par Stéphane Alors que les entreprises accélèrent leurs investissements dans l’intelligence artificielle, la prochaine étape ne consiste pas seulement à adopter les meilleurs modèles, mais à construire les fondations permettant de transformer l’IA en véritable capacité opérationnelle. C’est la thèse défendue par Ragy Thomas, cofondateur et Co-CEO d’UnifyApps, dans une tribune récente. Pour lui, l’IA entre dans une nouvelle phase après la période d’expérimentation de l’IA générative et la multiplication des projets pilotes.
Le passage du pilote à la production, le véritable défi
Créer une démonstration d’IA convaincante est plus accessible que jamais. Mais une entreprise ne fonctionne pas comme un environnement de test : une solution d’IA réelle doit accéder aux bonnes informations, interagir avec les applications existantes, respecter les règles de sécurité, tenir compte des processus métier et répondre aux exigences de conformité. Le problème n’est donc pas seulement l’intelligence du modèle, mais l’environnement qui permet un fonctionnement fiable et reproductible.
L’Europe entre dans une nouvelle étape de l’adoption de l’IA
Cette réalité concerne les entreprises du monde entier, et particulièrement en Europe. L’intérêt pour l’IA progresse rapidement, mais les organisations entrent désormais dans la phase plus complexe de « l’industrialisation ». La France illustre cette dynamique : selon l’Insee, 10 % des entreprises françaises déclaraient utiliser au moins une technologie d’IA en 2024, contre 6 % un an plus tôt. Une progression qui témoigne d’une adoption qui s’accélère, mais qui révèle aussi le défi d’une intégration durable de l’IA dans les opérations.
Construire les fondations d’une IA réellement opérationnelle
Une erreur fréquente consiste à traiter chaque initiative d’IA comme un projet isolé : un assistant pour le service client, l’automatisation d’une tâche administrative, un outil d’aide à la décision. Ces projets peuvent produire des résultats rapides et visibles. Mais lorsque chaque initiative nécessite de reconstruire les mêmes connexions de données, les mêmes règles de gouvernance et les mêmes intégrations, l’organisation ne crée pas d’avantage durable : elle accumule une nouvelle forme de dette technologique.
Les entreprises qui réussiront à passer à l’échelle sont celles qui construisent une base commune : une compréhension cohérente de leurs données, des règles de gouvernance partagées et des composants réutilisables. Cette intelligence unifiée rassemble la connaissance organisationnelle, les règles de gouvernance et le contexte nécessaire à l’action, donnant aux systèmes d’IA une compréhension cohérente de l’entreprise et du cadre dans lequel ils peuvent agir. L’objectif n’est pas seulement de déployer davantage d’IA, mais de permettre à chaque nouvelle initiative de bénéficier des précédentes.
L’approche « Assembly-first »
C’est le principe de l’approche « Assembly-first » : assembler et réutiliser des blocs modulaires (workflows, agents, applications, intégrations, modèles d’IA) plutôt que de recréer chaque solution depuis zéro. Découpler ces composants permet à chacun d’évoluer indépendamment ; chaque intégration, chaque workflow, chaque élément de connaissance métier devient un actif réutilisable qui accélère les déploiements futurs. L’IA cesse alors d’être une série d’expérimentations indépendantes pour devenir une véritable capacité d’entreprise.
Une nouvelle question stratégique pour les dirigeants
De nouveaux acteurs émergeront, les capacités progresseront encore. À terme, l’accès aux meilleurs modèles ne constituera probablement plus un avantage suffisant. La différence se fera dans la capacité des organisations à transformer ces technologies en résultats concrets, gouvernés et reproductibles.
La question stratégique pour les dirigeants n’est donc plus uniquement : « Quel modèle d’intelligence artificielle devons-nous choisir ? ». Elle devient : « Quelles fondations devons-nous construire pour permettre à l’IA de créer durablement de la valeur dans notre organisation ? ». Les entreprises qui répondront à cette question seront celles qui réussiront à dépasser le stade des pilotes pour faire de l’intelligence artificielle une véritable force de transformation.
L’avenir de l’IA ne dépendra pas uniquement de la puissance des modèles. Il dépendra de la capacité des entreprises à leur donner un environnement dans lequel ils peuvent réellement produire de la valeur.
