L'IA en entreprise : Naviguer entre accélération technologique et impératif de contrôle - 07/02/2026

L’intégration de l’intelligence artificielle générative au sein de nos structures n’est pas une simple mise à jour logicielle. C’est un changement de paradigme comparable à l’arrivée du Cloud, à une différence majeure près : elle transporte avec elle une charge de risques juridiques, sociaux et éthiques d’une complexité inédite.

Pour le dirigeant ou le DAF, l'enjeu est double : ne pas rater le train de la productivité tout en évitant le déraillement réglementaire. Voici les clés d'une gouvernance robuste pour transformer l'essai de l'IA en performance durable.

1. Le dialogue social : Le « permis de construire » de votre projet IA

En droit du travail français, l’introduction de l’IA n’est pas une prérogative managériale discrétionnaire. Elle est qualifiée d’« introduction de nouvelles technologies ». À ce titre, elle déclenche une obligation de consultation du Comité Social et Économique (CSE).

L'analogie du financier : Déployer une IA sans consulter son CSE, c’est comme lancer un chantier immobilier sans permis de construire. Le juge peut ordonner l'arrêt total des travaux (la suspension de l'outil) tant que la procédure n'est pas purgée.

Les tribunaux (notamment à Nanterre et Paris) sont clairs : même une phase « pilote » nécessite une information-consultation si elle modifie les conditions de travail. Le risque n'est pas seulement juridique (délit d'entrave), il est opérationnel. Imaginez l'impact sur le climat social si votre instance Copilot ou ChatGPT Enterprise était coupée du jour au lendemain par décision de justice.

2. L'IA Act : De simple client à « Déployeur » responsable

Le nouveau Règlement européen sur l'IA (AI Act) change la sémantique juridique. L’entreprise n’est plus un simple utilisateur, elle devient un « Déployeur ». Cette casquette impose des responsabilités actives, notamment pour les systèmes dits à « haut risque » (recrutement, évaluation des performances).

• Le contrôle humain (Article 26) : L'entreprise doit garantir que des humains supervisent la machine. Ce surveillant doit avoir la compétence pour comprendre les biais et, surtout, l'autorité pour dire « non » à l'IA.

• La transparence : Vos collaborateurs doivent savoir qu'ils interagissent avec une IA. C’est le pilier de la confiance.

3. Shadow AI : Gérer la fuite invisible de la valeur

Le Shadow AI — l'usage d'outils non officiels par les salariés — est le risque le plus insidieux. Motivé par une volonté d'efficacité (traduire un contrat, résumer un compte rendu), il expose l'entreprise à des fuites de données massives.

La stratégie des « Feux Tricolores »

Pour encadrer ces pratiques, la Charte IA doit être opérationnelle et non simplement éthique :

Statut

Type d'outils

Usage autorisé

🟢 Vert

Solutions Enterprise (Copilot, ChatGPT Enterprise)

Données confidentielles et internes.

🟡 Orange

Outils gratuits (DeepL public, Perplexity)

Données publiques uniquement. Anonymisation stricte.

🔴 Rouge

Outils non audités ou "Black boxes"

Interdiction totale.

L'exemple Vodafone : En déployant massivement un outil sécurisé auprès de 68 000 collaborateurs, le groupe a tué le Shadow AI dans l'œuf tout en gagnant en moyenne 3 heures de productivité par semaine et par utilisateur.

4. Propriété Intellectuelle : Le risque de « contamination »

C’est ici que la rigueur du DAF est indispensable. L’utilisation d’assistants de code ou de génération de contenu peut fragiliser vos actifs :

1. Le virus Open Source : Certains codes générés par IA peuvent reproduire des licences "Copyleft" (GPL). Si vous les intégrez à votre logiciel propriétaire, vous pourriez être contraints de rendre votre code source public.

2. Le vide juridique du droit d'auteur : Une création 100 % IA ne bénéficie d'aucune protection. Pour protéger vos actifs, l'intervention humaine doit être documentée et prépondérante.

5. Passer du "POC" à la performance : Le facteur humain

Le déploiement technique n'est que la partie émergée de l'iceberg. 30 % des projets d'IA générative sont abandonnés après la phase de test. Pourquoi ? Par manque d'acculturation.

Une stratégie de formation efficace doit être modulaire :

• Démystifier : Expliquer ce qu'est une "hallucination" pour éviter une confiance aveugle.

• Responsabiliser : Rappeler que le salarié est l'unique responsable de l'output. L'IA propose, l'humain dispose.

• Expertiser : Former au Prompt Engineering métier pour transformer l'outil en levier de ROI réel.

