IA en entreprise : sans méthode, les coûts dépassent les bénéfices
Tristan Duranté, cofondateur du cabinet Studeria et spécialiste de l'intelligence artificielle appliquée, alerte sur un décalage croissant entre l'équipement des entreprises françaises en outils d'IA générative et leur capacité réelle à en tirer des bénéfices mesurables. Selon lui, les logiciels dotés d'intelligence artificielle se sont diffusés dans la quasi-totalité des fonctions de l'entreprise, de la rédaction à la recherche documentaire en passant par l'automatisation des tâches administratives, mais cette diffusion technologique n'a pas été accompagnée d'une transformation équivalente des méthodes de travail. Beaucoup d'organisations, notamment des PME, multiplient les essais de solutions différentes sans revoir leurs processus internes, ce qui limite l'exploitation réelle des investissements consentis dans la recherche et l'innovation. L'expert pointe aussi la montée de ce qu'il appelle la « shadow AI », c'est-à-dire l'usage par les salariés d'outils d'intelligence artificielle non validés ni encadrés par leur employeur, un phénomène favorisé par la simplicité d'accès aux assistants conversationnels et aux générateurs de contenus.
Ce constat a des implications concrètes pour les directions d'entreprise qui accumulent abonnements et licences sans stratégie de données définie en amont. Tristan Duranté résume la situation en soulignant qu'« accumuler des licences technologiques sans stratégie de données préalable ne garantit aucun retour sur investissement ». En clair, les dépenses en outils d'IA s'accumulent tandis que les gains de productivité restent difficiles à quantifier, faute de gouvernance claire sur l'usage des données et sur la cohérence des pratiques entre équipes. La généralisation de la shadow AI ajoute un risque supplémentaire, celui de la confidentialité des données sensibles de l'entreprise et du non-respect d'obligations réglementaires, à un moment où les cadres juridiques autour de l'intelligence artificielle se précisent en Europe. Pour les dirigeants, l'enjeu n'est donc plus seulement de s'équiper, mais de structurer l'adoption de ces outils pour que les investissements se traduisent réellement en performance.
Ce diagnostic s'inscrit dans un contexte où les projets d'intelligence artificielle en entreprise restent encore majoritairement pilotés par les équipes techniques, alors que les usages concernent tout autant les ressources humaines, les fonctions commerciales, le marketing ou les services administratifs, ces métiers étant les premiers concernés par les processus que l'IA vise à transformer. Tristan Duranté plaide pour la diffusion d'une véritable culture de l'intelligence artificielle à l'échelle de toute l'organisation, ce qui suppose un travail préalable sur la qualité des données, une révision des procédures internes et des formations adaptées à chaque métier plutôt qu'à la seule direction informatique. Selon lui, les entreprises qui engagent dès maintenant cette montée en compétences prendront une avance durable, alors que les usages de l'intelligence artificielle sont appelés à devenir de plus en plus structurants dans les années à venir pour l'ensemble des secteurs économiques.
Concerne directement les PME et entreprises françaises, confrontées à un manque de gouvernance des données face à un cadre réglementaire européen sur l'IA qui se précise.
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