PERSPECTIVE
De l'impact précoce à l'avantage durable
La superautoroute intelligente dont vous avez besoin pour exploiter la valeur de l'IA
5 minutes de lecture
27 mars 2026
En bref
- Les entreprises valorisent davantage leurs investissements dans l'IA lorsque les premières victoires sont durables et séquencées.
- L'IA évolue lorsque des données propres et gouvernées ainsi que des flux de travail partagés permettent au renseignement de circuler là où il est nécessaire.
- Les modèles opérationnels qui incluent la gouvernance de l'IA, les rôles et les droits de décision permettent des performances durables à l'échelle de l'entreprise.
Construire les fondations nécessaires pour déployer l'IA dans toute l'entreprise
Avec des pilotes d'IA à différents endroits, les dirigeants sont maintenant confrontés à la question la plus difficile : comment transformer des impacts ponctuels en valeur dans toute l'entreprise. La réponse ne se trouve pas dans un autre modèle. Il s'agit de créer la superautoroute intelligente (données gouvernées, logique de décision explicite, flux de travail codifiés, architectures modulaires natives dans le cloud et main-d'œuvre tournée vers l'avenir) pour tirer pleinement parti de ce que l'IA a à offrir.
La préparation systémique, et non l'ambition, est devenue la contrainte
Selon l'enquête Pulse of Change d'Accenture, près de neuf entreprises sur dix prévoient d'augmenter leurs investissements dans l'IA en 2026, et la plupart la considèrent comme un moteur de croissance des revenus. Pourtant, seuls 21 % déclarent repenser les processus de bout en bout avec l'IA au cœur.
Tiré de notre expérience à travers environ 6 000 engagements dans l'IA, voici ce qui crée une valeur ajoutée.
Cinq réalités qui façonnent la façon dont l'IA apporte de la valeur à l'entreprise
01
Calendrier de l'IA pour l'impact financier : pourquoi la valeur est-elle reportée
Les enjeux
De nombreuses entreprises ont rapidement obtenu des résultats dans certains domaines, mais ont ensuite commencé à stagner. Les premières étapes sont dominées par les efforts de séquençage visant à nettoyer les données et à corriger les processus afin qu'ils se renforcent, plutôt que de créer des conflits.
Après plus d'un an de travail sur des projets pilotes avec des rendements minimaux, une grande banque régionale a adopté une feuille de route pratique qui relie onze flux de travail prioritaires via un modèle d'intelligence unifié qui s'ajoute à sa pile technologique sur un horizon de 18 à 36 mois. Les résultats s'accumulent désormais, avec une trajectoire claire vers un rendement sensiblement positif.
Agir
Traitez l'IA comme une construction d'entreprise sur plusieurs années, et non comme une expérience d'un trimestre à l'autre.
- Coordonnez les programmes pour qu'ils se renforcent mutuellement et convergent vers les mêmes résultats, plutôt que de se concurrencer. Alignez les dirigeants sur une ambition partagée avec des attentes claires en matière de performances et des droits de décision.
- Maintenez les investissements suffisamment longtemps entre les initiatives pour que la valeur s'accumule. Créez un mécanisme structurel pour convertir la valeur initiale en capital engagé afin de renforcer les bases des données, de la technologie et des processus.
- Définissez des objectifs de valeur pragmatiques pour créer une dynamique. Les premières victoires sont importantes pour optimiser la confiance, développer l'ambition et créer une dynamique.
02
Préparation opérationnelle : l'obstacle bloquant l'IA à grande échelle
Les enjeux
Environ 70 % des budgets technologiques continuent de prendre en charge les systèmes hérités qui ralentissent le flux d'informations. La logique de décision réside souvent dans les e-mails et le jugement tacite, que l'IA ne peut pas évoluer.
Leader mondial dans le traitement de l'eau et les solutions d'hygiène, Ecolab, par exemple, est en train de repenser son flux de travail de la commande à la facturation avec des agents d'utilité, des agents d'orchestration et des super-agents qui relient les ventes, l'exécution et la facturation.
Agir
La préparation opérationnelle détermine si l'IA apporte de la valeur ou se bloque après quelques projets pilotes prometteurs.
