La GenAI n’échoue pas. C’est la manière dont nous la déployons qui pose problème.

Dans de nombreux secteurs, j’observe le même schéma.

Une entreprise annonce sa “stratégie IA”. Des licences sont achetées. Des copilotes sont déployés. Des solutions GenAI spécifiques à un domaine sont ajoutées.

Et la direction communique fièrement :

« Nous avons déployé l’IA dans toute l’organisation!. »

Mais sur le terrain ?

Frustration. Silence. Usage parallèle. Impact mesurable très limité. La GenAI ne sous-performe pas parce que la technologie est faible. Elle sous-performe parce que nous confondons achat d’outil et transformation réelle.

La frustration cachée des équipes

Voici ce qui se passe réellement.

Les collaborateurs :

• Testent des outils plus performants à titre privé.
• Comparent les solutions internes aux modèles publics les plus avancés.
• Se heurtent à des contraintes de sécurité qui bloquent la productivité.
• Observent des résultats instables ou incohérents.
• Ne reçoivent pas de formation structurée.
• N’ont aucun cadre clair d’utilisation.

Ils savent que l’outil pourrait être puissant.

Mais ce qu’ils utilisent au quotidien leur semble limité, bridé ou mal intégré, alors ils s’adaptent:

Ils anonymisent des données et utilisent des outils externes. Ils créent des automatisations “shadow”. Ils cessent de faire confiance à la solution officielle.

Et lorsqu’une première expérience est frustrante, il devient extrêmement difficile de relancer l’adoption, même lorsque l’outil interne s’améliore.

C’est cela, le vrai coût d’un mauvais déploiement.

L’angle mort du leadership

Du côté des dirigeants, j’entends souvent :

• « Nous avons choisi la meilleure solution. »
• « Elle est disponible pour tous. »
• « L’adoption viendra naturellement. »
• « Nous sommes en avance sur nos concurrents. »

Mais déployer la GenAI n’est pas une décision d’achat.

C’est :

• Une décision de gouvernance.
• Une refonte des workflows.
• Un programme de formation.
• Un chantier culturel.
• Un cycle de vie produit.

L’IA amplifie les forces… mais aussi les faiblesses structurelles.

Les 4 niveaux de maturité GenAI

À travers mes missions, je constate que l’adoption de la GenAI suit généralement quatre étapes.

1️⃣ Phase Achat d’Outils

Licences achetées. Pilotes lancés. Communication externe active.

Impact : Minimal.

2️⃣ Phase Expérimentation

Initiatives dispersées. Absence de gouvernance centralisée. Pas de KPI clairs. Tests isolés par équipe.

Impact : Incohérent.

3️⃣ Phase Industrialisation

Cas d’usage clairement définis. Intégration dans les workflows. Responsabilités établies. Modèle de sécurité adapté selon le niveau de risque. Procédures de test structurées.

Impact : Mesurable.

4️⃣ Phase Transformation

IA intégrée aux processus cœur de métier. Productivité mesurée. Formation continue. Gouvernance opérationnelle.

Impact : Structurel.

La majorité des entreprises se situent entre les phases 1 et 2.

Très peu atteignent réellement la phase 3.

Le phénomène du “GenAI Theater”

Il existe aussi ce que j’appelle le GenAI Theater.

À l’extérieur :

Conférences, salons professionnels, communication sur l’innovation IA dans lesquels on bombe le torse...

À l’intérieur :

• Intégration limitée.
• Aucun suivi ROI.
• Frustration des utilisateurs.
• Absence de formation structurée.

L’IA devient un actif marketing plutôt qu’un actif opérationnel. À long terme, ce décalage crée un risque de crédibilité.

Pourquoi les solutions “clé en main” ne suffisent pas

Même les solutions GenAI spécialisées par domaine ne sont généralement pas suffisantes.

Pourquoi ?

Parce que l’efficacité de la GenAI dépend de :

• La qualité des données.
• L’accès à une base de connaissances structurée.
• La discipline dans le prompting.
• L’intégration dans les processus existants.
• Des tests sur des cas réels.
• Des boucles de validation humaine claires.

Injecter du désordre dans un LLM ne produira pas de la précision. Le modèle amplifie vos faiblesses organisationnelles.

Le coût d’un déploiement trop rapide

Un déploiement mal structuré entraîne des :

• Risques de sécurité.
• Risques juridiques.
• Incohérences opérationnelles.
• Pertes de confiance interne.
• Résistances future aux initiatives IA.

Une fois qu’un outil est perçu comme « inutile », changer cette perception devient extrêmement complexe.

Ce qu’implique un vrai programme GenAI et un déploiement sérieux:

1️⃣ Une sélection rigoureuse des cas d’usage

Commencer par :

• Un cas à fort impact.
• Un quick win rapide.
• Un cas plus complexe mais stratégique.

Définir les KPI avant le lancement.

2️⃣ Une gouvernance dès le départ

Qui est responsable du produit IA ? Quelles données peuvent être utilisées ? Quel niveau de validation humaine est obligatoire ?

La gouvernance n’est pas une option secondaire.

3️⃣ Des tests comme pour un vrai produit

On ne déploie pas un produit data sans tests rigoureux.

Pourquoi le ferait-on avec un système basé sur LLM ?

Il faut :

• Tester les cas limites.
• Valider la stabilité des prompts.
• Vérifier la cohérence des outputs.
• Mettre en place un monitoring continu.

4️⃣ Une formation pratique

Pas de théorie abstraite.

Une formation concrète sur :

• Ce que l’outil peut faire.
• Ce qu’il ne peut pas faire.
• Comment bien formuler ses requêtes.
• Comment valider les réponses.
• Comment éviter les hallucinations.

5️⃣ Une stratégie de sécurité adaptée aux usages

Tous les cas d’usage n’ont pas le même niveau de risque. Certains nécessitent de l’on-premise. D’autres du private cloud. D’autres du public cloud. La bonne architecture dépend du niveau de sensibilité.

Commencer petit. Déployer en profondeur. Étendre intelligemment.

La bonne stratégie n’est pas :

« Déployer partout immédiatement. »

C’est :

• Sélectionner.
• Piloter correctement.
• Mesurer.
• Ajuster.
• Étendre progressivement.

Cela évite la frustration massive. Cela crée de la crédibilité. Cela génère des ambassadeurs internes.

Les vraies questions à poser avant de déployer

Avant d’étendre la GenAI, un comité exécutif devrait se demander :

• Quel problème métier précis cherchons-nous à résoudre ?
• Où sont les données et qui en est responsable ?
• Qui porte le cycle de vie du produit IA ?
• Quels KPI définissent le succès ?
• Quel plan de formation est prévu ?
• Quelle instance valide les cas d’usage ?

Si ces questions restent floues, l’IA devient du bruit.

Si elles sont claires, l’IA devient un levier.

Conclusion

La GenAI n’est pas du plug-and-play. C’est une nouvelle couche opérationnelle qui traverse toute l’organisation. La technologie est exceptionnelle, mais sans structure, gouvernance, tests et alignement humain, elle génère plus de friction que de valeur. Les entreprises qui réussiront avec la GenAI ne seront pas celles qui l’ont achetée en premier, ce seront celles qui l’auront déployée sérieusement. Un Projet GenAI est un projet data avant tout 99% du temps.

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