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C'est le shadow IA qui pourrait bien sauver les projets d'IA Gen entreprise

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C'est un phénomène en pleine croissance dans le monde de l'IA pour les professionnels. Il semble que les projets pilotes d'IA en entreprise échouent massivement. Une étude récente du MIT affirme même que seul 95 % des projets échouent.

Pourtant, les entreprises investissent désormais des milliards pour intégrer l'IA. Alors, pourquoi tant de projets échouent-ils, et comment éviter ces pièges ?

Des stratégies IA bien trop souvent court-termistes

D'abord, les stratégies sont trop souvent axées sur le court terme.

Pourquoi à court terme ? Et bien parce que beaucoup d’entreprises voient l’IA comme un simple levier pour couper les coûts à court terme.

Par exemple, ces projets pilotes visent à remplacer des employés. Mais cela finit souvent par échouer. Pourquoi ? Parce qu’il manque une stratégie de long terme, orientée sur l’amélioration des processus, pas sur la suppression d’emplois. Bref, il faut un changement de mentalité, l'IA doit être un amplificateur de productivité, pas un outil de compression des coûts.

Oui, l'intégration de l'IA est difficile dans les processus d'entreprise

Oui, c'est souvent là que ça coince. La plupart des outils d'IA ne savent pas s'intégrer efficacement dans les flux de travail des entreprises.

Par conséquent, les projets restent très très souvent bloqués en mode "démonstration".

Au contraire, l’IA a besoin d’être adaptée aux processus existants, et cela demande une vraie préparation sur la données de qualité, des cas d’utilisation bien définis, ou encore et une gestion rigoureuse de l’évolution des systèmes.

L'IA fantôme pourrait bien tous nous sauver

Mais un allié inattendu, et certes un peu risqué, peut être mis en œuvre. Il s'agit de l'IA fantôme, on dit shadow IT en anglais. Et bien sachez que cette solution informelle fonctionne.

Car malgré les échecs officiels, l’IA est déjà utilisée au quotidien par les employés.

On parle ici d'outils comme ChatGPT, Claude ou Gemini, qui sont utilisés de manière informelle pour des tâches simples mais efficaces en entreprise. Je parle ici de faire rédiger des emails, d'analyser des documents ou de générer du code.

Cette adoption "fantôme" montre que l'IA peut être un vrai moteur de productivité lorsqu’elle est ciblée sur des tâches spécifiques, et ce sans nécessiter une révolution des systèmes.

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Des stratégies IA bien trop souvent court-termistes

D'abord, les stratégies sont trop souvent axées sur le court terme.

Pourquoi à court terme ? Et bien parce que beaucoup d’entreprises voient l’IA comme un simple levier pour couper les coûts à court terme.

Par exemple, ces projets pilotes visent à remplacer des employés. Mais cela finit souvent par échouer. Pourquoi ? Parce qu’il manque une stratégie de long terme, orientée sur l’amélioration des processus, pas sur la suppression d’emplois. Bref, il faut un changement de mentalité, l'IA doit être un amplificateur de productivité, pas un outil de compression des coûts.

Oui, l'intégration de l'IA est difficile dans les processus d'entreprise

Oui, c'est souvent là que ça coince. La plupart des outils d'IA ne savent pas s'intégrer efficacement dans les flux de travail des entreprises.

Par conséquent, les projets restent très très souvent bloqués en mode "démonstration".

Au contraire, l’IA a besoin d’être adaptée aux processus existants, et cela demande une vraie préparation sur la données de qualité, des cas d’utilisation bien définis, ou encore et une gestion rigoureuse de l’évolution des systèmes.

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Car malgré les échecs officiels, l’IA est déjà utilisée au quotidien par les employés.

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