La question #1 des CEOs : Quelle est notre stratégie IA et où en sommes-nous dans sa mise en œuvre ?

L’IA, un impératif stratégique pour toutes les entreprises

L’intelligence artificielle (IA) est devenue un levier de transformation incontournable dans tous les secteurs, de l’industrie à la finance en passant par les services et le retail. « L’intelligence artificielle est la nouvelle électricité », affirme Andrew Ng, cofondateur de Coursera et pionnier de l’IA.
Autrement dit, à l’instar de l’électricité qui a révolutionné chaque industrie il y a un siècle, l’IA a le pouvoir de métamorphoser l’ensemble des secteurs dans les années à venir. Les dirigeants d’entreprise reconnaissent ainsi que l’IA n’est plus un projet annexe réservé à la DSI : c’est un sujet stratégique de premier plan, directement lié à la compétitivité, à l’innovation et à la création de valeur.

Du marketing personnalisé aux chaînes de production optimisées, en passant par la détection de fraudes ou l’amélioration du service client, l’IA offre des opportunités multiples. Les entreprises l’utilisent pour gagner en efficience, autonomiser les équipes et développer de nouveaux services. Cependant, dans la pratique, peu d’organisations exploitent pleinement ce potentiel. Comme le souligne une étude d’Accenture, « la grande majorité des entreprises ne font qu’en effleurer la surface » en matière d’IA.

Pour un CEO, la question n’est donc plus de savoir si l’on doit investir en IA, mais comment en faire un vecteur tangible de transformation – et comment évaluer la progression de son organisation sur cette trajectoire.

De l’expérimentation à la transformation : état des lieux de la maturité IA

Où en sont concrètement les entreprises dans la mise en œuvre de l’IA ?
Les données récentes dressent un constat contrasté. D’un côté, l’adoption de l’IA s’est largement démocratisée : plus de la moitié des entreprises ont déployé au moins une application d’IA dans leurs activités. Les deux tiers des dirigeants envisagent même d’accroître leurs investissements dans l’IA d’ici trois ans. D’un autre côté, le niveau de maturité reste très hétérogène. Selon McKinsey, à peine 1 % des entreprises considèrent avoir pleinement intégré l’IA dans leurs processus et en tirer des bénéfices substantiels – c’est-à-dire atteint un stade de maturité avancé. La plupart en sont encore aux prémices : déploiements limités à un seul service, projets pilotes sans passage à l’échelle, ou usages ponctuels de l’IA sans stratégie globale.

Pour mieux comprendre ce décalage, voici quelques indicateurs-clés sur la maturité IA des organisations :

Indicateur	Statistique	Source
Organisations ayant adopté l’IA (au moins un cas d’usage)	~55 % (en 2023)	McKinsey
Organisations se déclarant “IA mature”	1 %	McKinsey
“Champions de l’IA” (IA comme levier majeur de performance)	12 %	Accenture
Score médian de maturité (sur 100)	36	Accenture
Part du CA attribuable à l’IA chez les champions	~30 %	Accenture
Entreprises prévoyant d’augmenter les investissements IA (3 ans)	92 %	McKinsey

Ces chiffres témoignent du fossé entre expérimentation et industrialisation. Par exemple, en moyenne seules 23 % des entreprises tirent au moins 5 % de leur EBIT de l’IA, signe que la création de valeur reste limitée pour l’instant. L’étude Accenture mentionnée ci-dessus indique que près des deux tiers des grandes entreprises sont des « expérimentateurs » en IA, avec un score de maturité faible (aux alentours de 29/100).
À l’inverse, une minorité de leaders – les « champions » de l’IA, environ 12 % des entreprises – affichent des capacités bien supérieures et obtiennent des résultats nets, avec une croissance jusqu’à 50 % plus élevée que leurs pairs. Entre ces extrêmes se trouvent des « innovateurs » et « bâtisseurs » en IA qui progressent mais n’exploitent pas encore tout le potentiel de l’IA.

En somme, beaucoup d’entreprises tâtonnent encore. Les initiatives d’IA sont souvent cantonnées à quelques cas d’usage ou à des phases pilotes (“pilot purgatory”), sans véritable passage à l’échelle. La conséquence est un impact business réel encore modeste. Cette situation souligne l’importance, pour les dirigeants, d’élaborer une stratégie IA claire et de piloter activement sa mise en œuvre afin de passer du stade expérimental à une transformation plus profonde.

