L'intelligence artificielle est partout : sur les stands des salons, dans les communiqués de presse, au coeur des plans stratégiques. Pourtant, comme le rappelle Jacques Pommeraud, CEO d'Inetum, ce n'est pas le "drapeau planté" sur l'IA qui compte, mais la capacité à transformer ces technologies en bénéfices concrets pour les clients. Autrement dit : sortir du symbole pour entrer dans l'industrialisation, le retour sur investissement et la sécurité opérationnelle.
Cette approche pragmatique est particulièrement cruciale dans un contexte européen marqué par des enjeux forts de régulation, de souveraineté numérique et d'éthique. Les Entreprises de Services du Numérique (ESN) comme Inetum y jouent un rôle clé : elles accompagnent les organisations pour passer du discours à l'action, en sécurisant chaque étape du chemin.
De l'effet d'annonce à la valeur client : dépasser l'IA vitrine
Pendant plusieurs années, de nombreux projets IA se sont limités à un rôle de vitrine: démonstrations impressionnantes, prototypes séduisants, mais peu de résultats visibles sur le terrain. La mise en avant de l'IA servait souvent davantage au marketing et à l'image d'innovation qu'à la création de valeur réelle.
La position défendue par Jacques Pommeraud est claire : une IA qui ne génère pas de bénéfices mesurables pour les clients, les collaborateurs ou l'entreprise n'est pas une réussite. Dans cette perspective, trois idées fortes se dégagent :
- La valeur prime sur l'effet "waouh": un algorithme discret mais fiable, intégré aux processus métier, peut avoir plus d'impact qu'un chatbot spectaculaire mais isolé.
- Le temps des preuves remplace le temps des promesses: les directions générales attendent désormais des indicateurs concrets (gains de productivité, réduction des risques, amélioration de l'expérience client).
- L'IA doit s'inscrire dans une stratégie data et SI cohérente: sans socle technologique solide, les POC restent des démonstrateurs sans lendemain.
Cette exigence de résultats change profondément la manière de concevoir et de déployer les projets IA : il ne s'agit plus de "faire de l'IA", mais de résoudre des problèmes métier grâce à l'IA.
Industrialiser les cas d'usage : passer du POC à la production
Le véritable défi ne consiste pas à lancer un premier prototype, mais à industrialiser les cas d'usage IA: les mettre en production, les maintenir dans la durée et les faire évoluer. C'est là que se joue la différence entre un projet symbolique et une transformation durable.
Concrètement, l'industrialisation implique :
- Une sélection rigoureuse des cas d'usage: prioriser ceux qui combinent impact métier élevé, faisabilité technique, disponibilité des données et acceptation par les utilisateurs.
- Une démarche de bout en bout: de la conception fonctionnelle à l'exploitation en production, en passant par les phases de tests, de validation et de sécurisation.
- Des pratiques de type MLOps: automatiser le déploiement des modèles, surveiller leurs performances, gérer les réapprentissages et prévenir la dérive des données.
- Une coopération renforcée entre métiers, IT et data: l'IA ne peut plus être un sujet réservé à un laboratoire d'innovation isolé du terrain.
Les ESN comme Inetum apportent ici une valeur décisive : expériences multi-secteurs, équipes pluridisciplinaires, bonnes pratiques de mise en production et capacité à industrialiser des solutions IA à grande échelle au coeur des systèmes d'information existants.
Intégrer l'IA au système d'information : la clé de la durabilité
Une IA utile est une IA intégrée au système d'information (SI). Tant que les modèles restent à l'écart des applications, des ERP, des CRM ou des outils métiers, ils peinent à délivrer toute leur valeur.
L'intégration réussie suppose :
- Une architecture claire: définir où se situe l'IA dans le SI (services, APIs, microservices, composants intégrés aux applications existantes, etc.).
- La compatibilité avec l'existant: prendre en compte les contraintes des systèmes hérités, les règles de sécurité et les exigences de performance.
- La standardisation: mutualiser les briques IA réutilisables (moteurs de recommandation, extraction documentaire, assistants virtuels, moteurs de prévision) au lieu de multiplier les silos.
