Le 6 février dernier, lors d'un événement officiellement affilié au Sommet pour l'Action sur l'IA, Wavestone et la French Tech Grand Paris ont présenté le livre blanc "L’IA dans les grandes organisations : état des lieux et perspectives 2025", réalisé en partenariat avec Hub France IA et Viva Technology. Accessible aux non-experts tout en restant précis et équilibré pour les spécialistes, ce document de 15 pages donne la parole à ceux qui rendent possible l'utilisation quotidienne de l'IA au sein des entreprises. La perception dominante de l'IA est largement influencée par les discours des acteurs de la Big Tech, des start-ups et des décideurs politiques. Or, ceux-ci mettent généralement en avant les avancées technologiques et les cas d'usage réussis, laissant dans l'ombre les difficultés rencontrées par les grandes entreprises lors de l'adoption et de l'implémentation de ces technologies, les travaux en cours et les perspectives. Ce livre blanc, auquel plus de 40 professionnels, jouant chacun un rôle clé dans la mise en œuvre de l’IA au sein de leur organisation respective ont contribué, cherche justement à combler ces lacunes. L'une des conclusions majeures du livre blanc est la nécessité d'une gouvernance robuste de l'IA. Alors que l'IA générative suscite un intérêt grandissant, les entreprises doivent repenser leur approche en l'intégrant à leurs stratégies globales. La conformité aux réglementations, notamment l'AI Act européen, soulève des interrogations quant à l'harmonisation des différentes juridictions et à la manière dont les entreprises peuvent s'adapter efficacement. Chadi Hantouche, Partner Wavestone, a partagé sur LinkedIn, les principaux enseignements tirés de ce rapport articulé autour de 8 chapitres :

Chapitre 1 : Gouvernance de l’IA pour la réussite des métiers et la conformité

  • Deux ans après l’essor de l’IA Générative, les démarches en entreprise se structurent, en alignant la technologie aux besoins métiers, et plus l’inverse.
  • La visibilité apportée par l’IA Générative offre une opportunité de s'attaquer à des défis persistants en matière de Data et d’IA, avec du support et du budget !
  • La complexité de gouvernance du sujet vient en particulier de ses nombreuses facettes, aux maturités hétérogènes, et d’un horizon réglementaire incertain.

Chapitre 2 : L'IA en action, cas d'usage et adoption

  • Beaucoup d’entreprises se sont lancées dans une course au cas d’usage, dont peu sont en réalité « révolutionnaires » et passent à très grande échelle.
  • Démontrer un retour sur investissement est encore complexe, en particulier quand les gains sont de l’ordre de l’efficacité individuelle.
  • Une adoption réussie de systèmes d’IA par les collaborateurs demande une véritable conduite du changement, et ce sujet est encore souvent négligé.

Chapitre 3 : Aspects techniques de l'IA traditionnelle et générative

  • L’IA générative ne vient pas remplacer les autres types d’IA. C’est une option de plus, avec ses avantages et ses inconvénients.
  • Il est difficile de faire de grands choix technologiques dans un contexte aussi mouvant. Au-delà de ces choix, bien aborder l’architecture/organisation autour est clé.
  • Deux orientations semblent claires : les modèles d’IA deviennent majoritairement des commodités, et l’avenir sera multi-IA, multi-agents, multi-modal.

Chapitre 4 : Confiance numérique - Les risques Cyber de l'IA

  • L’IA, en particulier générative, amplifie des risques Cyber existants, mais en amène aussi des nouveaux. Cette menace bouge aussi vite que la technologie.
  • Des méthodologies de gestion du risque IA émergent. La gouvernance reste à consolider, notamment vis-à-vis des tiers qui vont tous proposer de l’IA.
  • Le savoir-faire cyber autour de systèmes d’IA est encore rare. La réponse à incident est complexe, et amène les entreprises à l’externaliser.

Chapitre 5 : Éthique et responsabilité environnementale

  • L’IA tire depuis toujours des questions éthiques et humaines. Celles-ci sont amplifiées et pressées par l’arrivée de l’IA Générative.
  • Si l’IA traditionnelle peut aider dans la crise climatique, l’IA Générative, elle, l’aggrave. Les entreprises tentent, en majorité, de sensibiliser leurs utilisateurs à ce sujet.
  • Plusieurs approches rendront possible la pratique d’une IA responsable : frugalité, transparence, métriques standardisées, et réglementation.

Chapitre 6 : L'avenir du travail avec l'IA (Générative)

  • L’IA traditionnelle "révolutionnait" déjà des métiers. L’IA générative a créé une vague qui touche tout le monde, et l’arrivée des agents IA va encore accélérer ce mouvement.
  • Toutes les entreprises ont mis en place des formations, plus ou moins avancées. Malgré cela, le niveau général de maîtrise, y compris par le management, reste faible.
  • Les départements RH en entreprise commencent à s’emparer du sujet – pour préparer les employés au futur, et aussi pour rester un employeur attractif.

Chapitre 7 : La course mondiale aux talents en IA

  • La compétition pour les meilleurs experts en IA est véritablement mondiale, et oppose les grandes entreprises aux géants de la Tech.
  • Le manque de compétences dans le domaine de l’IA va nécessiter de former, de rediriger des carrières, et d’ouvrir le domaine à des profils plus divers.
  • Cette course aux talents va aussi devoir trouver des réponses communes entre les entreprises, les formations supérieures, et un appui politique.

Chapitre 8 : Autonomie stratégique à l'ère de l'IA

  • L’IA devient un enjeu de pouvoir géopolitique et économique, avec le risque qu’il soit détenu par une poignée d’acteurs.
  • Certaines entreprises travaillent à créer un écosystème les rendant moins dépendantes à ces acteurs. L’open source peut y jouer un rôle important.
  • Une gouvernance mondiale sur certains sujets critiques est indispensable, bien que sa mise en œuvre paraisse difficile dans le contexte actuel, très polarisé.
Retrouver les lignes directrices et le livre blanc ici.

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