Conclusion : L'équilibre est la clé

La gouvernance de l'IA n'est pas un frein, c'est un accélérateur sécurisé. Trop de rigidité pousse vers l'ombre (Shadow AI) ; trop de laxisme expose à la faillite juridique. L’entreprise gagnante sera celle qui saura construire ce cadre de confiance, négocié avec ses partenaires sociaux et maîtrisé par ses équipes.

Retenez ceci : L'IA ne remplacera pas les directeurs financiers ou les DRH, mais ceux qui maîtrisent l'IA remplaceront sans doute ceux qui l'ignorent.

L’Architecture Juridique de l’IA : De la Protection des Données à la Souveraineté Technologique - 31/01/2026

En gestion financière, nous savons qu'un actif sans cadre de contrôle est un risque latent. Pour l'intelligence artificielle, il en va de même. Loin d'être une simple contrainte administrative, le cadre juridique qui s'est densifié entre 2018 et 2025 constitue la "fondation technique" indispensable à la confiance et à la pérennité de nos modèles économiques numériques.

L'Héritage Français : Quand la Mémoire Précède l'Algorithme

L'encadrement de l'IA en Europe ne sort pas du néant. C’est le prolongement d'une culture de la vigilance née en France en 1973 avec le projet SAFARI. À l’époque, l’idée d’un fichier centralisé des citoyens avait suscité une levée de boucliers, aboutissant à la loi « Informatique et Libertés » de 1978 et à la création de la CNIL.

Cette "première pierre" a posé un principe comptable simple pour la donnée : l'informatique doit servir le citoyen, et non l'asservir. Ce socle a directement inspiré le RGPD européen en 2018, faisant de la protection de la vie privée un standard mondial d'exportation.

Le "Digital Toolkit" Européen : Comprendre les Piliers de la Régulation

Pour un dirigeant ou une fonction support, naviguer dans la régulation actuelle revient à gérer un portefeuille de risques. Voici comment s'articulent les textes majeurs :

Réglementation

Périmètre d'action

Objectif stratégique

RGPD (2018)

Données personnelles

Garantir l'équité et le droit à la vie privée.

AI Act (2024)

Systèmes d'IA

Classer l'IA par niveaux de risque (de l'interdit au minime).

DSA (2022)

Plateformes en ligne

Responsabiliser la modération et la transparence.

NIS2 & DORA

Cyber & Finance

Assurer la résilience des infrastructures critiques.

La Pyramide des Risques de l'AI Act

L’Union Européenne a adopté une approche pragmatique, similaire à une analyse de risques en audit interne :

1. Risques Inacceptables : Interdiction pure et simple (ex: notation sociale à la chinoise).

2. Haut Risque : Systèmes impactant la vie des gens (recrutement, justice, santé). Ici, la documentation technique et la supervision humaine sont obligatoires.

3. Transparence : Obligation de signaler qu’un contenu est généré par une IA (deepfakes, chatbots).

2025 : Le Tournant de la Simplification et de la Souveraineté

Nous observons fin 2025 une évolution majeure de la doctrine européenne. Consciente que la "lourdeur" réglementaire peut freiner l'innovation face aux géants américains et chinois, la Commission a lancé le paquet « Digital Omnibus ».

L'analogie du DAF : On ne réduit pas la sécurité du bâtiment, on simplifie les formulaires de permis de construire.

Ce nouveau souffle repose sur deux leviers :

• L'allègement opérationnel : Reconnaissance de l'« intérêt légitime » pour l'entraînement des modèles, permettant d'utiliser des données pseudonymisées sans solliciter un consentement à chaque itération.

• La préférence européenne : Le partenariat entre la France, l'Allemagne et la startup Mistral AI illustre cette volonté de créer une "IA souveraine". L'enjeu est clair : ne plus être un vassal technologique, mais un acteur capable de maîtriser ses propres outils d'administration et de gestion.

Implications Pratiques : Ce qui change pour votre organisation

La conformité n'est pas uniforme ; elle est proportionnelle.

• Pour une PME : Les obligations restent légères. Le focus doit être mis sur la transparence (indiquer l'usage de l'IA) et la sécurité de base des données.

• Pour les Grands Groupes : La mise en conformité avec l'AI Act (notamment pour les systèmes "haut risque") devient un projet de transformation à part entière, avec un reporting extra-financier de plus en plus exigeant.

• Secteurs Spécifiques : Si vous êtes dans la banque ou l'assurance, le règlement DORA (entré en application début 2025) vous impose des tests de résilience numérique stricts. Vous devez prouver que votre système peut "encaisser" un choc informatique.

