Comment intégrer l’IA dans une transformation cohérente de l’entreprise et génératrice de valeur ?

Les CEO des grandes entreprises et des ETI en ont bien conscience : ignorer l’IA, c’est s’exposer au risque d’une décroissance face à des concurrents qui s’emparent déjà de son potentiel. Et clic clac Kodak, l’histoire nous l’a appris : laisser filer le momentum, c’est prendre le risque de disparaître. 

Derrière leurs allures de progrès technologique, le développement éclair des solutions d’IA et leur popularisation sont l’étincelle d’un changement de paradigme profond qui agite tous nos modèles économiques, sans limite de secteur. Désintermédiation, réduction des barrières à l’entrée, optimisation des chaînes de valeur… les impacts sont multiples, les réactions s’enchaînent.  Et les questions sont nombreuses et légitimes :  coûts, retour sur investissement, fiabilité, cadre juridique... Autant de points d’attention qui peuvent freiner ou paralyser, faute de cap clair.

Cette zone grise entre lucidité stratégique et dispersion opérationnelle favorise la multiplication d’initiatives sans vision d’ensemble et sans réelle perspective d’industrialisation ni d’impact mesurable.

Face à cette dynamique, les entreprises s’interrogent : comment concilier impératif d’action et incertitude persistante ?

Cet article propose une grille de lecture pour dépasser ce flottement et mettre en œuvre une approche cohérente :

• comprendre pourquoi tant de stratégies IA échouent à passer à l’échelle,

• puis, prendre le temps de structurer les bons choix en amont pour gagner en clarté, en impact et en vitesse d’exécution.

Car dans un contexte aussi mouvant, c’est souvent le cadrage initial qui fait la différence entre expérimentation sans lendemain et trajectoire de transformation durable.

Pourquoi une stratégie IA est souvent mal cadrée ?  

Nous observons 4 principaux écueils :  

1. L’attrait irrationnel pour l’IA qui conduit à des investissements mal orientés

   Dans un contexte où l’IA est perçue comme une avancée « à la mode », de nombreuses entreprises lancent des initiatives coûteuses mais peu structurées. Ces dépenses deviennent rapidement des gouffres budgétaires faute d’une approche stratégique claire.  

2. L’illusion du « quick win » et la multiplication des POCs sans ROI mesurable

   Si les preuves de concept (POCs) sont souvent présentées comme des moyens rapides de tester l’IA, elles conduisent fréquemment à une simple exploration. Le risque est grand d’accumuler des cas d’usage opportunistes, répondant à des besoins ponctuels sans s’inscrire dans une transformation globale. Résultat : des projets qui ne passent jamais à l’échelle et dont l’impact sur le P&L reste marginal.  

3. Une approche techno-centrée au détriment de la vision business et data  

   Trop souvent, l’IA est abordée sous l’angle technologique avant même d’être alignée avec la vision de l’entreprise et sa déclinaison dans la transformation data. Or, sans vision stratégique et socle data robuste, les algorithmes ne peuvent pas produire de résultats fiables et industrialisables.  

4. Une sous-estimation du potentiel disruptif de l’IA

   Au-delà d’un simple levier d’optimisation, l’IA redessine profondément les modèles économiques. Elle reconfigure les filières industrielles et servicielles, transforme les interactions entre humains et agents, renforce la cyber-résilience et la fiabilité des informations, tout en favorisant la plateformisation des marchés.  

Le remède ? Prendre le temps de structurer sa stratégie IA de manière globale, ancrée dans ses priorités business, intégrant l’ensemble de son organisation, et qui s’accompagne d’indicateurs mesurant les impacts sur votre P&L. 

Comment se doter d’une stratégie IA globale et alignée sur les objectifs business de l’entreprise ?

Trois étapes clés, menées en quelques mois, permettent de passer de l’exploration à l’industrialisation — en transformant les intentions en leviers concrets de création de valeur durable.

1ère étape : Acculturer et ouvrir aux potentiels de l’IA  

Nous l’avons évoqué, l’IA va bien au-delà d’un ensemble de solutions techniques : elle transforme les modes de production, la relation client et même le modèle économique des entreprises. La stratégie doit donc commencer par un travail d’acculturation et de projection

• Cartographie de la maturité IA : évaluation du niveau d’avancement de l’entreprise dans sa capacité à intégrer l’IA de manière stratégique, opérationnelle et scalable.

• Exploration des niveaux de maturité : du simple levier d’efficacité opérationnelle à la refonte complète du business model grâce à l’IA.  

• Immersion dans les innovations à venir : anticipation des évolutions technologiques et de leur impact sur l’entreprise.  

2ème étape : Analyser l’entreprise et construire des scénarios stratégiques  

L’IA doit être pensée à l’échelle de l’organisation dans son ensemble. Un diagnostic approfondi des réalisations et des opportunités doit être structuré autour de trois streams :  

• Les chaînes de valeur ajoutée (relation client, supply chain, production) pour identifier les opportunités d’optimisation et de réinvention.  

• Les fonctions supports (RH, finance, juridique) afin de détecter les leviers d’efficience et d’automatisation.  

• L’innovation et les business de demain, en évaluant le potentiel de disruption et les nouvelles sources de revenus possibles.  

En parallèle, il faut s’attaquer à la modélisation des impacts économiques de l’IA car « ce qui ne se mesure pas n’existe pas » … :  

• ROI estimé, coûts cachés, gains d’efficience, pour donner une vision claire des bénéfices attendus.  

• Construction de scénarios d’intégration de l’IA, en fonction du degré de transformation souhaité, du niveau de disruption acceptable et des effets prévus sur le P&L.  

  
  

3ème étape :  Activer : structurer un plan d’action et enclencher le passage à l’échelle  

À l’issue du diagnostic, la feuille de route opérationnelle et actionnable doit être construite et intégrée :  

• Une trajectoire IA alignée avec les priorités stratégiques et la transformation data.  

• Des feuilles de route par stream permettant une mise en œuvre progressive et cohérente.  

• Un plan de transformation global, garantissant une intégration harmonieuse des initiatives IA dans l’organisation.  

• La réalisation immédiate de 1 ou 2 cas d’usage concrets, pour démontrer rapidement la valeur et embarquer les équipes.  

  
  

L’ensemble de la démarche aboutit à une feuille de route claire, actionnable et pilotable, avec des impacts mesurables sur le P&L. 

Conclusion

L'IA n'est plus une option mais un impératif stratégique qui exige une approche construite et intégrée. Au-delà des expérimentations isolées, c'est par une vision globale - ancrée dans les priorités business et soutenue par un socle data robuste - que les entreprises transformeront cette technologie en avantage concurrentiel durable. L'heure n'est plus à l'hésitation mais à la prise de recul pour structurer leur approche : ceux qui sauront articuler acculturation, analyse stratégique et déploiement méthodique créeront une valeur mesurable et pérenne. Dans cette révolution, les leaders seront ceux qui transforment aujourd'hui l'IA en catalyseur d’une nouvelle et profonde dynamique de leur organisation et business model, plutôt qu'en simple vitrine d'innovation.

Auteurs :

Julie Tisserond

Partner, Veltys

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Yves Pizay

Senior Partner, Kéa

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