Stratégies IA en entreprise: les pièges courants qui mènent à l’échec

L’intelligence artificielle (IA) offre un immense potentiel, mais trop souvent, les projets échouent à générer la valeur attendue. Pour de nombreuses entreprises en pleine transformation numérique, l’écart entre l’ambition et l’exécution en matière d’IA reste considérable.

Nous croyons qu’une stratégie d’IA efficace doit être résiliente, réaliste et ancrée dans le niveau de maturité de l’organisation.

Voici les six raisons les plus fréquentes pour lesquelles les projets d’IA échouent. Lire l'article →

Évitez l’échec de vos projets IA: 6 pièges à contourner

#1 Lacunes en matière de compétences

Les lacunes ne concernent pas seulement la science des données. Si l’on se concentre souvent sur les talents en science des données, les compétences en ingénierie des données, en gestion du changement et en connaissance opérationnelle sont tout aussi cruciales. Sans les processus clés bien définis, les modèles d’IA risquent de manquer leur cible. De plus, l’absence d’éducation sur le rôle de l’IA peut générer une baisse de moral, voire une résistance interne.

#2 Données indisponibles ou de mauvaise qualité

L’IA repose sur les données. Or, celles-ci sont souvent incomplètes, dispersées ou mal structurées. Toutes ne sont pas prêtes à être exploitées, ce qui peuvent sérieusement limiter l’efficacité d’une initiative IA. Entre systèmes hérités, silos de données et exigences réglementaires croissantes comme le RGPD, il est essentiel de savoir d’où viennent les données, leur fiabilité et leur adéquation à l’usage prévu. 

Pourquoi des données de mauvaise qualité apparaissent-elles?

De nombreuses entreprises peinent encore à gérer des systèmes hérités fragmentés, où les données sont stockées dans des silos déconnectés. Rendre ces données accessibles (et exploitables) demande souvent un effort considérable, incluant l’étiquetage manuel et le nettoyage. En réalité, jusqu’à 80 % du temps d’un projet d’IA est souvent consacré à la préparation des données avant même l’entraînement d’un modèle.

#3 Infrastructure technologique inadéquate

L’intelligence artificielle ne peut ni prospérer ni passer à l’échelle sans une infrastructure technique adaptée. Si de nombreux fournisseurs proposent désormais des fonctionnalités d’IA intégrées dans leurs logiciels d’entreprise, les organisations les plus avancées vont plus loin: elles numérisent leurs plateformes, processus et outils pour soutenir l’IA à grande échelle.

Les fondations essentielles incluent un stockage de données robuste (comme les data lakes), des pipelines d’accès et de nettoyage des données fluides, des frameworks de machine learning adaptés, ainsi qu’une intégration avec des plateformes d’IA en tant que service (AIaaS).

Sans ces éléments en place, les entreprises risquent de lancer des initiatives IA avant d’être prêtes sur le plan technique. Autrement dit, elles essaient de courir avant de savoir marcher.

#4 Gouvernance insuffisante

Une gouvernance solide de l’IA est essentielle, et pourtant souvent négligée. Sans supervision claire dès le départ, les initiatives d’IA peuvent rapidement perdre leur cap ou se heurter à des obstacles éthiques et réglementaires.

La gouvernance doit aller bien au-delà des tâches classiques de gestion de projet comme le budget, les échéances ou l’alignement des parties prenantes. Elle doit inclure des mécanismes robustes pour gérer les biais, la confidentialité des données, les risques éthiques et la conformité, idéalement avec une supervision au niveau du conseil d’administration.

Beaucoup d’organisations peinent encore à assumer pleinement ces responsabilités élargies. Des erreurs médiatisées, comme les difficultés initiales du comité d’éthique de Google, montrent ce qui peut arriver lorsque la gouvernance est reléguée au second plan.

#5 Mauvaise compréhension du financement des projets IA

AI projects require dedicated, long-term funding, not just one-off investments. AI projects often have unclear or long-term ROI. However, funding is often misaligned or diverted from core digital transformation initiatives like data lakes, cloud infrastructure, or process modernization. This can backfire, as these foundations are critical for AI success. 

AI initiatives also come with higher uncertainty in outcomes, making traditional budgeting approaches difficult. Helping finance leaders understand the unique risk–reward profile of AI is essential to ensure sustained support and strategic alignment. 

Les projets d’IA nécessitent un financement dédié et à long terme, pas seulement des investissements ponctuels. Leur retour sur investissement (ROI) est souvent incertain ou différé, ce qui complique leur alignement avec les priorités budgétaires. Trop souvent, les fonds sont mal orientés ou détournés d’initiatives fondamentales comme les data lakes, l’infrastructure cloud ou la modernisation des processus, pourtant essentielles à la réussite de l’IA.

Les projets d’IA comportent également une part d’incertitude plus élevée, rendant les approches budgétaires traditionnelles inadaptées. Il est donc crucial d’aider les responsables financiers à comprendre le profil risque/rendement unique de l’IA afin d’assurer un soutien durable et un alignement stratégique.

#6 Mauvaise gestion de projet IA

Les projets d’IA exigent souvent des compétences spécifiques en gestion de projet que de nombreuses organisations ne possèdent pas encore. Les approches traditionnelles montrent vite leurs limites, car les initiatives en IA sont généralement expérimentales, itératives et fortement axées sur les données. Elles se rapprochent davantage de la recherche et développement que d’un simple déploiement informatique classique.

Former les équipes internes est essentiel, notamment sur la gestion des données, la supervision éthique et l’engagement des parties prenantes. Les méthodologies agiles et la collaboration interfonctionnelle sont indispensables pour naviguer dans l’incertitude propre au développement de l’IA.

En quoi la gestion de projet IA est-elle différente ?

Contrairement aux logiciels traditionnels, les systèmes d’IA, comme les chatbots ou la vision par ordinateur, nécessitent souvent de nombreux ajustements avant d’atteindre un niveau de performance satisfaisant. Les retards et dépassements budgétaires (2 à 3 fois supérieurs aux estimations initiales) sont fréquents, souvent en raison de problèmes liés à l’accès aux données, à leur qualité ou à la maintenance continue des modèles.

Une fois déployés, les systèmes d’IA doivent également être surveillés attentivement pour prévenir la dérive des modèles (model drift), c’est-à-dire la perte de précision causée par des changements dans les comportements, les contextes ou l’environnement opérationnel.

---

En conclusion: réussir avec l’IA, c’est apprendre en continu

Les entreprises qui abordent l’IA comme une victoire rapide échouent souvent. Celles qui la considèrent comme une capacité stratégique à construire dans la durée, par l’apprentissage, l’itération et la résilience, sont celles qui réussissent.

Comprendre l’appétence au risque de votre organisation est essentiel pour définir votre approche: que vous déployiez un simple chatbot ou que vous repensiez l’ensemble de vos opérations avec des workflows intelligents grâce à Copilot et Dynamics 365, les cas d’usage varient grandement en complexité et en impact — votre stratégie doit en tenir compte.

Les projets IA nécessitent plus de flexibilité et d’expérimentation que les projets informatiques classiques. Le succès dépend d’une capacité à tester, apprendre et ajuster en continu. Il faut offrir aux équipes la possibilité d’échouer, de s’adapter et de progresser.

L’IA est un parcours d’apprentissage. Éviter tout risque peut sembler plus sûr, mais dans un monde en mouvement rapide, c’est aussi le moyen le plus sûr d’être dépassé.