L’intelligence artificielle générative fait aujourd’hui face à un paradoxe majeur : alors que certaines entreprises abandonnent massivement leurs projets faute de résultats mesurables, d’autres franchissent avec succès le cap de l’industrialisation. Cette dichotomie révèle une transformation profonde du rapport des organisations à l’IA, passant de l’expérimentation tous azimuts à une approche beaucoup plus stratégique et pragmatique.
L’heure du bilan : quand l’euphorie laisse place à la raison
Les chiffres parlent d’eux-mêmes : selon une étude de S&P Global, la part des entreprises abandonnant la majorité de leurs initiatives IA est passée de 17% à 42% en un an seulement. Loin d’être le signe d’un échec généralisé, cette vague d’abandon témoigne d’une maturité croissante du marché. Après deux années de frénésie où le mot d’ordre était de « mettre de l’IA partout », les directions sont désormais confrontées à une question beaucoup plus terre-à-terre : quel est le retour sur investissement réel de ces technologies ?
Le problème réside moins dans l’abandon de projets inefficaces que dans l’absence de cadre d’évaluation rigoureux. Une étude Wavestone révèle que 46% des grandes entreprises ne disposent d’aucun système de mesure du ROI de leur IA. Cette carence instrumentale conduit à des décisions aveugles, où l’on coupe dans les budgets sans comprendre ce qui fonctionnait ou échouait. Le cas d’une grande maison du luxe illustre parfaitement ce phénomme : un agent conversationnel d’analyse des avis clients, pourtant techniquement opérationnel, a été abandonné faute d’adoption. Sans outils de mesure appropriés, impossible de comprendre si le problème venait de la conception, de la communication ou de l’adéquation aux besoins métiers.
Les clés de l’industrialisation réussie : l’exemple de Suez
Face à ces échecs, certaines entreprises ont choisi une approche radicalement différente. Suez a développé « GenAI Core », une plateforme dédiée qui incarne une vision structurée de l’industrialisation de l’IA générative. Sous la direction de Claire Mathieu, directrice Data et IA, et de Patrice Couedel, architecte IA, le groupe a bâti une « Landing Zone » capable de piloter simultanément les coûts, l’empreinte carbone et la sécurité des données.
L’architecture repose sur plusieurs principes différenciants. Tout d’abord, l’agnosticisme technologique : bien que principalement basée sur Microsoft Azure, la plateforme peut intégrer des modèles de différents fournisseurs ou open source selon les besoins spécifiques. Cette flexibilité évite la dépendance excessive à un seul écosystème et préserve la capacité d’innovation. Ensuite, la granularité de la mesure : des outils sur mesure permettent de suivre la consommation de tokens, les coûts par projet et même l’équivalent CO2 de chaque requête. Cette transparence favorise ce que Patrice Couedel appelle « une culture de la sobriété numérique ».
Pour la relation client et la gestion commerciale, ces pratiques sont transposables. Un projet de chatbot ou d’analyse prédictive des comportements clients nécessite la même rigueur : définir des KPIs clairs dès le départ, instrumenter finement l’usage, et prévoir une gouvernance permettant d’itérer rapidement en fonction des retours terrain.
L’IA au service des opérations quotidiennes : le cas Brioche Dorée
L’industrialisation de l’IA ne concerne pas seulement les grands groupes technophiles. Brioche Dorée, enseigne de restauration rapide, démontre qu’une approche ciblée sur un problème métier précis peut générer une valeur immédiate. Face aux contraintes spécifiques de la boulangerie-snacking (volumes élevés, marges serrées, produits frais à rotation quotidienne), l’entreprise a déployé une solution d’IA prédictive pour optimiser ses stocks et approvisionnements.
Plutôt que de développer des algorithmes propriétaires, Brioche Dorée a privilégié une solution SaaS mature de l’éditeur Inpulse, spécialisé dans la gestion des recettes complexes de boulangerie. Cette stratégie évite l’accumulation de dette technique tout en garantissant un déploiement rapide. L’architecture « API First » assure l’interopérabilité avec le système d’encaissement et les distributeurs comme Transgourmet, fluidifiant ainsi toute la chaîne logistique.
Pour les professionnels de la relation client, cet exemple rappelle l’importance de l’alignement entre technologie et processus métiers. L’IA prédictive permet ici d’anticiper les besoins d’approvisionnement, d’améliorer la disponibilité produit et de réduire le gaspillage. Des mécaniques similaires peuvent s’appliquer à la gestion de la prospection commerciale ou à la prédiction du churn client.
L’accessibilité de l’IA : Google Pics face à Canva
Parallèlement à ces initiatives d’entreprise, l’écosystème des outils d’IA grand public continue de s’enrichir. Google vient de lancer Pics, un outil de création graphique par IA directement intégré à Workspace, visant à concurrencer Canva. Basé sur le modèle Imagen, Pics permet de générer et modifier des visuels à partir de simples consignes textuelles, transformant le texte dans une image tout en préservant la mise en page.
L’intégration native dans Docs et Slides représente un avantage compétitif majeur : créer une illustration personnalisée sans quitter son document de travail accélère considérablement les workflows. Pour les commerciaux et chargés de relation client, cette facilité d’accès à des visuels de qualité professionnelle ouvre de nouvelles perspectives en matière de personnalisation des supports de prospection et de présentation.
Cette démocratisation de l’IA générative illustre une tendance de fond : la création de valeur ne réside plus dans l’accès à la technologie, mais dans sa capacité à s’intégrer naturellement aux processus existants et à répondre à des besoins métiers clairement identifiés.
En conclusion : vers une adoption raisonnée de l’IA
Le contraste entre les 42% d’entreprises abandonnant leurs projets IA et les succès d’industrialisation comme celui de Suez révèle une phase de maturation nécessaire. L’IA transformera incontestablement les entreprises, mais pas selon le rythme euphorique imaginé il y a deux ans. Les organisations qui réussiront seront celles capables d’instrumenter finement leurs expérimentations, d’aligner leurs projets sur des problématiques métiers concrètes, et de construire une gouvernance technique permettant d’industrialiser les bonnes pratiques tout en préservant l’agilité.
Pour les futurs professionnels de la relation client, le message est clair : la maîtrise de l’IA ne se limite pas à l’utilisation d’outils, mais implique une compréhension des mécanismes de création de valeur, de mesure du ROI et d’intégration aux processus commerciaux. La question n’est plus de savoir si vous utiliserez l’IA dans votre carrière, mais comment vous saurez distinguer les initiatives pertinentes des mirages technologiques.
Sources :
- 42% des entreprises abandonnent la majorité de leurs projets IA. Tant mieux – FrenchWeb
- Industrialisation de la GenAI chez Suez : architecture, gouvernance et outillage – LeMagIT
- Brioche Dorée injecte de l’IA prédictive en magasin – LeMagIT
- Google s’attaque à Canva avec Pics, son nouvel outil de création par IA – BDM