Cadres de référence pour évaluer la maturité de l’IA

Pour savoir « où nous en sommes » en matière d’IA, il est utile de se référer à des modèles de maturité reconnus. Des cabinets comme Gartner, McKinsey, BCG ou Accenture ont développé des cadres permettant d’évaluer de manière structurée les progrès d’une organisation sur l’échelle de l’IA. Ces frameworks convergent généralement sur plusieurs piliers clés (stratégie, données et infrastructure, talents, cas d’usage, gouvernance, etc.) et décrivent des niveaux de maturité ou catégories d’entreprises.

• Le modèle Gartner (AI Maturity Model) distingue 5 niveaux de progression :
  • Niveau 1 – Initiation (Awareness), où l’entreprise s’intéresse à l’IA mais n’a pas encore de cas d’usage concret ;
  • Niveau 2 – Actif (Active), marqué par les premières expérimentations isolées ; Niveau 3 – Opérationnel (Operational), lorsque l’IA est intégrée dans certaines fonctions quotidiennes avec des équipes et outils dédiés ;
  • Niveau 4 – Systémique (Systemic), où l’IA commence à transformer des modèles d’affaires de l’organisation ; et enfin
  • Niveau 5 – Transformationnel (Transformational), atteint quand l’IA est pervasive et au cœur de la proposition de valeur de l’entreprise. À ce stade ultime, l’IA n’est plus un projet annexe mais bien l’un des moteurs principaux de l’entreprise (à l’image de Google, Amazon ou Netflix dont les services sont « AI-driven »).
  • Ce modèle aide à se situer sur l’échelle et à identifier les paliers à franchir pour progresser.
• Le framework de McKinsey (AI Adoption Curve), pour sa part, classe les organisations en trois catégories : les « starters » ou débutants, qui ont une adoption minimale de l’IA ; les « experimenters » (expérimentateurs), qui multiplient les projets pilotes sans intégration globale ; et les « leaders », qui ont déployé l’IA de façon transverse et en retirent des impacts business mesurables. Cette grille simplifiée permet aux dirigeants de voir si leur entreprise reste bloquée au stade d’expérimentation ou si elle commence à tirer parti de l’IA à grande échelle.
• Le modèle Accenture (« AI Maturity Index ») quantifie la maturité sur une échelle de 0 à 100 en évaluant plusieurs dimensions (technologies data/IA/cloud, stratégie d’entreprise, IA responsable, engagement du top management, talents, culture…). Le score médian actuel étant de 36/100, il y a une marge de progression importante pour la plupart des entreprises. Atteindre un score de champion (ex. ~64/100 chez les 12 % les plus avancés) se traduit concrètement par une surperformance en croissance et en innovation. Ce type d’indice offre un diagnostic chiffré et aide à suivre les progrès année après année.

Chaque entreprise peut choisir le référentiel qui lui parle le plus, mais l’essentiel est de disposer d’un cadre d’évaluation objectif. Cela permet de faire un état des lieux honnête de la maturité IA actuelle, d’identifier les écarts par rapport aux meilleures pratiques, et de formuler un plan d’action pour monter en compétence.

Par exemple, si le diagnostic révèle que l’organisation est encore au niveau “Opérationnel” (niveau 3 Gartner) – quelques use cases en production, mais pas d’impact à l’échelle – la feuille de route devra viser le niveau “Systémique”, en multipliant les déploiements et en diffusant l’IA dans les processus clés. À l’inverse, une entreprise déjà leader cherchera à consolider son avantage en explorant les applications d’IA les plus avancées (ex : IA générative, automation de bout en bout) tout en renforçant son avantage culturel et organisationnel.

Piloter la stratégie IA : gouvernance et facteurs de réussite

Disposer d’une stratégie IA ambitieuse est nécessaire… mais encore faut-il la piloter efficacement pour obtenir des résultats concrets. De nombreuses organisations échouent à passer du POC (Proof of Concept) à la mise à l’échelle – un syndrome courant qui peut être évité en mettant en place une gouvernance adaptée, une organisation claire et une culture d’entreprise propice à l’IA. Voici les principaux facteurs de réussite à considérer :

• Leadership et gouvernance au plus haut niveau : L’IA doit être sponsorisée par le top management. Il est recommandé de nommer un Chief Data Officer (CDO) ou un responsable IA rattaché directement à la direction générale, idéalement membre du comité exécutif. Son rôle : définir la vision IA, obtenir les budgets, arbitrer les priorités et mobiliser les équipes dans la durée. Par ailleurs, la mise en place d’un comité de gouvernance IA transverse est essentielle. Ce comité, idéalement piloté par le CEO ou un sponsor exécutif, inclut des représentants de toutes les fonctions (métier, IT, data, juridique, RH…) afin d’aligner l’IA sur la stratégie globale et de traiter les enjeux de façon transversale (sécurité, éthique, réglementaire, etc.). Satya Nadella, le CEO de Microsoft, souligne d’ailleurs que « l’IA n’en est encore qu’à ses débuts » – ce qui signifie que les dirigeants doivent s’impliquer dès maintenant pour orienter cette transformation naissante, sans attendre qu’elle vienne d’en bas.