- Codifiez les processus de bout en bout afin que l'IA puisse opérer de manière fiable à grande échelle. Les règles de décision, les chemins d'exception et les transferts de processus qui résident en dehors des systèmes formels doivent être capturés et numérisés. Les agents d'IA ne peuvent pas automatiser ce qu'ils ne comprennent pas.
- Appliquez la bonne forme d'IA au travail qui débloque une valeur fondamentale. Évitez d'utiliser de manière excessive l'IA agentique pour des tâches mieux adaptées à l'automatisation. Utilisez des agents intelligents uniquement lorsque le raisonnement est réellement nécessaire.
- Regardez au-delà de vos propres murs. De nombreux processus critiques couvrent les fournisseurs en amont et les partenaires en aval. Tant que ces interactions ne sont pas structurées et numérisées de bout en bout, l'IA ne peut pas suivre le travail au-delà de votre organisation.
03
Bases solides : la clé pour accélérer la réalisation des résultats
Les enjeux
Les entreprises qui se mettent à l'avant investissent moins dans le « modèle suivant » et plus dans des conditions qui répondent à tous les besoins en matière de modèle : données gouvernées et cohérentes sur le plan sémantique ; Cloud amélioré par l'IA ; garde-fous d'utilisation responsable ; et des flux de travail repensés.
Le groupe NatWest a remplacé les systèmes fragmentés par une plateforme de données unique à l'échelle de la banque. La banque crée un marché de données fiable qui fournit à chaque partie de l'organisation des données gouvernées en temps réel, essentielles pour une meilleure prise de décision au quotidien et pour offrir des expériences plus personnalisées à plus de 20 millions de clients.
Agir
La qualité du contexte détermine la qualité des résultats. Privilégiez l'unification des données et la cohérence sémantique pour que les agents et les analystes puissent travailler à partir d'une seule source de vérité.
- Créez des environnements Cloud compatibles avec l'IA pour tirer le meilleur parti de votre solution. Les entreprises qui évoluent le plus rapidement migrent vers des architectures modulaires natives dans le cloud qui prennent en charge l'apprentissage machine, l'IA générative et l'orchestration agentique sur le même substrat.
- Fournissez des données propres pour fournir le contexte cohérent requis pour faire évoluer l'IA en toute confiance. Les entreprises qui tirent des bénéfices significatifs de l'IA sont beaucoup plus susceptibles de maintenir une stratégie de données cohérente et d'investir dans des ensembles de données propriétaires de haute qualité.
- Considérez la gouvernance et la sécurité comme des éléments non négociables. Construire des systèmes d'IA résilients nécessite d'intégrer la sécurité dès la conception, grâce à une gouvernance automatisée, à plusieurs voies de validation pour les cas d'utilisation, à une observabilité continue du modèle et à des tests de sécurité rigoureux qui reflètent les conditions d'attaque réelles.
04
L'impératif des talents : les collaborateurs et la technologie se réinventent ensemble
Les enjeux
Les collaborateurs, et non la technologie, sont la clé de la transformation des entreprises. Pourtant, seul un tiers des cadres déclarent que leur stratégie de gestion des talents est entièrement intégrée à leur stratégie d'IA. Alors que plus de 40 % des entreprises mettent à niveau les compétences de leurs collaborateurs, moins de 10 % réorganisent leurs rôles.
Une grande entreprise de services financiers a cartographié le travail au niveau des tâches et a découvert que le passage du traitement répétitif des données aux agents d'IA pouvait libérer jusqu'à 30 % de capacité humaine en plus pour la créativité et le jugement.
Agir
Il faut un système de gestion des talents qui donne la priorité à trois activités essentielles : compétences, évolution des rôles et passage de l'inclusion des humains « dans le processus » à la mise en avant des personnes de manière décisive.
- Investissez dans la formation et la le perfectionnement des compétences. Les grandes entreprises mettent à niveau leurs compétences dans le cadre des activités quotidiennes, en intégrant l'apprentissage continu directement dans le flux de travail, plutôt que de s'appuyer sur des programmes de formation épisodiques.
- Alignez les nouveaux rôles et descriptions de postes avec les nouveaux objectifs et besoins de l'entreprise. Les Talent Reinventors intègrent leurs stratégies en matière de talents à leurs plans d'IA et de technologie, en identifiant de nouveaux rôles et en déplaçant les personnes là où elles sont les plus nécessaires et peuvent faire progresser leur propre développement.