En conclusion

Le cadre juridique européen est ambitieux. S'il peut paraître complexe, il est le garant d'un écosystème où l'innovation ne se fait pas au détriment de l'éthique. Pour les fonctions support, maîtriser ces règles n'est plus une option juridique, c'est un avantage compétitif pour instaurer une confiance durable avec ses clients et partenaires.

L’Illusion de l’Alchimie : Pourquoi l’IA ne vaut que par la Rigueur de vos Données - 24/01/2026

L’adoption de l’IA générative suit souvent une courbe émotionnelle prévisible. Il y a d’abord l’effet « wahou » : on interroge ChatGPT, et la magie opère. Le texte est fluide, le ton est juste, la réponse semble savante. Mais pour un Directeur Financier ou un responsable de fonction support, la magie ne suffit pas. En gestion, nous ne pilotons pas une entreprise avec des probabilités littéraires, mais avec des certitudes factuelles.

Passé l’émerveillement, la réalité technique rattrape l’utilisateur professionnel : l’IA, aussi brillante soit-elle, n’est pas un oracle. C’est un moteur statistique. Sans un carburant de haute qualité, ce moteur s’encrasse et produit ce que nous redoutons le plus : l’hallucination.

La Loi d'Airain : « Garbage in, Garbage out »

En informatique comme en comptabilité, une règle demeure immuable : si vos données d'entrée sont erronées, vos résultats de sortie le seront tout autant. C’est le fameux adage « Garbage in, Garbage out ».

L'IA générative ne fait pas exception. Elle ne « comprend » pas vos documents au sens humain ; elle les traite. Si vous alimentez un assistant IA avec des bases de données produits obsolètes ou des procédures RH contradictoires, vous obtiendrez des devis fantaisistes ou des conseils juridiques risqués.

L’analogie du Chef de Cuisine : Imaginez confier une cuisine ultra-moderne (l’IA) à un chef étoilé. Si les ingrédients (vos données) sont périmés ou mal conservés, le plat final sera médiocre, quel que soit le talent du cuisinier ou la technologie du four.

Vers une IA Contextualisée : Le RAG et les "Conteneurs"

Pour pallier ces dérives, la tendance en 2025 n’est plus à l’utilisation d’IA généralistes « brutes », mais à la contextualisation. C’est ici qu’interviennent des outils comme NotebookLM de Google ou les Custom GPTs d’OpenAI.

La technologie clé derrière cette fiabilité retrouvée s'appelle le RAG (Retrieval-Augmented Generation). Au lieu de laisser l'IA puiser dans ses vastes (et parfois floues) connaissances du web, on la force à travailler exclusivement sur un périmètre de documents que vous avez vous-même validés.

• Fiabilité : L’IA cite ses sources dans vos propres PDF ou rapports.

• Précision : Elle ne comble plus les lacunes par l'imagination, mais par les faits présents dans votre "mini-internet" privé.

La Gouvernance des Données : Un Levier de Performance, pas une Contrainte

Pourquoi 95 % des projets pilotes en IA générative échouent-ils à apporter un ROI concret ? Selon le MIT, la réponse est simple : les données internes sont souvent un « joyeux désordre ».

Pour les fonctions support, le défi est de transformer le Big Data (masse informe) en Smart Data (données structurées et vérifiées). Cela demande une rigueur toute financière :

1. Nettoyage : Éliminer les doublons et les versions obsolètes (le syndrome du fichier "V3_final_final_PROD").

2. Standardisation : Harmoniser les formats entre les différents services (CRM, ERP, fichiers Excel).

3. Gouvernance : Définir qui est responsable de la mise à jour de l'information.

Une entreprise qui a déjà fait cet effort pour se conformer au RGPD possède aujourd'hui un avantage concurrentiel majeur : son patrimoine informationnel est "prêt pour l'IA".

Conclusion : La Donnée est le Nouveau Moteur

En 2025, nous devons cesser de voir l'IA comme une boîte noire autonome. Elle est l'amplificateur de notre propre rigueur. Si vous soignez votre documentation et vos processus, l'IA sera un assistant d'une efficacité redoutable, capable d'automatiser des tâches complexes sans erreur. Si vous négligez la source, elle restera un gadget coûteux et imprévisible.

Le message pour les décideurs est clair : n'investissez pas seulement dans les algorithmes, investissez dans vos fondations. La performance de votre IA de demain se prépare dans le nettoyage de vos données d'aujourd'hui.

L'IA générative et l'illusion du raccourci : pourquoi les fondamentaux restent le moteur de la performance - 17/01/2026

L’effervescence autour de l’Intelligence Artificielle Générative (IAG) laisse parfois croire que la maîtrise technique appartient au passé. Pourquoi apprendre à structurer un tableau ou à hiérarchiser une base documentaire si une instruction en langage naturel (le fameux "prompt") peut générer un résultat en quelques secondes ?