Notamment, la plus grande barrière à l’échelle de l’IA aujourd’hui « n’est pas les employés – qui sont prêts – mais les dirigeants, qui ne pilotent pas assez vite ». Autrement dit, l’impulsion et la vitesse doivent venir du sommet.

• Implication de l’ensemble de l’entreprise : L’IA n’est pas qu’une affaire de data scientists isolés dans un coin. Les organisations qui réussissent engagent un effort collectif : elles impliquent à la fois les équipes IT/data et les métiers opérationnels dans la définition des cas d’usage et la conduite des projets. Chaque direction métier (marketing, production, finance, RH, etc.) doit comprendre les opportunités de l’IA pour son périmètre et être associée à la démarche. Cela passe par une forte acculturation à tous les niveaux, initiée par le top management.
  Il est crucial de communiquer, former et rassurer : expliquer ce qu’est concrètement l’IA, ce qu’elle peut apporter au quotidien, mais aussi ses limites et risques (par ex. biais algorithmiques, erreurs possibles).
  Une telle culture data/IA partagée favorisera l’adoption des outils par les employés, condition sine qua non pour en tirer de la valeur. Rappelons qu’une IA n’a de valeur que si elle est effectivement utilisée sur le terrain : les collaborateurs doivent être parties prenantes, formés et encouragés à intégrer l’IA dans leurs workflows plutôt que de la craindre.

• Priorisation des cas d’usage et feuille de route itérative : Une stratégie IA efficace se concrétise par une feuille de route contenant des cas d’usage bien choisis, alignés sur les objectifs business de l’entreprise. Il s’agit de sélectionner des projets IA à fort impact potentiel (par exemple, réduction des coûts d’un processus clé, ou augmentation du chiffre d’affaires via une meilleure personnalisation client) tout en veillant à leur faisabilité technique et à la disponibilité des données. Commencez par quelques projets pilotes à valeur ajoutée claire, puis élaborez un plan pour industrialiser ceux qui réussissent.
  La mise en place d’une approche MLOps dès le départ est conseillée : cela consiste à structurer le développement et le déploiement des modèles (outils de versioning, pipeline de données, supervision des modèles en production) de manière à pouvoir passer rapidement du prototype à l’échelle opérationnelle. Dès la phase d’idéation d’un cas d’usage, on doit se poser la question du retour sur investissement (ROI) et définir comment le mesurer.
  Si, pendant les premiers développements, on constate que les coûts dépassent les bénéfices attendus ou qu’on n’atteindra pas un ROI satisfaisant, il faut avoir la lucidité d’arrêter le projet ou de le reconfigurer. Cette discipline évite de gaspiller des ressources dans des pilotes sans lendemain.

• Organisation adaptée : vers une “IA Factory”. Pour délivrer les cas d’usage IA de façon répétable et efficace, certaines entreprises mettent en place une “IA Factory”. Il s’agit d’une équipe ou d’une entité dédiée, rassemblant les compétences métier et techniques, chargée de produire et déployer les solutions d’IA dans l’entreprise. En parallèle, d’autres équipes peuvent se focaliser sur la gouvernance (acculturation, formation, suivi de la roadmap produits IA) et sur l’aspect éthique/réglementaire (qualité des données, conformité, gestion des risques modèles). Ce triptyque – gouvernance, éthique & qualité, réalisation technique – fournit une structure claire pour avancer.
  L’IA Factory joue le rôle de moteur au service de la stratégie IA, en industrialisant les projets et en apportant l’expertise nécessaire pour passer du proof-of-concept à la solution en production. Toutes les entreprises n’ont pas forcément besoin d’une entité séparée baptisée ainsi, mais l’idée sous-jacente est de centraliser et mutualiser les ressources et bonnes pratiques, afin de ne pas “réinventer la roue” à chaque nouveau projet. Cela accélère la diffusion de l’IA dans l’organisation.

