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Une large majorité de professionnels dit ne pas voir la valeur promise de l’IA dans leur entreprise. Entre exigences de qualité, fragmentation du marché et factures qui grimpent, la bascule vers des cas d’usage en production devient l’enjeu central, selon Kirsty Roth.
Chez Thomson Reuters, 87% du personnel utilise l’IA au quotidien
Thomson Reuters indique que 87% de ses employés recourent activement à des outils d’IA dans leur travail quotidien. Les cas d’usage ciblent cinq domaines : l’ingénierie, le support et succès client, le marketing, l’édition et les opérations de contenu, ainsi que les opérations technologiques de base. Dans le support et les ventes, le groupe mobilise sa plateforme interne Open Arena et le modèle Claude. Des services d’IA approuvés fournissent des réponses en quelques secondes, là où des heures étaient auparavant nécessaires pour agréger des informations venant des équipes commerciales et de Salesforce. Claude peut produire des résumés, pointer des opportunités, signaler des risques pour un compte ou détecter un appel récent d’un client mécontent, afin de préparer plus rapidement les réunions. L’entreprise a intégré ces usages à l’échelle d’une main-d’œuvre mondiale de 27 000 personnes. Selon Kirsty Roth, les dirigeants doivent aussi s’employer à dépasser les craintes des professionnels : démystifier l’IA en amont et laisser les équipes expérimenter les outils a été déterminant.
Le diagnostic : 91% ne voient pas la valeur, 95% d’échecs selon le MIT
Selon une enquête menée auprès de 1 800 professionnels, 91% estiment que leur organisation n’atteint pas la valeur que l’IA peut offrir, un écart jugé préoccupant par Kirsty Roth. Des travaux du MIT suggèrent que 95% des projets d’IA échouent à apporter de la valeur, tandis que les dirigeants redoutent des factures informatiques en hausse face à une forte consommation de ressources. Sur le terrain, 41% des utilisateurs de l’IA disent ne pas avoir accès à des outils de haute qualité. Même quand une stratégie d’IA est formalisée, 35% des professionnels déclarent qu’elle ne se traduit pas dans leur quotidien. Des retours font état d’une profusion d’outils sans consignes précises, rendant difficile la mise en évidence de bénéfices alors que les coûts logiciels grimpent.
Ce que les équipes exigent de leurs outils : sécurité et explicabilité
Les professionnels précisent des attentes nettes pour les outils d’IA. Une très large majorité demande la protection des données confidentielles (96%). Ils souhaitent aussi des résultats ancrés dans des contenus autoritaires (94%) et un raisonnement explicable et défendable (90%).
Passer du foisonnement d’outils à la production, dans un paysage éclaté
Le marché de l’IA est décrit comme hyper-fragmenté et hyper-fracturé par Steve Lucas, avec une multiplication de notions comme modèles privés, à poids ouverts, cadres et boucles agentiques. De nouvelles technologies, notamment les modèles agentiques et des outils de recherche approfondie, continueront d’entrer dans l’entreprise. Kirsty Roth recommande de concentrer les efforts à la fois sur des explorations bien fondées et sur des cas d’usage de niveau production, alors que la discussion se déplace vers la gestion du changement et l’adaptation des processus. Les organisations qui progressent sont celles qui convertissent l’exploration en services en production ; lorsqu’un outil est choisi et que les processus évoluent en conséquence, des améliorations et des économies apparaissent. Il y a dix-huit mois, l’heure était davantage à l’expérimentation soutenue par les directions.
