Pourquoi la transformation par l’IA nécessite un partenaire d’un genre nouveau ?

Par Christophe Schwanengel, CEO of FPT France, FPT Corporation.

Si l’IA est peut-être la technologie la plus transformatrice de notre époque, la transformation elle-même reste difficile à concrétiser. Bien que son adoption s’accélère dans tous les secteurs, seules 23 % des entreprises ont réussi à déployer l’IA à grande échelle au sein de leur entreprise. Les recherches de Gartner révèlent que le défi est encore plus profond : près de 80 % des initiatives d’IA autonome (ou « agentique ») n’atteignent jamais le stade de la production, faute de pouvoir générer des résultats mesurables.

La leçon est claire : le succès dans le domaine de l’IA ne dépend plus de l’accès à l’intelligence elle-même, mais de la capacité de l’entreprise à l’opérationnaliser. Passer à l’échelle supérieure en matière d’IA exige bien plus que le simple déploiement de modèles ; cela nécessite de nouveaux modèles opérationnels, des structures de gouvernance adaptées, le développement des compétences des équipes et des fondations technologiques solides. C’est cette réalité qui façonne l’approche de FPT en matière de transformation par l’IA : la maturité d’abord, la plateforme ensuite, et les résultats avant tout.

Parallèlement, l’IA représente bien plus qu’une simple nouvelle vague technologique. Elle redéfinit la manière dont les entreprises fonctionnent, innovent et créent de la valeur. Alors quʼelles bâtissent les fondations nécessaires pour déployer l’IA à grande échelle, deux opportunités émergent simultanément.

Le premier axe consiste à redéfinir et à accélérer la transformation des systèmes existants. Les entreprises du monde entier continuent de s’appuyer sur des décennies d’accumulation de systèmes, de processus, d’applications et de connaissances métier. L’IA offre l’opportunité de moderniser ces environnements à une vitesse inédite en automatisant la gestion de la complexité, en extrayant des informations pertinentes à partir de données non structurées et en intégrant l’intelligence directement au cœur de la prestation de services. Il faut tirer parti de l’IA pour repenser en profondeur des services traditionnels — tels que les services gérés, l’ingénierie de systèmes embarqués, la maintenance applicative et la modernisation de l’héritage informatique — permettant ainsi aux entreprises de gagner en rapidité et en qualité tout en optimisant leur efficacité.

La seconde opportunité va bien au-delà de la simple optimisation. L’IA permet de créer des services et des capacités métier entièrement nouveaux. Plutôt que d’agir uniquement comme un prestataire de services, il faut aider les entreprises à co-créer de nouveaux modèles opérationnels, où l’expertise humaine et les agents d’IA collaborent pour atteindre des résultats auparavant difficiles, coûteux, voire impossibles à obtenir. Cette évolution transforme le rôle des partenaires technologiques : ils passent du statut de simples exécutants à celui de collaborateurs stratégiques axés sur la réinvention du modèle économique.

Cette perspective éclaire également sur l’une des idées reçues les plus répandues concernant l’IA : l’idée que l’automatisation finirait par réduire la demande de services technologiques. En réalité, cʼest tout le contraire.

À mesure que l’IA s’intègre aux activités des entreprises, elle soulève de nouveaux défis en matière de gouvernance, d’assurance qualité, de cybersécurité, de conformité et de gestion des risques. Si de nombreuses entreprises sont capables de déployer des outils d’IA, bien moins nombreuses sont celles qui disposent des compétences nécessaires pour gérer l’IA à l’échelle de l’organisation. Par conséquent, la demande s’oriente vers des « services propulsés par l’IA » : des services plus rapides, plus évolutifs et plus rentables, tout en garantissant la gouvernance et la confiance indispensables à leur adoption en entreprise. Loin de réduire le besoin de services, l’IA l’amplifie.

La transformation par l’IA à l’échelle de l’entreprise exige un équilibre subtil entre envergure et agilité. Les prestataires de petite taille offrent certes rapidité et flexibilité, mais peinent souvent à assurer la gouvernance, la fiabilité et la garantie de livraison attendues par les grandes entreprises. À l’inverse, les grands prestataires disposent de la taille critique nécessaire, mais peuvent manquer de réactivité pour s’adapter, innover ou co-créer avec leurs clients. Il y a aussi le prestataire « juste milieu » entre ces deux extrêmes : assez grand pour garantir une prestation, une gouvernance et une exécution mondiale conformes aux exigences des grandes entreprises, mais suffisamment agile pour agir rapidement, s’adapter aux besoins changeants et collaborer étroitement avec les clients tout au long de leur parcours de transformation.

