par Stéphane 
Par Christophe Schwanengel, CEO de 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.
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 qu’elles 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, 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 — repensant ainsi des services traditionnels comme les services gérés, l’ingénierie de systèmes embarqués, la maintenance applicative ou la modernisation de l’héritage informatique.
La seconde opportunité va bien au-delà de la simple optimisation. L’IA permet de créer des services et des capacités métier entièrement nouveaux, 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.
L’automatisation n’affaiblit pas la demande de services, elle l’amplifie
Contrairement à l’idée reçue selon laquelle l’automatisation finirait par réduire la demande de services technologiques, c’est tout le contraire qui se produit. 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. Peu d’entreprises disposent des compétences nécessaires pour gérer l’IA à l’échelle de l’organisation. La demande s’oriente donc vers des « services propulsés par l’IA » : plus rapides, plus évolutifs, plus rentables, mais garantissant la gouvernance et la confiance indispensables à leur adoption.
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 rapidité et flexibilité, mais peinent souvent à assurer la gouvernance et la fiabilité attendues par les grandes entreprises. À l’inverse, les grands prestataires disposent de la taille critique nécessaire, mais peuvent manquer de réactivité. Il existe une troisième voie, celle d’un prestataire « juste milieu » : assez grand pour garantir une exécution mondiale conforme aux exigences des grandes entreprises, mais suffisamment agile pour s’adapter rapidement.
Un modèle en trois niveaux
Ce modèle intégré de transformation par l’IA s’articule autour de trois niveaux interdépendants. Le premier constitue le référentiel de maturité IA : il aide les entreprises à évaluer leur position dans leur parcours d’adoption et à identifier les capacités requises pour progresser, en évaluant l’état de préparation en matière de stratégie, de gouvernance, de données, de modèles opérationnels et de compétences. Cette approche se reflète dans les études de Gartner, selon lesquelles les organisations affichant une maturité IA plus élevée sont quatre fois plus susceptibles de compter des unités opérationnelles qui font confiance à l’IA et l’adoptent, et plus de deux fois plus susceptibles de pérenniser des initiatives d’IA en production.
Le second volet constitue l’écosystème d’exécution : plateformes, talents, partenariats technologiques et expertise sectorielle, pour accélérer l’adoption de l’IA tout en garantissant l’évolutivité et la confiance. Car 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 les résultats concrets : aider 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.
Des résultats déjà tangibles
Cette approche produit déjà des résultats concrets dans divers secteurs. Dans l’automobile aux États-Unis, elle a contribué à réduire des 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 %. Au Japon, des entreprises ont pu moderniser leurs systèmes hérités, 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.
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.