- La supervision: intégrer les modèles aux outils de monitoring et de pilotage déjà utilisés par la DSI pour garantir disponibilité, traçabilité et réactivité en cas d'incident.
En insistant sur cette intégration profonde, Jacques Pommeraud souligne qu'une IA déconnectée du SI reste un gadget, tandis qu'une IA bien intégrée devient un véritable accélérateur de performance opérationnelle.
Données, qualité et gouvernance : le vrai carburant de l'IA
L'industrialisation de l'IA repose sur un fondement incontournable : la donnée. Sans données fiables, complètes, gouvernées et documentées, même les meilleurs algorithmes échouent. C'est pourquoi la qualité et la gouvernance des données sont au coeur de la vision pragmatique défendue par Inetum.
Les points d'attention majeurs incluent :
- La qualité des données: précision, complétude, fraîcheur, cohérence entre les différentes sources.
- La gouvernance: rôles et responsabilités clairement définis (data owners, data stewards), catalogues de données, règles de validation et de contrôle.
- La conformité réglementaire: respect du cadre européen (par exemple, le RGPD) en matière de protection des données personnelles, de minimisation des données et de transparence.
- La sécurité et la souveraineté: maîtrise de l'hébergement, des flux transfrontaliers et des dépendances vis-à-vis de fournisseurs extra-européens.
Les ESN jouent un rôle essentiel pour concilier ambition IA et exigences de conformité. Elles aident à construire des plateformes de données robustes, à mettre en place des processus de gouvernance clairs et à outiller les organisations pour qu'elles gardent la maîtrise de leurs actifs numériques stratégiques.
ROI, pilotage et sécurisation opérationnelle : une IA sous contrôle
Mettre l'accent sur le retour sur investissement ne signifie pas brider l'innovation, mais au contraire lui donner un cadre qui la rend durable et crédible. La vision de Jacques Pommeraud met en avant une IA qui crée rapidement de la valeur mesurable, tout en restant maîtrisée sur les plans technique, financier et opérationnel.
Cette approche se traduit par plusieurs principes concrets :
- Définir des indicateurs en amont: avant tout projet IA, clarifier les KPI suivis (réduction de coûts, temps gagné, chiffre d'affaires additionnel, amélioration NPS, réduction d'erreurs, etc.).
- Mettre en place un pilotage régulier: suivre la performance des modèles, mais aussi leur adoption par les équipes et leur impact réel sur les processus métier.
- Sécuriser l'exploitation: prévoir des plans de reprise en cas d'indisponibilité, des mécanismes de repli manuel, des seuils d'alerte en cas de dérive des résultats.
- Gérer les risques: évaluer en continu les risques juridiques, éthiques, réputationnels et opérationnels liés aux systèmes IA.
Une IA ainsi pilotée devient un levier fiable de compétitivité : elle réduit les incertitudes, rassure les métiers comme les instances de gouvernance et facilite l'arbitrage budgétaire en faveur de nouveaux cas d'usage.
ESN et IA : le rôle stratégique d'Inetum dans un contexte européen exigeant
Dans ce paysage complexe, les ESN occupent une position stratégique. Inetum, sous l'impulsion de Jacques Pommeraud, illustre une conviction forte : les entreprises ont besoin de partenaires capables d'articuler technologie, réglementation, souveraineté et éthique pour bâtir des solutions IA durables et conformes.
Accompagner les entreprises face à la régulation européenne
L'Europe se dote progressivement d'un cadre réglementaire structurant pour l'IA, avec une approche fondée sur l'évaluation des risques et la protection des droits fondamentaux. Pour les organisations, cela se traduit par des exigences nouvelles en termes de :
- transparence sur le fonctionnement des systèmes IA ;
- documentation des données, des modèles et des décisions ;
- gestion des risques et contrôle humain ;
- traçabilité des traitements et des évolutions des modèles.
Les ESN comme Inetum aident les entreprises à traduire ces exigences en pratiques opérationnelles: méthodologies projet, processus de validation, dispositifs de contrôle, outillage documentaire. L'objectif n'est pas de freiner l'innovation, mais de lui donner un cadre robuste pour se développer en toute sécurité.
