L’intelligence artificielle s’est invitée dans notre quotidien et accompagne désormais une grande part de nos tâches courantes. Des outils qui rédigent vos courriels aux plateformes qui résument vos documents en un instant, la promesse d'une productivité accrue est séduisante et accessible. Cette omniprésence a popularisé un premier type d'IA : l'IA de commodité. Cependant, pour de nombreuses entreprises, cette vague initiale ne représente qu’une fraction de ce que l'IA peut accomplir. La véritable création de valeur ne réside pas dans l'adoption d'outils génériques, mais dans le développement de solutions d'IA profondément intégrées, adaptées à leurs processus et à leurs données.
Les outils d'IA de commodité, tels que les assistants virtuels ou les générateurs de texte, sont des leviers d'efficacité individuels. Ils sont simples à implanter, souvent à un coût de licence abordable, et procurent un gain de temps immédiat pour des tâches quotidiennes et répétitives. Ils interviennent dans de nombreuses activités, que ce soit pour optimiser la gestion d'un calendrier, automatiser la traduction de documents ou générer des ébauches de rapports.
Cette accessibilité a toutefois ses limites. Les entreprises qui misent uniquement sur ces solutions peuvent se retrouver dans une situation où leur seule utilisation sert à maintenir la parité avec leurs concurrents, et non à les surpasser. Ces outils ne sont pas conçus pour s'attaquer aux complexités propres à chaque organisation, car ils ne sont pas personnalisés pour les données ou les processus qui sont propres à l'entreprise. En conséquence, le retour sur investissement de ces solutions est souvent difficile à quantifier et peut se limiter à une légère augmentation de la productivité.
Comme le souligne Gartner, ces initiatives relèvent d’une stratégie de « defend your position » : adopter des outils IA du quotidien à faible coût, utiles pour gagner en efficacité, mais qui « ne confèrent pas d’avantage compétitif durable ». Pour franchir un véritable cap, il est nécessaire d’aller vers des applications plus personnalisées, qui apportent un avantage concurrentiel.
La prochaine étape de l'évolution de l'IA en entreprise ne se base pas sur des solutions génériques, mais sur la création de systèmes intelligents conçus pour adresser des défis métier spécifiques. Ces solutions, que l'on peut qualifier d'IA de création de valeur (ou d’IA de valeur), ne se contentent pas de simplifier des tâches; elles transforment des processus complexes en profondeur en tirant parti des données de l'organisation.
Contrairement aux outils de commodité qui sont utilisés par un large public, ces solutions personnalisées sont adaptées et entraînées pour répondre aux besoins précis de l'entreprise. Elles peuvent servir à automatiser de manière intelligente des processus de bout en bout, à faire de la prédiction ou de la recommandation d'actions en se basant sur les données historiques de l'entreprise, ou même à identifier des opportunités de croissance insoupçonnées. Ce sont ces projets plus ambitieux qui permettent de passer de l'efficacité individuelle à une véritable transformation organisationnelle, offrant un avantage concurrentiel tangible et durable.
La transition de l'IA de commodité à l'IA de valeur n'est pas un saut, mais une progression logique. La première vague sert de prise de conscience et de familiarisation avec le potentiel de l'IA. Elle prépare le terrain en démontrant les gains d'efficacité possibles et en exposant les équipes à de nouvelles méthodes de travail. Une fois cette fondation en place, les entreprises peuvent passer à la vitesse supérieure en investissant dans des projets d'IA qui exploitent pleinement leurs données et leurs processus uniques.
Ces solutions sur mesure sont la véritable source de l'avantage concurrentiel pour l'avenir. Il ne s'agit plus de savoir si une entreprise utilise l'IA, mais de comprendre comment elle l'intègre pour créer de la valeur, en profondeur, là où ça compte vraiment.
