent, la fluidité en IA (AI fluency) doit se propager de la haute direction (C-suite) aux employés de première ligne.
- L’IA ne devrait pas être isolée au sein de l’équipe technique. Construire un Centre d’Excellence IA (CoE) basé sur le cadre 4E : Evangelism (Inspiration), Enablement (Activation/Formation), Enforcement (Application/Responsabilité et objectifs), Experimentation (Expérimentation/Tests et innovation rapides).
- Il est nécessaire de construire des « garde-fous » (guardrails) : des lignes directrices sur l’éthique, l’équité, la transparence et la conformité, tout en appliquant des tests d’équité (fairness testing), des mécanismes de retour d’information et une observation continue.
- Ne pas abuser de l’automatisation : l’IA devrait être utilisée pour augmenter les capacités humaines, libérant des tâches répétitives tout en maintenant l’accent sur les connaissances et le contexte que seuls les humains peuvent fournir.
- Risques à gérer : L’IA peut provoquer des hallucinations, la dégradation du modèle, des problèmes juridiques et de réputation ; les solutions incluent la surveillance, les pistes d’audit (audit trail) et des boucles de rétroaction proactives.
- Le développement de carrière doit être clair et accessible : partager des cas d’utilisation, fournir des ateliers et des outils pratiques pour les rôles techniques et non techniques, et reconnaître les réalisations exceptionnelles.
- 5 fondations nécessaires pour une structure IA réussie : évaluation des compétences, désignation d’individus directement responsables, changement culturel pour accepter l’expérimentation, maintien de la boucle de rétroaction et adoption du modèle de « client zéro » (customer zero) (l’entreprise devient le premier client du produit ou de la solution qu’elle développe, avant de le mettre sur le marché).
📌 Seulement 1% des entreprises sont vraiment matures en IA, tandis que 40% des projets d’IA agentique devraient échouer avant 2027. Le secret du succès réside dans les personnes, et non seulement la technologie : diffuser la fluidité en IA dans toute l’entreprise, construire des centres d’excellence IA, établir des garde-fous lors de l’utilisation de l’IA et éviter l’abus de l’automatisation. Les 5 fondations nécessaires pour une structure IA réussie sont : évaluation des compétences, désignation d’individus directement responsables, changement culturel pour accepter l’expérimentation, maintien de la boucle de rétroaction et adoption du modèle de client zéro, ce qui signifie que l’entreprise devient le premier client du produit ou de la solution qu’elle développe, avant de le mettre sur le marché.
