L’IA promet un potentiel transformateur, mais beaucoup d’organisations trébuchent dès le départ. Chez Valiantys, nous avons accompagné nos clients dans ce domaine grâce à une démarche structurée : découverte, validation rapide et déploiement à l’échelle. Tous secteurs confondus, les mêmes erreurs reviennent sans cesse. Les éviter est la première étape pour dépasser l’effet de mode et réellement créer de la valeur.
- Confondre l'outil avec le résultat
De nombreuses équipes se lancent dans l’IA sans comprendre quel type d’IA utiliser ni quel objectif viser.
- ML (Machine Learning) : identifies des schémas dans les données (exemple: prévision du non-renouvellement, catégorisation de tickets).
- GenAI (Generative AI)/LLMs (Large Language Models) : génèrent du contenu, des images, du code, etc.
- IA agentique : combine GenAI avec des objectifs, de la mémoire, et des outils pour exécuter des tâches complexes de façon autonome (ex. : gestion de tickets, onboarding).
Ne pas distinguer ces capacités mène à une impasse. Les modèles ML ne rédigent pas de documentation. Un chatbot ne résoudra pas un incident SLA tout seul.
Bonne pratique: ancrer la conversation dans les besoins métiers, puis associer la bonne capacité IA. Lors de nos sessions AI ROI Discovery, nus identifions d'abord les points de friction les plus critiques, puis nous les associons à des solutions IA adaptées : LLM optimisé pour la recherche, agent de conformité, accélérateur de ocorflows, etc.
- Priorité à la gouvernance avant la valeur
La gouvernance est essentielle, mais sans cas d'usage fonctionnel, elle reste théorique. Beaucoup d'organisations se bloquent en voulant définir une politique IA globale avant même de prouver que l'IA peut générer de la valeur.
Cela entraine souvent :
- Des politiques abstraites sans lien avec les opérations
- Des blocages liés à la conformité.
- Des mécanismes de contrôle surdimensionnés freinant jusqu'à l'expérimentation.
Meilleure approche: démarrer par un cas d'usage à fort potentiel mais à faible risque. Montrer que ça fonctionne. Ensuite seulement, mettre en place une governance élargie, basée sur l'expérience.
Chez Valiantys, chaque AI Foundation Build inclut des pratiques de gouvernance et de sécurité intégrées, non comme un obstacle, mais comme un socle de montée en charge.
- Penser trop petit
L'erreur la plus limitante : ne pas connecter l'IA à un impact stratégique. Trop souvent, les initiatives IA se résument à de l'automatisation incrémentale (résumé de documents, prise de notes...) en oubliant le potentiel transformationnel.
L’IA ne sert pas qu’à gagner quelques minutes. Elle permet de repenser en profondeur la manière de travailler :
- Remplacer l'onboarding manuel par des assistants IA
- Réduire le temps de réponse aux incidents de plusieurs heures à quelques secondes
- Transformer la connaissances implicite en processus exploitables et scalables
Enseignement: si vous ne visez pas la transformation, vous vous contenterez d'outils. Et les outils seuls ne créent pas de ROI.
Voici pourquoi notre programme de transformation l'IA est conçu comme une échelle de valeur, commençant par des "quick wins", mais orienté vers des objectifs comme le passage d'un modèle de livraison de projets purement manuel à des engagements de type "service-as-a-sofware".
- Ignorer la culture et la gestion du changement
Même la meilleure IA échoue sans l'adhésion des utilisateurs. La résistance culturelle est la taxe invisible de chaque projet IA. Sans contexte, formation ou co-construction, l'IA est rejetée, contournée ou accusée.
Symptômes :
- Retour aux méthodes manuelles
- Absence d’engagement dans les tests
- Résultats IA non utilisés ou mal interprétés
- Déploiements perçus comme "expérimentaux"
Meilleure voie : intégrer l’accompagnement du changement dès le départ. Nous aidons nos clients à :
- Clarifier ce qu’est (et n’est pas) l’IA
- Identifier champions et sceptiques
- Former les équipes pour une adoption utile
Le succès de l’IA est autant comportemental que technique. Nous nous assurons que vos équipes soient prêtes à adopter et faire évoluer ce qui fonctionne réellement.
- Mal comprendre les données réellement nécessaires
Le mythe : il faut des jeux de données énormes et propres pour tirer profit de l’IA. C’est vrai pour le Machine Learning, mais pas pour les LLMs.
- Le ML a besoin d’historiques : volume de tickets, temps de résolution, non-renouvellement… Ce sont des modèles à entraîner.
- Les LLMs sont pré-entraînés sur des milliards de données. Ils n’ont pas besoin d’être "entraînés", ils doivent être guidés. Même avec peu de données, on peut obtenir des résultats impressionnants en les connectant à la documentation ou aux outils existants.
Nous aidons nos clients à :
- Connecter les LLMs aux bases de connaissances pour accélérer les réponses
- Ajouter des garde-fous pour la qualité et la conformité
- Utiliser le RAG (retrieval-augmented generation) pour ancrer l’IA dans leur réalité
Bonne pratique : démarrez avec ce que vous avez. La plupart des organisations possèdent déjà de nombreux contenus exploitables : pages Confluence, guides d’onboarding, runbooks… Bien structurés, cela suffit pour qu’un LLM commence à produire de la valeur. Rovo permet de contrôler précisément les sources utilisables, commencez dès maintenant et enrichissez au fil du temps.
En résumé : commencez maintenant, et commencez bien
Pour la plupart des entreprises, le plus grand risque n’est pas une mauvaise IA, mais l’absence d’IA. Que l’obstacle soit stratégique, culturel ou organisationnel, la réponse est la même : partez d’un vrai cas d’usage, résolvez un vrai problème, embarquez les équipes et créez de la crédibilité par les résultats.
Si vous êtes prêts à explorer ce que l’IA peut vraiment apporter dans votre environnement, ne commencez pas avec une démonstration produit. Commencez par une discussion ciblée et contextualisée sur votre activité et vos vrais enjeux métier.
C’est exactement ce que propose notre AI ROI Discovery : une entrée structurée, orientée résultats, qui crée de l’alignement, un vrai élan et de la valeur en quelques semaines, pas en quelques mois.