- Maintenez les humains « aux commandes ». Lorsque les collaborateurs ont confiance en la technologie et en leur capacité à l'utiliser pour soutenir les objectifs commerciaux et faire progresser leur carrière, ils peuvent identifier et rechercher de nouvelles façons de créer de la valeur en travaillant avec les systèmes d'IA.
05
Modèle opérationnel de l'IA : pourquoi une architecture tournée vers l'avenir est essentielle
Les enjeux
L'IA ne peut pas évoluer au sein d'un modèle opérationnel pré-IA. Jusqu'à ce que ces systèmes soient restructurés, l'IA se comporte comme une voiture de sport à haute performance sur une route qui ne peut pas supporter sa vitesse.
Après l'unification des données, la réorganisation des flux de travail, le renforcement des rôles de gouvernance et de restructuration, les approbations de prêts chez BBVA sont passées de plusieurs jours à quelques heures, la personnalisation s'est améliorée et les canaux numériques prédictifs ont attiré des millions de nouveaux clients. L'innovation n'est pas due à de meilleurs algorithmes, mais à un modèle opérationnel capable d'absorber l'intelligence à grande échelle.
Agir
Les entreprises doivent mettre à jour la gouvernance, les droits de décision, l'architecture et le financement pour s'adapter à la vitesse des systèmes intelligents.
- Créez des modèles opérationnels pour un monde d'IA. Un modèle opérationnel d'IA prêt pour l'avenir nécessite une organisation qui permet aux dirigeants d'entreprise, aux fonctions d'entreprise et aux équipes technologiques de fonctionner comme une capacité d'entreprise partagée, et non comme une expérience de service.
- Acheter, construire et stimuler les partenaires de l'écosystème. Pour accélérer la modernisation de l'architecture requise par l'IA, les entreprises technologiques doivent s'engager avec les partenaires de l'écosystème pour accéder aux talents, tirer parti d'outils spécialisés et co-innover.
Trois étapes qui ouvrent la voie à la valeur
La transition des expériences vers la valeur à l'échelle de l'entreprise se déroule en trois dimensions : IA cloisonnée pour prouver et diagnostiquer, IA structurelle pour construire le système à grande échelle et IA systémique pour intégrer l'intelligence au cœur.
- IA cloisonnée : Les gains de productivité sont visibles dans certains domaines (ce qui permet souvent d'activer des fonctions), mais les progrès sont limités par des données fragmentées, une gouvernance ponctuelle et des liens faibles de bout en bout. Utilisez cette phase pour gagner rapidement en crédibilité et diagnostiquer les obstacles en modernisant les domaines de données prioritaires, en mettant en place une gouvernance métier-technologique commune et en commençant à réinventer les talents.
- IA structurelle : La dynamique passe des expériences aux capacités institutionnelles à mesure que les entreprises construisent l'architecture et le modèle opérationnel de l'entreprise à grande échelle. Les entreprises qui agissent au sein des catalyseurs critiques (leadership de valeur, talents, noyau numérique, IA responsable et amélioration continue) sont beaucoup plus susceptibles d'évoluer dans des cas d'utilisation à forte valeur ajoutée.
- IA systémique : Les entreprises de cette phase associent la sophistication technologique à des changements profonds dans la stratégie des talents, la conception des rôles et le comportement de la direction. L'intelligence est intégrée au cœur de l'entreprise. Ils considèrent la réinvention comme une capacité continue, et non comme une transformation ponctuelle.
La valeur de l'IA est cumulative
Les premières victoires renforcent la confiance, mais l'IA structurelle et systémique détermine la vitesse, la durabilité et la croissance de la valeur de l'entreprise. Les entreprises qui modernisent les données, les flux de travail, les plateformes, la gouvernance et les talents en tant qu'ensemble intégré passent d'une progression dispersée à un modèle reproductible pour faire évoluer l'IA. Ceux qui ne progressent pas continuent à déployer des modèles sophistiqués dans des environnements qui ne peuvent pas les prendre en charge, avec peu de choses à montrer au bilan.
Les entreprises qui mettent en place les bases et évoluent maintenant seront propriétaires de la prochaine décennie de performances basées sur l'IA.