Intégrer l'IA en entreprise est bien plus simple qu'il n'y paraît

Passer de la théorie à l'action sur un sujet qui est sur toutes les bouches, et que peu d'entreprises transforment en résultats tangibles, serait donc une affaire compliquée.

Freins psychologiques, repères invisibles, crainte des coûts ou de la complexité technique… Les motifs de résistance sont nombreux. Alors que pendant ce temps-là, d’autres expérimentent, testent et en tirent bien plus que des enseignements : de véritables leviers compétitifs.

Parce qu’intégrer l’IA en entreprise est bien plus simple qu’il n’y paraît.

Dépasser les idées reçues sur l’IA

Déconstruisons le mythe. L’IA n’est pas simple, certes. Mais contrairement à ce que l’on entend, elle n’est pas une technologie réservée à de grandes entreprises aux moyens illimités. Aujourd’hui, des solutions accessibles comme l’IA no code notamment, existent pour toutes les structures, quelles que soient leur taille et leur maturité digitale, ces solutions s’adaptent avant tout aux métiers.

Mieux encore, l’IA n’est pas seulement générative, elle peut être analytique ou prédictive. Et ces différentes formes d’IA combinées (qu’on appelle agents), apportent des bénéfices concrets. Avec par exemple la prédiction des ventes, l’optimisation des stocks, l’amélioration de l’expérience client, de la gestion des fournisseurs ou encore l’automatisation de tâches administratives lourdes.

Alors pourquoi tant d’entreprises hésitent encore ?

Malgré ses promesses scintillantes, l’adoption de l’IA n’est pas massive dans les entreprises. Ou alors, elle l’est à travers le recours aux outils grand public, principalement génératifs et dont les bénéfices chiffrables restent à prouver. Et surtout pour des usages encore très rudimentaires tels que le résumé de texte, la traduction ou l’aide au syndrome de la page blanche.

Malgré tout, 88 % des entreprises prévoient d'augmenter leurs investissements en IA au cours des 12 prochains mois, d’après le baromètre européen publié par JFD en mars 2025.

Qu’est-ce qui bloque ?

La compréhension d’abord : le but visé et l’objectif, couplés à la multitude de cas d’usages et de possibilités offertes. La peur des coûts ensuite, alors qu’il existe une solution pour chaque bourse.

En réalité, le seul frein que devraient avoir les entreprises concerne la donnée disponible. L’IA repose sur la donnée, c’est sa nourriture essentielle. Si elles ont le droit de douter de leur qualité ou de leur pertinence, les entreprises ne peuvent pas penser qu’elles en manquent.

Les process d’une entreprise, sont le plus gros pourvoyeur de données et donc, le terrain fertile à l’IA.Si vous avez des données, il ne vous manque plus que la méthode.

Une méthode en 5 étapes pour se lancer

Il existe une méthode simple et efficace pour intégrer un projet d’IA en entreprise.Car le moment idéal que beaucoup attendent, n’arrivera sans doute pas. Avec l’IA, il faut se lancer, tester, apprendre et recommencer.

Voici comment structurer une démarche progressive et maîtrisée :

•  Identifier un objectif clair : avant même de penser technologie et complexité, il faut déterminer quel problème concret résoudra l’IA. Améliorer la gestion des stocks ? Automatiser des tâches administratives ? Rendre le service client plus réactif ? Un projet IA réussi commence toujours par un besoin bien défini. Et la liberté de définition est totale!

•  Collecter et structurer ses données : partez faire vos courses, car l’IA ne peut rien sans un socle de données. Elles sont nécessaires et doivent être accessibles, fiables et bien organisées. L’enjeu est d’autant plus important que la qualité des résultats dépend directement de la qualité des données fournies.

•  Choisir les bons outils et/ou partenaires : n’y allez pas seul ! Vous pouvez succomber à l’IA prête à l’emploi et/ou faire appel à des experts. Il existe aujourd’hui des plateformes no code qui permettent d’expérimenter l’IA sans compétences techniques poussées et avec un service de conseil outillé.

•  Tester avec un projet pilote : avant de déployer une IA à grande échelle, mieux vaut la tester sur un projet pilote (Proof of Value). Cela permet d’évaluer son impact, de corriger les erreurs et d’optimiser son intégration.

•  Mesurer et ajuster en continu : une IA n’est jamais figée, elle apprend. Elle doit être suivie et améliorée régulièrement en fonction des retours d’expérience et des besoins évolutifs de l’entreprise.

Avec cette to-do list en poche, un projet d’IA ne peut pas échouer. Au pire, il apprendra énormément à votre entreprise et délivrera des informations actionnables.

Tester plutôt que de repousser

Vous l’aurez compris, l’IA ne se résume pas à des promesses marketing ou à une révolution long terme. Elle est déjà là, concrète, performante et surtout accessible. Les entreprises qui tardent à s’y intéresser prennent le risque de voir leurs concurrents gagner du terrain et le marché les dépasser.

Plutôt que de rester dans l’immobilisme, adoptez une démarche pragmatique. Que ce soit pour optimiser les processus, améliorer la satisfaction client ou réduire les coûts, l’IA est un levier puissant à tester maintenant. Et si vous ne savez pas par où commencer, pourquoi ne pas tester un premier cas d’usage sur un projet ciblé ? Un projet pilote bien mené peut suffire à prouver la valeur de l’IA et convaincre les plus sceptiques.

L’avenir n’appartient plus à ceux qui se lèvent tôt, mais à ceux qui osent l’innovation sans en avoir peur.