Il existe notamment un modèle intégré de transformation par l’IA proposé par une prestation intermédiaire, articulé autour de trois niveaux interdépendants :

Le premier niveau, constitue le référentiel de maturité IA. Il aide les entreprises à évaluer leur position actuelle dans leur parcours d’adoption de l’IA et à identifier les capacités requises pour progresser. Ce référentiel dépasse la simple adoption technologique pour évaluer l’état de préparation dans des domaines tels que la stratégie, la gouvernance, les données, les modèles opérationnels et les compétences des équipes. En proposant une feuille de route structurée, allant de l’expérimentation à des opérations natives de l’IA, il permet aux entreprises d’aligner leurs investissements et leurs priorités de transformation sur leur niveau de maturité réel, plutôt que de mener des initiatives d’IA de manière isolée.

La logique sous-tendant cette approche privilégiant la maturité se reflète de plus en plus dans les études du secteur. Gartner a constaté que les organisations affichant une maturité plus élevée en matière d’IA obtiennent des résultats nettement supérieurs : elles sont quatre fois plus susceptibles de compter des unités opérationnelles qui font confiance à l’IA et l’adoptent, plus de deux fois plus susceptibles de pérenniser des initiatives d’IA en production, et bien plus susceptibles de dépasser les attentes de la direction en matière de résultats commerciaux. Ces conclusions renforcent un principe clé : la réussite de l’IA à long terme dépend moins de l’accès à la technologie que de la capacité à bâtir des fondations solides en matière de gouvernance, de données, de talents et de modèles opérationnels.

Le second volet constitue l’écosystème d’exécution. Il associe plateformes, talents, partenariats technologiques et expertise sectorielle pour accélérer l’adoption de l’IA tout en garantissant l’évolutivité et la confiance. Les entreprises accèdent ainsi non seulement à la technologie, mais aussi à un écosystème capable de traduire leurs ambitions en matière d’IA en initiatives de transformation à l’échelle de l’entreprise.

Toutefois, la technologie seule ne suffit pas à opérer une transformation ; ce sont les talents qui en sont le moteur.

Le troisième volet se concentre sur l’essentiel : les résultats concrets. Il sʼagit dʼaider les entreprises à dépasser les modèles de prestation axés sur l’effort pour privilégier des résultats commerciaux mesurables. En combinant expertise humaine, prestation augmentée par l’IA et modèles d’engagement fondés sur les résultats, elle vise à accroître la productivité, accélérer l’innovation, optimiser les coûts et créer une valeur commerciale pérenne.

Plus important encore, ce troisième volet comble le fossé entre l’expérimentation de l’IA et son impact à l’échelle de l’entreprise. En réunissant des plateformes prêtes pour l’IA, une gouvernance adaptée, des talents qualifiés et une rigueur opérationnelle,cela permet aux entreprises de transformer leurs investissements IA en résultats commerciaux mesurables et en un avantage concurrentiel durable.

Cette approche produit déjà des résultats tangibles dans divers secteurs. Dans lʼautomobile aux États-Unis par exemple, cela a contribué à poser les bases d’une adoption de l’IA à grande échelle, réduisant les cycles de reporting de plusieurs jours à environ 15 minutes. Pour un fabricant mondial de produits chimiques, des solutions de chaîne d’approvisionnement et d’achats optimisées par l’IA ont permis de réduire les délais de traitement des demandes de 99 %, ramenant la durée nécessaire de plusieurs jours à quelques minutes seulement.

Au Japon, des entreprises ont pu moderniser leurs systèmes hérités et renforcer la résilience de leurs opérations, qu’il s’agisse de créer une plateforme numérique unifiée de production pour un grand sidérurgiste ou de refondre les opérations critiques d’un acteur majeur des TIC en seulement 18 semaines. Ces projets illustrent comment la transformation par l’IA génère de la valeur, non seulement grâce à l’automatisation, mais aussi par la modernisation, la résilience opérationnelle et la croissance de l’activité.

Alors que les entreprises du monde entier cherchent à dépasser le stade de l’expérimentation en matière d’IA, l’avantage concurrentiel durable reviendra à celles qui sauront conjuguer technologie, talents, gouvernance et exécution au sein d’une stratégie de transformation cohérente. Grâce à un modèle intégré, les entreprises peuvent industrialiser l’IA de manière responsable et à grande échelle, transformant ainsi des projets pilotes isolés en un véritable moteur de croissance, de résilience et de compétitivité.