Les entreprises se ruent sur l’IA, les budgets explosent et pourtant, les bénéfices concrets se font attendre. Plusieurs études récentes pointent la même chose : une majorité de projets d’IA générative coûtent cher, mobilisent des équipes entières et ne débouchent, pour l’instant, sur aucun retour mesurable. De quoi nourrir un scepticisme légitime chez bon nombre de dirigeants.
Mais si tant de projets déçoivent, ce n’est pas que l’IA soit inutile : c’est qu’ils démarrent par la technologie plutôt que par le problème à résoudre. La vraie valeur apparaît quand on cesse de se demander ce que l’IA peut faire, pour regarder où elle pourrait concrètement améliorer une façon de travailler.
Chez Altesia, nous abordons cette question sous plusieurs angles complémentaires. Il y a un an, nous avons constitué avec nos consultants, nos équipes internes et plusieurs experts, des cellules de travail pluridisciplinaires pour mener cette réflexion et transformation chez Altesia. Depuis, nous menons des programmes de formation à l’IA pour nos clients sur les métiers de la finance, des achats et des ressources humaines, nous transformons et optimisons nos propres processus internes, et nous construisons une offre dédiée autour de l’automatisation, des systèmes d’IA agentique et de la transformation des processus métier.
Lors de notre dernier CFO Network Roundtable, nous avons invité l’expert Cédric Fumière, qui a partagé quatre principes qui structurent aujourd’hui notre approche.
1. Partir du cas d’usage, pas de la technologie
Tous les processus n’ont pas besoin d’IA. L’erreur la plus fréquente consiste à chercher « où pourrait-on ajouter de l’IA ? » plutôt que « où crée-t-elle une vraie valeur ? ». Avant de parler d’outils, il faut identifier les endroits où un gain de vitesse, de qualité, de coût ou de décision fait une différence tangible pour l’entreprise.
2. Le contexte est déterminant
Une IA ne vaut que par la connaissance métier sur laquelle elle s’appuie. Cela veut dire que les process doivent être documentés, les données doivent être disponibles et fiables, et les responsabilités doivent être claires, avant de pouvoir introduire des agents IA.
3. Traiter le LLM comme une commodité
OpenAI, Anthropic, Google ou le meilleur modèle de demain doivent rester des composants interchangeables, et non le socle sur lequel repose l’ensemble de votre processus. Le paysage des modèles évolue de mois en mois ; s’enfermer dans une dépendance à un fournisseur unique, c’est être otage de la technologie et hypothéquer sa marge de manœuvre dans le futur. La bonne pratique consiste à choisir le modèle le mieux adapté à chaque tâche et à garder la maîtrise de son architecture, de sorte qu’un modèle puisse être remplacé sans tout devoir reconstruire.
4. Intégrer l’IA dans le processus
Donner accès à ChatGPT à ses équipes peut améliorer la productivité individuelle. Mais pour véritablement transformer une entreprise, cela demande d’intégrer l’IA dans les flux de travail, les systèmes et les points de décision, avec les contrôles et l’expertise humaine qui l’entourent. C’est la différence entre un usage opportuniste (utile mais dispersé) et une transformation qui s’inscrit dans la durée et se mesure à l’échelle de l’organisation.
Conclusion
C’est aussi ainsi que nous envisageons la prochaine phase de l’IA : moins d’expérimentation pour l’expérimentation, davantage de transformation ciblée de processus métier réels. Et nous nous appliquons ces principes à nous-mêmes avant de les proposer à nos clients.
Envie d’explorer où l’IA pourrait créer une valeur tangible dans vos processus Finance, Procurement ou RH ? Parlons-en.