Souveraineté numérique : maîtriser ses choix technologiques
La question de la souveraineté numérique est désormais au coeur des stratégies IA en Europe. Elle renvoie à la capacité des organisations à :
- garder la maîtrise de leurs données stratégiques ;
- choisir leurs infrastructures et leurs fournisseurs en connaissance de cause ;
- éviter les situations de dépendance technologique difficilement réversibles.
Dans cette perspective, une ESN européenne dispose d'atouts spécifiques : compréhension fine du cadre réglementaire local, capacité à articuler solutions internationales et exigences de souveraineté, accompagnement des clients dans leurs arbitrages technologiques (cloud, open source, solutions propriétaires, etc.).
Former, s'allier, structurer l'éthique : construire des solutions durables
Pour répondre à ces enjeux, Jacques Pommeraud insiste sur plusieurs leviers structurants pour les ESN :
- Investir dans la formation: montée en compétences des consultants, architectes, experts data et métiers sur les technologies IA, mais aussi sur la réglementation et l'éthique.
- Développer des partenariats technologiques: collaborer avec les grands éditeurs, les acteurs du cloud, les spécialistes de l'IA et de la donnée, afin de bâtir des écosystèmes complets et performants.
- Intégrer l'éthique dans les projets: analyse d'impact, principe de "responsible AI", prise en compte des biais et des effets sur les utilisateurs finaux.
Cette combinaison de compétences techniques, réglementaires et éthiques permet de proposer aux clients des solutions IA qui ne sont pas seulement innovantes, mais aussi durables, soutenables et alignées avec les valeurs européennes.
Comment passer à l'action : feuille de route pour une IA vraiment utile
Pour les organisations qui souhaitent s'inscrire dans cette dynamique pragmatique, une approche structurée permet de transformer les ambitions en résultats concrets. Une feuille de route type peut s'articuler en plusieurs étapes :
- Clarifier la vision et les priorités métier: quels problèmes l'IA doit-elle résoudre en priorité ? Quels processus sont les plus concernés ? Quels indicateurs seront utilisés pour mesurer le succès ?
- Évaluer la maturité data et SI: qualité des données, outils analytiques disponibles, architecture du SI, compétences internes. Cette étape permet de définir le socle à renforcer.
- Identifier quelques cas d'usage à fort impact: allier "quick wins" visibles rapidement et chantiers structurants qui transformeront en profondeur l'organisation.
- Lancer, tester, ajuster: mettre en oeuvre des premiers projets avec une logique d'expérimentation contrôlée, en impliquant les métiers dès le départ.
- Industrialiser et intégrer: déployer en production, intégrer dans le SI, outiller l'exploitation (monitoring, MLOps), documenter et sécuriser.
- Structurer la gouvernance: définir les rôles, les processus de décision, les règles d'éthique, les mécanismes de validation et de supervision des systèmes IA.
- Acculturer et former les équipes: accompagner les utilisateurs finaux, les managers et les fonctions support pour favoriser l'appropriation et la confiance.
Tout au long de ce parcours, le recours à un partenaire expérimenté comme une ESN permet de accélérer le mouvement tout en maîtrisant les risques: apport de méthodologies, de retours d'expérience, de compétences spécialisées et de capacités d'intégration end-to-end.
Conclusion : une IA qui prouve, plus qu'elle ne promet
Le message porté par Jacques Pommeraud, CEO d'Inetum, est résolument tourné vers l'action : l'ère de l'IA symbole touche à sa fin. Ce qui compte désormais, ce sont des projets qui délivrent un ROI tangible, s'intègrent au système d'information, reposent sur des données gouvernées et s'inscrivent dans un cadre réglementaire et éthique solide.
Pour les entreprises, la bonne nouvelle est que cette voie pragmatique est à la fois réaliste et créatrice de valeur : en choisissant les bons cas d'usage, en s'appuyant sur des partenaires engagés comme les ESN, et en plaçant la donnée et la gouvernance au coeur de la démarche, l'IA devient un levier concret de performance, de résilience et d'innovation durable.
Moins de drapeaux plantés sur l'IA, plus de bénéfices mesurés pour les clients : c'est là que se joue la véritable transformation numérique des organisations.
