L’adoption efficace de l’intelligence artificielle ne repose pas seulement sur les données, les technologies ou les talents. Elle dépend aussi, et surtout, de la capacité d’une organisation à choisir les bonnes approches, à les adapter à ses besoins et à les intégrer de manière rigoureuse et structurée dans ses façons de faire. C’est ce que mesure l’axe Méthodes et processus du modèle de maturité IA de Videns, propulsée par COFOMO.
Cet axe évalue comment une organisation utilise les différentes familles d’IA, explicative, prédictive, générative ou agentique, et à quel point elle est en mesure de les déployer, de les surveiller et de les faire évoluer dans ses processus. En d’autres mots, il révèle si l’IA est appliquée de manière opportuniste… ou si elle est intégrée comme un levier méthodique de création de valeur.
Au premier niveau de maturité, l’IA est utilisée de manière ponctuelle. On retrouve des statistiques de base, quelques visualisations et parfois des méthodes plus avancées, surtout dans des secteurs spécialisés comme l’actuariat ou la finance. Les IA de commodité, comme Copilot ou ChatGPT, sont accessibles mais rarement intégrées aux processus. Les déploiements sont ad hoc, les suivis sporadiques, et l’organisation n’a pas encore de cadre unifié pour évaluer ou choisir les modèles. C’est une phase d’exploration où les risques de dérive, d’erreur et de mauvaise utilisation sont élevés.
En atteignant le deuxième niveau, l’organisation commence à structurer son utilisation de l’IA. Elle conçoit ses propres modèles d’analytique avancée, intègre des techniques plus variées comme les séries temporelles ou l’inférence causale et adapte l’IA à ses données et à ses processus. C’est également à cette étape que les pratiques inspirées du MLOps apparaissent : documentation, tests, versionnage, règles de déploiement. Les processus d’affaires évoluent, et l’IA devient une composante envisagée systématiquement lorsqu’on repense un flux de travail. On passe alors du « faire de l’IA » à industrialiser l’IA.
Au niveau le plus avancé, l’IA est pleinement intégrée. Les pratiques mobilisent la bonne méthode au bon moment : explicative pour comprendre, prédictive pour anticiper, générative pour augmenter, agentique pour orchestrer et automatiser. Les processus sont suffisamment matures pour être partiellement ou entièrement pris en charge par l’IA agentique. L’approche MLOps est industrialisée : pipelines automatisés, surveillance continue, alertes et gestion rigoureuse du risque. L’intégration devient fluide, cohérente et alignée à l’ensemble de l’organisation.
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L’un des indicateurs de maturité est la façon dont l’IA s’intègre aux processus d’affaires. Au début, son utilisation reste confinée à des essais, des pilotes ou des tâches bien précises. Puis, graduellement, elle s’insère dans les opérations : extraction automatisée d’informations, classification intelligente, priorisation ou prise de décision assistée.
Au niveau le plus avancé, l’IA n’est plus un ajout ponctuel, mais une partie intégrante du fonctionnement de l’entreprise. Les approches agentiques permettent d’automatiser des segments complets de processus, de déclencher des actions, de coordonner des étapes et de réduire la charge opérationnelle.
L’IA devient ainsi un partenaire opérationnel, et non plus un outil isolé.
Comme nous l’avons souligné dans l’article précédent, faire évoluer harmonieusement les 5 axes de la maturité IA est impératif. L’axe Méthodes et processus, quant à lui, assure la cohérence entre les données, les technologies, les talents et l’organisation. Sans méthodes et processus solides, l’IA reste instable, difficile à maintenir et peu fiable. Avec des méthodes bien choisies et des processus bien établis, elle devient performante, sécurisée et réellement adaptée aux besoins d’affaires.
Cet axe prend donc un rôle prioritaire pour passer de l’expérimentation à une véritable capacité organisationnelle. Il permet aux entreprises de réduire les risques, d’accélérer l’adoption et de garantir que l’IA déployée génère des gains mesurables.
Dans le prochain texte de la série, nous explorerons comment l’écosystème technologique (infrastructure, intégrations, sécurité, interopérabilité) influence la capacité réelle d’une organisation à adopter et faire évoluer l’IA.
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