L’IA connaît son moment de gloire. Les manchettes, la curiosité médiatique et les peurs ne manquent pas. Le discours oscille souvent entre émerveillement et inquiétude, et je comprends parfaitement pourquoi; il peut être difficile de savoir par où commencer sans se compliquer la vie.
Mais en fait, c’est justement ça, le point de départ : petit, mais intelligent.
Le mythe le plus répandu que j’entends? Que tout le monde maîtrise déjà l’IA.
Pourtant, ce n’est pas le cas.
La plupart des parcours IA commencent de la même façon — de petites expérimentations, quelques échecs productifs et des leçons qui orientent la suite. Il ne s’agit pas de foncer tête baissée, mais plutôt de bâtir les bonnes fondations.
Tout commence par deux rôles essentiels :
Une personne responsable des processus, soutenue par la direction
Une personne responsable des technologies et axée sur la sécurité, la gouvernance des données et l’évolutivité
L’IA n’est pas une solution « plug-and-play », elle est fondamentalement conçue pour évoluer en continu. La personne responsable des processus veille à ce que l’initiative reste alignée sur la valeur d’affaires et mobilise les parties prenantes. Celle responsable de la technologie garantit la viabilité, la sécurité et la pérennité de la solution.
Si l’un de ces rôles est absent, même l’IA la plus performante n’atteindra pas son plein potentiel.
Pensez à cette phase comme si vous embauchiez un nouvel apprenti. Avant de déléguer une tâche, vous devez vous assurer qu’il comprend bien le processus, le but et l’environnement. Pour l’IA, c’est pareil.
Vous connaissez l’expression « garbage in, garbage out »? Elle s’applique plus que jamais à l’IA.
Avant de plonger dans l’IA, les organisations doivent tout d’abord porter un regard honnête sur l’état de leurs données. Si elles sont désorganisées, incomplètes ou réparties dans plusieurs systèmes, l’IA les reproduira avec plus d’assurance, certes, mais avec beaucoup moins de nuances.
C’est pourquoi le nettoyage des données ne peut plus être relégué au second plan. Il ne s’agit pas d’atteindre la perfection, mais de commencer le processus. Avancez étape par étape et commencez avec un ensemble de données fiable afin de laisser l’expérience guider vos prochaines actions. Vous renforcerez à la fois vos réflexes et votre confiance dans le processus.
Remettre de l’ordre dans vos données ne doit pas être un chantier titanesque, donc travaillez à partir d’un sous-ensemble bien entretenu pour apporter des améliorations progressives et apprendre en chemin. Pensez-y comme à un réglage du moteur avant de prendre l’autoroute.
Nous avons constaté des succès importants lorsque les entreprises se concentrent sur un seul processus simple, autonome et mesurable. Un agent de résumé basé sur les connaissances internes en est un excellent exemple: faible risque, forte valeur d’apprentissage et rétroaction immédiate.
Commencez avec un petit groupe d’utilisateurs afin de recueillir leurs impressions et suivre des indicateurs qualitatifs et quantitatifs tels le temps économisé ou la cote de satisfaction client. Et souvenez-vous : le parfait est l’ennemi du bien. L’objectif, ce n’est pas la perfection, c’est le progrès.
Lorsque bien structurée, cette première expérience devient une preuve de concept. Il est donc plus facile de passer à l’échelle quand vous avez déjà démontré que la technologie fonctionne, que les données tiennent la route et que l’équipe en voit la valeur.
Même la meilleure IA nécessite une seconde paire de yeux. Tout comme un.e analyste junior qu’on vient d’embaucher, il n’est pas sage de lui confier une décision critique dès le premier jour.
Quelqu’un doit surveiller la façon dont l’IA est utilisée, les données qu’elle consulte et la manière dont les résultats sont évalués. Cette supervision humaine favorise la transparence, la responsabilité et ultimement, la confiance.
À ce stade, c’est toujours un humain qui est le mieux placé pour juger si les bonnes données alimentent l’IA. La supervision humaine n’est donc pas facultative, elle garantit que les résultats sont fiables, explicables et alignés sur les objectifs d’affaires.
