Imaginons que votre direction vous demande demain de réduire les coûts de fonctionnement de 10 %. Quelle serait votre réponse ? Dans de nombreuses organisations, le premier réflexe consiste à chercher un nouvel outil d’intelligence artificielle. Pourtant, c’est précisément la mauvaise première étape. La technologie ne produit de rendement que lorsqu’on comprend d’abord où le temps et les ressources sont réellement consacrés aujourd’hui. Une démarche IA performante ne commence donc pas par la technologie, mais par le travail lui-même.
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Beaucoup d’IA, peu de résultats
L’IA est désormais omniprésente. Aujourd’hui, 76 % des grandes entreprises belges utilisent déjà une forme d’intelligence artificielle. Pourtant, 95 % de ces projets pilotes ne génèrent aucun retour sur investissement mesurable. Cet écart est révélateur. Il montre que le défi ne consiste pas à acquérir une technologie impressionnante, mais à la transformer en valeur concrète pour l’organisation. Les entreprises qui démarrent directement avec un outil construisent souvent une solution avant même d’avoir clairement identifié le problème à résoudre. La valeur ne réside pas dans la technologie elle-même, mais dans la manière dont elle est appliquée.
Trois questions, dans le bon ordre
Une transformation IA réussie repose sur trois questions, et leur ordre est essentiel.
Où se situe le travail ?
Quelles activités l’IA peut-elle prendre en charge ?
Comment l’intégrer dans l’organisation ?
Ce n’est qu’après avoir répondu à la première question que la deuxième prend tout son sens. Et ce n’est qu’ensuite que la troisième devient réellement concrète.
Trois étapes vers des résultats tangibles
1. Cartographier le travail : où se situe réellement la charge ?
Commencez par mesurer, avant même de penser à un outil. Analysez, pour chaque département et chaque fonction, les tâches réalisées, le temps qu’elles nécessitent et leur fréquence. Vous identifierez ainsi les véritables sources de charge de travail. Il est important de parler de temps libéré plutôt que de suppression d’emplois. L’objectif est de réaffecter cette capacité à des activités créant davantage de valeur. Deux éléments méritent une attention particulière. Premièrement, accompagnez vos collaborateurs dans l’estimation de leur charge de travail. Nous avons tendance à surestimer le temps consacré aux tâches complexes ou récemment effectuées.
Deuxièmement, confrontez ces estimations à la réalité. Vous construirez ainsi une base fiable et un solide business case. De la cartographie des tâches à l’identification du temps libéré : exemple d’une analyse de charge de travail au sein d’une équipe payroll.
De l’inventaire des tâches au temps libéré : un exemple d’analyse de la charge de travail au sein d’une équipe de gestion de la paie.
2. Filtrer les opportunités : quelles activités l’IA peut-elle réellement prendre en charge ?
Toutes les tâches ne se prêtent pas à l’intelligence artificielle. Avant d’investir, évaluez chaque opportunité selon trois critères.
- Les données sont-elles disponibles ? L’IA ne peut fonctionner qu’avec des données auxquelles elle a accès. Ces informations doivent exister, être disponibles sous forme numérique et ne pas être dispersées dans des boîtes mail, enfermées dans des systèmes obsolètes ou uniquement détenues par certaines personnes. Si cette base fait défaut, il s’agit souvent du premier chantier à mener, avant même de parler d’IA.
- Le volume et la récurrence sont-ils suffisants ? L’IA devient rentable lorsqu’une tâche revient fréquemment sous une forme relativement similaire. Pensons à des centaines, voire des milliers de dossiers comparables chaque année. Les processus ponctuels ou fortement variables génèrent rarement suffisamment de valeur pour justifier l’investissement. Plus le travail est prévisible et répétitif, plus le potentiel de gain est élevé.
- La marge d’erreur est-elle maîtrisable ? L’IA, et en particulier l’IA générative, n’est jamais exacte à 100 %. La question n’est donc pas de savoir si des erreurs se produiront, mais quel impact elles auront et comment les gérer. Pour les tâches à faible risque, l’IA peut fonctionner de manière largement autonome. Lorsque les conséquences d’une erreur sont importantes ou sensibles, il est nécessaire d’intégrer des mécanismes de contrôle. Une conception intelligente des processus et une validation humaine aux moments clés permettent de préserver les gains d’efficacité tout en garantissant la qualité.
Prenons l’exemple de l’anonymisation de milliers de documents : un volume élevé, des données disponibles et une intervention humaine limitée aux cas ambigus. Dans ce type de processus répétitif, l’IA atteint souvent un niveau de précision supérieur à celui d’un humain. Möbius a appliqué cette approche au sein d’une organisation publique chargée de l’anonymisation à grande échelle de documents.
3. Décidez : acheter ou développer en interne ?
La dernière étape consiste à choisir entre l’acquisition d’une solution existante ou le développement d’une solution propre. Aujourd’hui, la quasi-totalité de nos projets reposent sur une approche hybride : les briques technologiques sont achetées sur le marché, tandis que l’organisation développe sa propre couche d’orchestration. Les modèles d’IA sous-jacents, comme les grands modèles de langage (LLM), sont généralement plus avantageux à acquérir qu’à développer soi-même. Leur création nécessite des investissements considérables, alors que leur achat permet de bénéficier en permanence des technologies les plus récentes.
La véritable valeur réside dans l’orchestration que vous construisez autour de ces modèles. Cette couche agit comme le chef d’orchestre de votre écosystème IA. Elle coordonne différentes technologies, leur donne un accès sécurisé aux données de l’entreprise et organise leur collaboration dans le bon ordre. Le marché fournit la puissance de calcul et les capacités cognitives ; votre orchestration les transforme en processus opérationnels. Pour arbitrer entre achat et développement, prenez notamment en compte l’adéquation aux besoins, l’importance stratégique, les solutions disponibles sur le marché, la sécurité des données, la rapidité de mise en œuvre et la capacité de maintenance à long terme.
Commencez par le travail, pas par l’outil
Une transformation IA n’est pas un projet ponctuel. C’est un processus continu d’amélioration et d’ajustement. Si l’on vous demande de réaliser d’importantes économies, ne sautez pas la première étape. Mesurez d’abord où se situe le travail, identifiez ce que l’IA peut réellement prendre en charge et combinez technologies acquises et orchestration propre à votre organisation. Les entreprises qui se distinguent ne sont pas celles qui disposent du plus grand nombre d’outils. Ce sont celles qui comprennent réellement leurs processus avant d’introduire la technologie.
Ne commencez donc pas par la technologie. Commencez par le travail, puis construisez à partir de là.