• Gestion du changement et éthique : Adopter l’IA est avant tout une transformation humaine. Il est indispensable d’accompagner le changement, d’anticiper les craintes (par exemple sur l’automatisation et l’emploi) et de rassurer sur le rôle de l’IA comme aide aux collaborateurs et non menace. Des initiatives d’acculturation, de formation continue (formations courtes, e-learning sur l’IA, etc.) et de communication interne régulière sont essentielles. Par ailleurs, intégrer une démarche d’IA responsable dès le début renforce la confiance. Cela passe par l’établissement de principes éthiques (équité, transparence, respect de la vie privée…), la mise en place de garde-fous (ex : validation humaine pour certaines décisions automatisées, audits des algorithmes, suivi des dérives des modèles) et le respect des régulations en vigueur. Les organisations pionnières incluent souvent un référent éthique de l’IA ou un comité éthique qui évalue les usages envisagés.
  Un exemple emblématique des risques à éviter : Amazon a dû abandonner un algorithme de recrutement qui s’était avéré discriminant, illustrant qu’une IA mal gouvernée peut nuire à la confiance et à la valeur de l’entreprise. À l’inverse, une IA maîtrisée et alignée sur les valeurs de l’entreprise sera un atout durable.

En appliquant ces principes de gouvernance et d’organisation, une entreprise crée un environnement favorable pour que sa stratégie IA se déploie efficacement. Il s’agit, en somme, de passer en mode projet structuré et piloté (et non plus en mode R&D isolée). Le CEO et son équipe doivent régulièrement “prendre la température” de l’avancement des initiatives IA, débloquer les éventuels freins (technologiques, humains ou budgétaires), et ajuster la trajectoire en fonction des retours du terrain et de l’évolution des technologies.

Mesurer la création de valeur : KPI et suivi de la mise en œuvre

Une fois la stratégie IA lancée, comment savoir si elle porte ses fruits ? Il est crucial de définir des indicateurs de performance (KPI) pertinents pour suivre l’avancement et l’impact des initiatives IA. Ces indicateurs doivent couvrir à la fois les résultats business et la santé des projets IA eux-mêmes. Voici quelques axes de mesure à considérer :

• Contribution au business (Top-line, Bottom-line) : Quels gains financiers l’IA génère-t-elle ? Il peut s’agir d’augmentation de revenus (par ex. grâce à une meilleure conversion client via des recommandations personnalisées) ou de réductions de coûts (par ex. via l’automatisation de tâches manuelles). Un indicateur synthétique souvent utilisé est la part du résultat opérationnel attribuable à l’IA.
  Par exemple, X% du chiffre d’affaires ou de l’EBIT découlent directement des cas d’usage IA déployés. Pour un suivi plus fin, on peut mesurer le ROI de chaque projet IA (bénéfices obtenus / investissements) ainsi que le time-to-value (délai pour obtenir un impact mesurable).
  L’important est d’ancrer l’IA dans les objectifs stratégiques : les organisations les plus avancées relient chaque dollar investi en IA à un objectif stratégique (OKR) et suivent le ROI en termes très concrets (comme l’EBIT).

• Adoption et usage effectif : Un modèle IA, aussi performant soit-il, n’a de valeur que s’il est utilisé par les employés, les clients ou les processus. Il faut donc suivre de près l’adoption des solutions IA.
  Par exemple : combien de collaborateurs utilisent l’outil d’IA dans leur flux de travail quotidien, et à quelle fréquence ?
  Quel pourcentage de décisions client ou d’opérations internes sont désormais assistées par l’IA ?
  On peut également traquer le recours à des outils d’IA par les employés en mode shadow IT (c’est-à-dire sans validation de la DSI), pour identifier les besoins non couverts officiellement.
  Un autre KPI pertinent est le taux de déploiement multi-fonction : McKinsey note que moins d’un tiers des entreprises ont déployé l’IA dans plus d’une fonction à ce jour – élargir l’usage à plusieurs métiers est un signe de progression. En résumé, il convient de mesurer l’ampleur de l’utilisation de l’IA dans l’entreprise, pas juste le nombre de POC réalisés.

• Performance des modèles et des données : Du point de vue technique, on doit surveiller la qualité des modèles IA en production. Des KPI de gouvernance de l’IA incluent le suivi de la qualité des données (ex : taux de données manquantes ou erronées, fraîcheur des données) et la performance des algorithmes (précision des prédictions, taux d’erreur, latence de réponse, etc.).
  Pour les IA de type « assistant » (ex: chatbot), on mesurera le taux d’hallucination ou d’erreurs générées par le modèle. On monitorera aussi la dérive des modèles dans le temps : un modèle peut perdre en pertinence si les données ou le contexte évoluent (évolutions de marché, événements exceptionnels). D’où l’importance d’indicateurs et d’alertes sur la dérive, afin de re-calibrer ou re-trainer les modèles quand nécessaire. Enfin, des indicateurs comme les coûts de calcul (suivi FinOps des ressources cloud utilisées) permettent de garder un œil sur la soutenabilité financière des projets IA.

