Image générée par l’intelligence artificielle. Crédit : Nicky de Pixabay
L’IA générative a bel et bien conquis la planète avant même d’avoir conquis l’entreprise. Si l’on en croit les promesses de créativité, de vitesse et d’intelligence, elle devrait révolutionner nos organisations. Or, dans les faits, la transformation se fait attendre.
Les chiffres sont sans appel : selon une étude du MIT, 95 % des projets d’IA générative ne produisent aucun retour mesurable. Des milliards sont investis, mais les tableaux de bord restent obstinément plats. Alors comment passer du « WoW » à l’ »Utile » ?
C’est LA question cruciale à laquelle nous devrons répondre pour faire de l’IA générative un véritable allié efficace transformateur de nos entreprises.
La véritable transformation se joue aujourd’hui à la frontière aujourd’hui tenue entre la cosmétique technologique et l’impact concret sur la performance.
Le fossé du « Tout-Génératif » : Une adoption massive, un impact encore à prouver
Si l’adoption de l’IA générative connais une croissance spectaculaire, sa capacité à transformer en profondeur les organisations et à doper durablement leurs performances, reste un défis majeur. Un récent rapport du MIT (Juillet 2025) met en lumière un paradoxe frappant : 80 % des entreprises ont expérimenté des outils tels que ChatGPT ou Copilot, seules 5 % les ont réussis à les intégrer de manière effective au cœur de leurs opérations. Sur les neuf secteurs étudiés, seuls la Tech et les Médias semblent amorcer une véritable mutation structurelle.
Dans le même temps, on observe une concentration des investissements vers les applications les plus visibles et les plus médiatisées, comme le marketing et la communication. Ces domaines, bien que porteurs d’innovation intéressantes, absorbent à elles seules 70 % des budgets alloués à IA. Un question légitime se pose dès lors : Cette allocation massive de ressources est-elle optimale ? Ces investissements massifs traduisent-ils réellement un Retour sur investissement (ROI) à hauteur des espérances ? Tout porte à croire que non ! Les fonctions qui génèrent véritablement de la valeur comme les opérations, la finance ou la supply chain, demeurent trop souvent sous-financées et sous exploitées.
Et lorsqu’il s’agit de déployer concrètement les projets, la situation se complexifie encore d’avantage. Les entreprises « mettent en moyenne neuf mois » pour passer du stade de pilote à la production effective. Ce délai, contraste avec la promesse de rapidité et d’agilité inhérente à ces technologies. Ce paradoxe se traduit par un cercle vicieux : plus les organisations investissent massivement en IA générative, plus elles ont tendance à ralentir leur déploiement à grande échelle. Divers facteurs peuvent expliquer ce phénomène, parmi lesquels la multiplication des couches de validation nécessaires pour garantir la fiabilité et la sécurité des systèmes, la dépendance croissante aux infrastructures cloud dont les coûts peuvent rapidement exploser ou la fragmentation des outils qui rendent chaque implémentation plus complexes, plus lente et, in fine, plus couteuse.
Paradoxalement, on finit par consacrer davantage de ressources à connecter l’intelligence artificielle qu’à l’exploiter pleinement aux services des objectifs business. Dans un contexte où des milliards de dollars sont investis pour faire parler les robots, il est donc crucial aujourd’hui de ne pas perdre de vue trois priorités existentielles pour toute entreprise : la rentabilité, la satisfaction client et l’engagement des collaborateurs. Et alors qu’on dépense des milliards (périmètre étudié 40 milliard de dollars) pour faire parler des robots, on risque de perdre de vue trois priorités existentielles de toute entreprise : la rentabilité, le client, et les collaborateurs.
Les difficultés ne résident pas tant dans la technologie elle-même mais plutôt dans les choix d’usage et d’application.
Comme souvent, les difficultés ne viennent pas de la technologie, mais plutôt de choix d’usage et d’application. Et tant que l’IA générative restera un exercice de style déconnecté du réel, elle ne sera qu’un décor numérique, pas une stratégie.
Des pistes existent pour intégrer efficacement l’IA au Métier.
Face aux excès du « Tout-Génératif’ une voie plus discrète mais redoutablement efficace se dessine qui confirme d’ailleurs nos expériences auprès de nos clients. Pour ces entreprises, il ne s’agit pas de magie nouvelle mais de valoriser les gisements de données sous-exploitées héritées du développement du cloud. Pas de réinvention totale du métier mais une augmentation de ses capacités. En relation client, l’intégration de l’IA se fait là où elle s’inscrit naturellement : dans les outils existants (CRM,ERP), au cœur des flux de travail, au sein des processus qui structurent la performance tout en favorisant l’innovation et la productivité. Ces entreprises ont aussi compris que l’IA n’a de sens qi elle apprend, en s’adaptant à chaque contexte pour produire des gains réels et mesurables. La personnalisation est essentielle : les solutions génériques séduisent en démonstration, mais s’essoufflent à long terme. Les réussites reposent sur les spécificités de chaque métier et de chaque équipe.
Le rapport du MIT souligne l’importance des projets co-développés avec des partenaires spécialisés, dont le taux de succès est deux fois supérieur aux développements internes. Une preuve que la transformation se construit collectivement, sur des indicateurs de performance partagés.
Ces dynamiques se jouent chaque jour dans les opérations client, qui deviennent de véritables laboratoires d’apprentissage pour les organisations. C’est dans le traitement quotidien des flux que se cache le potentiel inexploité de la donnée, capable de relier performance, satisfaction et engagement humain.
Trois cas d’usages de l’IA mesurables qui changent vraiment l’entreprise que nous observons mission après mission.
L’analyse sémantique appliquée au Quality Monitoring et au Feedback Management : une révolution silencieuse.
L’exploitation automatique du langage naturel permet enfin d’écouter les clients à grande échelle, sans échantillonnage ni biais d’interprétation avec comme résultats des plans d’action centrés sur les causes, pas sur les perceptions pour faire du QM un véritable outil de pilotage stratégique de la performance.
L’assistance aux collaborateurs de la relation client : un bond en avant.
Grâce à l’assistance cognitive, les conseillers accèdent instantanément à une information fiable, contextualisée et ciblée. Les capacités de l’équipe sont renforcées.
Le pilotage omnicanal intelligent : un véritable Game Changer.
Les nouveaux modèles d’orchestration intègrent désormais des critères de routage dynamiques : compétences, charge émotionnelle, affinité client, historique d’interaction…
Le résultat est double : productivité accrue et expérience fluide. Là où les algorithmes classiques répartissaient des volumes, ces systèmes orchestrent désormais des relations.
Une contribution d’ALTILUZ CONSULTING