C’est exactement ce que l’on veut dire quand on parle d’IA qui travaille avec les gens. Chaque personne a un rôle à jouer, et c’est cette collaboration qui mène aux vrais résultats.
L’IA fait partie des TI, mais elle ne doit surtout pas vivre en silo.
Les équipes les plus efficaces sont celles où les TI collaborent étroitement avec les parties prenantes de l’organisation pour comprendre quels cas d’usage comptent vraiment et pourquoi ils méritent d’être priorisés. Cette compréhension partagée guide les choix d’outils, l’accès aux données et un déploiement responsable.
Avec de nouveaux outils d’IA qui émergent chaque semaine — et des niveaux de maturité et des coûts très variés — ce lien entre priorités d’affaires et planification technique est plus crucial que jamais.
Si votre équipe débute avec l’IA, il est essentiel de gérer les attentes. Tous les projets ne vont pas changer la donne immédiatement, et c’est bien normal. Dans ce cas, le chemin est aussi important que le résultat.
La réussite peut prendre la forme de temps économisé, de tâches accomplies plus rapidement ou d’une meilleure satisfaction client. Cela peut aussi être ces petits moments « aha! » qui vous font repenser votre façon de travailler.
Ces prises de conscience annoncent le changement.
C’est aussi pourquoi les cas d’usage internes à faible risque sont les meilleurs points de départ. Quand les enjeux sont moindres, les équipes sont plus à l’aise d’expérimenter, de donner du feedback et de proposer des ajustements. Cela crée une boucle de rétroaction qui renforce à la fois le processus et la performance.
L’IA n’a pas besoin d’être complexe. Mais elle peut rapidement le devenir si les processus sont flous ou mal définis. Les systèmes d’IA multi-agents sont prometteurs, mais encore jeunes dans leur évolution.
Ces flux de travail multi-agents représentent ce qu’il y a de plus novateur dans l’IA aujourd’hui, mais ils laissent aussi plus de place à la fragmentation. La complexité s’installe quand la variabilité n’est pas maîtrisée. La réduire dès le départ vous donne donc une bien meilleure chance d’obtenir des résultats cohérents par la suite.
Commencez par éliminer la variabilité. Standardisez ce que vous pouvez. Ne superposez pas des couches d’automatisation sur des processus bancals et nettoyez vos données avant d’essayer de grandir vos initiatives.
Oui, l’IA finira certainement par superviser d’autres IA, mais cela ne veut pas dire que les humains seront mis à l’écart. La plupart des processus d’affaires auront encore besoin de jugement, de supervision et de prise de décision humaine.
Et même si les capacités de l’IA sont impressionnantes, ne confondons pas sophistication et conscience. Les modèles actuels sont d’excellents détecteurs de motifs. C’est tout. Les traiter comme s’ils pensaient comme nous est une erreur dont on rira plus tard, comme nous nous exclamons de l’Internet en dial-up ou les cartes routières en papier.
J’ai posé cette question à une IA et elle a mieux répondu que moi : « Beaucoup croient que l’IA comprend des concepts ou raisonne comme un humain. En réalité, l’IA actuelle est simplement très douée pour prédire le prochain mot ou la prochaine action. »
Dans dix ans, on rira sans doute de la manière dont on l’a anthropomorphisée.
L’IA est là, elle est puissante, mais elle n'est pas magique; elle a encore besoin d’une structure, d’un objectif clair et d’un plan de match.
Commencez par ce que vous connaissez. Restez modeste. Concentrez-vous sur les résultats et non sur la hype médiatique.
Et rappelez-vous : le progrès vient de l’expérience, pas de la perfection. Les erreurs commises tôt, dans le bon contexte, rapporteront des dividendes à long terme. Si tout vous semble trop facile en ce moment, c’est probablement que vous sautez des étapes qui vous rattraperont plus tard.
Quand vous serez prêt à passer à l’échelle, sachez que vous n’avez pas à le faire seul. Chez Compugen, nous avons aidé des organisations de tous les secteurs à concrétiser de nouvelles possibilités. Nous les avons accompagnées dès les premières étapes et au-delà avec intention et clarté.
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