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Chaque semaine, de nouveaux modèles IA révolutionnent nos façons de travailler, de créer et d’interagir avec la technologie et avec nos données. Pourtant, l'adoption de l'IA en entreprise reste timide. Quels sont les freins et comment les surmonter ?
Ce paradoxe était le point de départ d'un webinaire animé récemment par SBI en partenariat avec Les Affaires.
Voici un résumé des points développés par Cyprien Cambus, directeur IA chez SBI au Canada et Jean-Luc Sanscartier, CRO SBI au Canada.
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Un état des lieux : la dissonance. L’IA avance vite, mais son adoption reste limitée, notamment au Canada (seulement 6% des entreprises l’utilisent).
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Un retard qui peut coûter cher : des entreprises comme Stack Overflow, Chegg ou Getty Images voient déjà leur modèle bouleversé par l’IA. Mais d'autres secteurs, beaucoup moins évidents, sont aussi en train d'être transformés.
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Adopter l’IA, c’est avant tout structurer son approche : définir un cadre clair, réfléchir à son impact stratégique et avancer progressivement.
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L’IA n’est pas réservée aux grandes entreprises. Un framework agile, qui permet une adoption itérative et efficace, a été présenté durant le webinaire.
Adopter l’IA en entreprise
Quels sont les principaux freins à l’adoption de l’IA en entreprise et comment les surmonter ?
L’adoption de l’IA en entreprise repose sur 6 piliers clés :
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Gestion du changement
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Leadership
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Données et gouvernance
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Infrastructure IT
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Cas d’usage
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Talents.
Plutôt que de courir après la technologie, tout commence par un état des lieux : où en est votre entreprise ? Quels besoins concrets peut-on adresser avec l’IA ? Une fois cela défini, on structure un premier projet qui répond à une vraie problématique et crée le plus de valeur. Ce projet devient un repère pour fixer la maturité cible et aligner la stratégie avec les 6 piliers.
L’IA n’est pas une solution clés en main
L'adoption de l'IA en entreprise doit être progressive et ajustée aux réalités de votre entreprise. Parmi les obstacles courants, voici ce que l'on retrouve le plus, et quelques pistes de réflexions pour les surmonter :
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La résistance au changement → La pédagogie et la formation sont essentielles pour démystifier l’IA et rassurer, mobiliser les équipes autour de projets inspirants, être conscient des problématiques auxquelles l'IA peut et ne peut pas répondre.
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Le coût et l’incertitude du ROI → On privilégie un Retour sur Expérience (REX) mesurable, plutôt qu’un ROI immédiat (cette question revient souvent, on en parle juste après).
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Les données incomplètes ou éparpillées → On optimise leur gouvernance plutôt que d’attendre la "donnée parfaite". On dispose de données pertinentes plus qu'en quantité. On harmonise les pratiques.
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Le manque de compétences internes → On forme, on collabore, et on utilise des outils accessibles pour démocratiser l’IA. On investit dans la formation.
Faut-il privilégier l’automatisation des processus ou l’intelligence artificielle pour améliorer la productivité ?
Tout dépend du besoin. L’automatisation optimise des tâches répétitives et bien définies (ex. : traitement de factures), tandis que l’IA va plus loin en structurant et en exploitant des données non structurées (ex. : documents, images, prises de décision complexes). En effet, l’IA va chercher l’information, la traite et la structure pour l’intégrer dans vos outils, permettant ainsi de « faire mieux » plutôt que d’en faire plus. Cette approche vise à optimiser la qualité et l’efficacité des processus, tout en libérant du temps pour des tâches à plus forte valeur ajoutée.
L’important dans cette démarche est donc de définir l’impact recherché : simplifier des processus existants ou créer de nouvelles capacités ? L’un n’exclut pas l’autre, mais chaque approche répond à des besoins spécifiques.
Quelles sont les meilleures stratégies pour intégrer l’IA dans une PME ou une organisation avec des ressources limitées ?
L’IA ne doit pas être vue comme un projet massif et coûteux. Les PME peuvent commencer par des solutions low-code/no-code, tester sur des projets pilotes à faible risque, s’appuyer sur des outils SaaS et explorer des collaborations avec des experts externes.
L’objectif : avancer par étapes et capitaliser sur des succès rapides.
Quels sont les enjeux de sécurité, de gouvernance et de réglementation liés à l’IA en entreprise ?
Les principaux enjeux restent la transparence des algorithmes, la gestion des biais, la protection des données et la responsabilité légale.
Beaucoup d’entreprises se lancent sans penser aux aspects de gouvernance et de réglementation, car elles estiment que le cadre juridique est encore flou. Mais l’IA devient une priorité politique et économique mondiale, et ce flou disparaît progressivement.
Anticiper les régulations à venir, c’est éviter des ajustements coûteux en urgence.
Un bon point de départ ? Adopter une gouvernance responsable dès maintenant en utilisant des frameworks comme OWASP, en évaluant les biais des modèles via Hugging Face et en intégrant des principes de transparence avec les Model Cards.
Quel est le retour sur investissement (ROI) et le retour sur expérience (REX) des projets IA, et comment les évaluer ?
Le ROI se mesure souvent sur le court terme, tandis que le REX apporte une vision plus durable, en favorisant une montée en compétence progressive et une intégration réussie. Mais framer sa vision en REX permet d’adopter une culture d’expérimentation, essentielle pour débloquer des cas d’usage à forte valeur ajoutée. Tester, apprendre et ajuster en continu permet non seulement d’optimiser la performance de l’IA, mais aussi de former les équipes, d’améliorer la gouvernance des données et de sécuriser l’adhésion des collaborateurs. Ce processus itératif est nécessaire pour éviter le blocage actuel et passer à l’action.
Le REX est donc une approche plus pérenne, qui permet de mettre en place des accélérateurs pour la suite, toujours dans une logique d’amélioration continue.
Un des plus gros débats autour de l’IA reste son coût. Mais en différenciant ROI et REX, on voit que l’investissement initial permet de mettre en marche ce cycle itératif, qui crée des accélérateurs, pérennise l’adoption et accélère ainsi les projets suivants.
Cependant, on reconnaît que pour cet investissement initial, un accompagnement financier bien structuré peut faire la différence. Nous collaborons régulièrement avec des partenaires pour trouver des solutions abordables et accessibles via des subventions adaptées. Une adoption bien financée et progressive maximise l’impact de l’IA et assure son succès à long terme.
IA en entreprise : l’heure est venue de passer à l’action !
L'impact de l'IA ne va cesser de s'intensifier dans les prochaines années.
Si vous souhaitez approfondir certains points ou discuter de l’impact de l’IA sur votre entreprise, n’hésitez pas à nous contacter.