• Capital humain et compétences : La maturité IA passe aussi par le développement des compétences en interne.
  On peut donc suivre le nombre de personnes formées aux outils d’IA, le taux de participation aux programmes de montée en compétence,
  ou encore le niveau d’autonomie des équipes métiers vis-à-vis des solutions d’IA.
  Un indicateur intéressant est le taux d’upskilling IA : par exemple, X% des employés ont reçu une formation de base à l’IA ou à la data.
  On peut également mesurer l’attractivité RH autour de l’IA (arrivée de talents spécialisés, rétention des data scientists, etc.).

Ces métriques reflètent la capacité de l’organisation à embrasser le changement et à se doter des ressources nécessaires pour faire tourner l’IA.

En combinant ces différents KPI dans un tableau de bord exécutif, le CEO et son équipe peuvent piloter la stratégie IA comme n’importe quel autre volet stratégique. Les entreprises en pointe n’hésitent pas à intégrer des objectifs IA dans les scorecards du comité de direction et les revues trimestrielles.

Par exemple, le nombre de projets IA déployés à l’échelle, ou l’amélioration du NPS client grâce à l’IA, peuvent figurer parmi les objectifs annuels de l’entreprise au même titre que la croissance du chiffre d’affaires. Cette formalisation garantit que l’IA reste une priorité suivie au plus haut niveau, et non un sujet vague dont on parle sans mesurer les résultats.

Il convient de noter que piloter par les KPI ne signifie pas tout miser sur les chiffres courts-terme : certaines initiatives IA mettront du temps à délivrer toute leur valeur (par exemple refondre toute une chaîne logistique avec de l’IA peut prendre des années). D’où l’intérêt d’avoir un portefeuille équilibré de projets : des quick wins à ROI rapide, et des paris plus transformants mesurés sur des indicateurs d’étape. L’important est d’institutionnaliser un suivi régulier de la stratégie IA, avec une boucle de feedback : analyser ce qui marche ou non, tirer des enseignements, et ajuster la feuille de route en conséquence.

Conclusion : Ambition, discipline et vision à long terme

En répondant à la question « Quelle est notre stratégie IA et où en sommes-nous de sa mise en œuvre ? », un CEO doit être en mesure de délivrer un message clair à ses parties prenantes. Cela implique de formuler une vision ambitieuse – comment l’IA s’intègre dans la mission de l’entreprise et crée de la valeur – tout en s’appuyant sur des éléments concrets pour démontrer l’avancement :

• réalisations à date,
• indicateurs de performance,
• prochaines étapes du plan d’action.

Un tel discours rassurera les investisseurs, les employés et les clients sur le fait que l’IA n’est pas un buzzword pour l’entreprise, mais un véritable moteur de sa transformation.

Gardons à l’esprit que l’aventure IA est un marathon, pas un sprint. Les organisations les plus avancées aujourd’hui ont souvent lancé leurs premières initiatives il y a des années, essuyant des échecs, apprenant et itérant jusqu’à obtenir des succès. Il y aura des défis en cours de route – technologiques, organisationnels, éthiques – mais les bénéfices potentiels en termes de productivité, de innovation et de compétitivité sont immenses.

« L’IA aujourd’hui est comme Internet à ses débuts : le risque pour les dirigeants n’est pas de voir trop grand, mais de voir trop petit ». En d’autres termes, le véritable danger serait de sous-estimer l’ampleur du changement et de rester timoré dans les ambitions.

Ainsi, la bonne approche est d’avancer de manière déterminée et responsable. Déterminée, en inscrivant l’IA au cœur de la stratégie d’entreprise et en mobilisant les moyens pour monter en puissance rapidement (sans quoi vos concurrents fixeront le rythme de l’innovation – et de la réglementation – à votre place). Responsable, en encadrant cette transformation par une solide gouvernance, une éthique irréprochable et une mesure rigoureuse des résultats.

En synthèse, une stratégie IA réussie se résume à trois mots : ambition, action, adoption.

• Ambition, pour imaginer ce que l’IA peut apporter de meilleur à votre entreprise et votre secteur.
• Action, pour conduire pas à pas les projets qui concrétisent cette vision, avec méthode et persévérance.
• Adoption, enfin, pour que l’IA diffuse réellement dans l’organisation et génère les changements culturels et opérationnels attendus.

C’est à ce prix que l’IA deviendra non plus un projet de laboratoire, mais un moteur de performance durable pour votre entreprise – et que vous pourrez fièrement constater, année après année, les progrès accomplis dans la mise en œuvre de votre stratégie IA.

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Sources : McKinsey, BCG, Accenture, Gartner, MIT Sloan Management Review, Journal du Net.