Quand tout devient flou, l’IA devient inutile
Dès les premières réunions, le périmètre s’élargit.
On commence par un objectif noble : “accélérer le traitement des dossiers”. Mais trop général pour guider une exécution.
Très vite :
- plusieurs départements veulent “participer”
- les jeux de données deviennent un sujet à part entière
- les cas particuliers explosent
- la gouvernance s’alourdit
On cherche à construire un système intelligent, au lieu d’implémenter une amélioration concrète. Et l’IA, censée apporter un gain ciblé, devient un projet IT de plus, perdu dans ses propres justifications.
Ce n’est pas l’outil qui déraille, c’est le périmètre qui gonfle jusqu’à perdre tout levier réel.
Le mirage du “quick win” gadget
Face à cette dérive, la tentation est forte de faire l’inverse : une petite démo, vite montée, pour “montrer ce que ça peut faire”.
C’est le règne du gadget IA : génération automatique de texte, chatbot simulé, classement intelligent… mais sans aucun ancrage dans un processus existant.
- pas d’indicateur d'impact
- pas de responsable métier
- pas de reprise en production
On a “fait de l’IA”. Mais rien n’a changé. L’initiative meurt sans bruit.
La seule approche viable : intervention courte, périmètre ferme
Entre le projet tentaculaire et la démo inutile, il existe une troisième voie : une intervention courte, mais solidement cadrée.
Pas “améliorer la productivité”. Plutôt :
- réduire le temps de consolidation des données mensuelles
- fiabiliser un contrôle qualité dans un flux précis
- accélérer un arbitrage sur dossier par une pré-analyse simple
Autrement dit : une micro-décision, dans un processus vivant, où une friction est claire.
L’IA n’a de valeur que si elle retire un vrai caillou de la chaussure, pas si elle promet de mieux marcher.
Trois garde-fous pour réussir sans s’enliser
1. Une donnée disponible, pas une utopie
On part de ce qui est là, même si imparfait. Pas de promesse basée sur une future collecte. Sinon, ce n’est pas un sujet IA, c’est un projet de structuration des données.
2. Une validation humaine intégrée
L’IA ne décide pas seule. Elle propose, suggère, pré-classe. Le jugement humain reste présent, mais plus rapide, mieux guidé.
Ce principe rassure, limite les risques, et permet un déploiement plus rapide.
3. Une mesure claire de l’effet
Pas de vanity metrics. On mesure un gain opérationnel simple : minutes gagnées, erreurs évitées, taux de traitement amélioré.
Et surtout, on accepte de couper si le ROI n’est pas au rendez-vous.
Arrêter un test IA qui ne produit rien, ce n’est pas un échec. C’est un choix rationnel.
L’IA n’est pas un programme : c’est un levier conditionnel
Tant qu’on traite l’IA comme un projet technologique, on court à l’échec ou à l’inutilité.
Elle ne mérite ni grand déploiement, ni buzzword. Elle mérite un problème précis, une donnée existante, un indicateur de valeur, un processus réel.
C’est cette discipline de cadrage qui permet :
- de ne pas ouvrir un chantier IT de 18 mois
- de ne pas perdre en crédibilité avec des gadgets
- de ne pas s’enfermer dans des logiques d’irréversibilité
L’IA n’est ni un pari, ni une vitrine. C’est une option tactique, activée uniquement si le gain est clair, rapide, mesurable.