Pourtant, en tant que DAF et formateur, mon observation sur le terrain est sans appel : l’IA ne remplace pas les compétences, elle les exacerbe. Elle ne masque pas les lacunes, elle les expose. Pour les fonctions support et les dirigeants de TPE/PME, comprendre que l'IAG est un multiplicateur — et non un substitut — est la clé d'une transition numérique réussie.

La traçabilité : l'exigence de la "boîte noire"

L’IA générative fonctionne souvent comme une "boîte noire" : elle produit un résultat brillant dont le cheminement interne reste opaque. Pour un financier, cette opacité est un risque majeur.

• L’analogie du tableur : Un fichier Excel avec des formules visibles offre une piste d'audit complète. À l’inverse, demander à une IA de justifier un calcul financier complexe peut mener à des "hallucinations" où le chiffre final semble juste, mais où la logique intermédiaire est erronée.

• La complémentarité : L’IA "prédictive" (Machine Learning classique) reste reine pour la détection de fraudes ou la prévision de stocks car elle est calibrée et documentée. L'IAG doit intervenir en bout de chaîne pour rédiger la synthèse, mais le moteur de calcul doit rester sous contrôle humain et technique.

Le chiffre clé : Selon France Num, l’IA classique axée sur les données a généré récemment un ROI moyen de 3,4 pour 1 dans le commerce de détail. La donnée structurée reste le premier levier de profitabilité.

Le syndrome "Garbage In, Garbage Out" : l'importance de l'organisation

L'IA est une bibliothécaire de génie, mais si votre bibliothèque est un tas de feuilles en vrac, elle ne pourra rien pour vous. Pour qu'une IA exploite efficacement le savoir interne d'une entreprise (RAG - Retrieval-Augmented Generation), une discipline documentaire stricte est indispensable.

• L'hygiène numérique : Arborescence claire, politique de nommage rigoureuse, gestion des versions... sans ces fondamentaux, l'IA risque de puiser dans des procédures obsolètes.

• L'exemple concret : Une mairie utilisant un agent conversationnel pour informer les citoyens verra la qualité des réponses s'effondrer si les archives de 2014 cohabitent avec les règlements de 2025 dans le même dossier partagé. L'organisation des données est le prérequis de l'intelligence.

La suite Office : le théâtre de l'action

En 2025, l'IA ne remplace pas Word ou Excel ; elle s'y installe. Des outils comme Microsoft 365 Copilot transforment l'utilisateur en superviseur. Mais comment superviser ce que l'on ne comprend pas ?

1. Savoir quoi demander : Si un collaborateur ignore l'existence du "publipostage" ou des "macros VBA", il ne pensera jamais à demander à l'IA de l'aider à les mettre en œuvre.

2. La règle des 80/20 : L'IA fournit 80 % du contenu brut. Les 20 % restants — le polissage, la vérification de la cohérence et la mise en page professionnelle — reposent entièrement sur la maîtrise des outils classiques.

Les risques du "Shadow AI" et le déficit de formation

Aujourd'hui, 37 % des salariés utilisent l'IA en cachette de leur hiérarchie. Ce "Shadow AI" est une bombe à retardement pour la sécurité des données. Copier-coller des données clients confidentielles dans un modèle public pour gagner dix minutes de rédaction est une erreur que seule une formation structurée peut prévenir.

Actuellement, le fossé est inquiétant :

• 73 % des salariés se sentent insuffisamment préparés à l'IA.

• Seulement 15 % ont bénéficié d'une formation spécifique.

En résumé : Conduire une voiture de course

L'IA générative est une voiture de course. Elle peut vous faire gagner la compétition, mais elle exige un permis de conduire encore plus exigeant. Avant de déployer des outils complexes, assurez-vous que vos équipes maîtrisent :

• La manipulation et le nettoyage de données (Power Query, Tableaux Croisés Dynamiques).

• La structuration documentaire et le cloud.

• Les principes de cybersécurité de base.

L'IA n'est pas une baguette magique qui transforme un service désorganisé en centre d'excellence. Elle est le miroir de votre maturité numérique. Investir dans les compétences bureautiques fondamentales n'a jamais été aussi stratégique qu'à l'heure de l'intelligence artificielle.

L’illusion du miroir unique : décrypter la polyphonie des intelligences artificielles - 11/01/2026

En gestion financière, nous savons qu’un même indicateur — disons l'EBITDA — peut raconter des histoires radicalement différentes selon les règles comptables appliquées ou le périmètre de consolidation choisi. L'apparente simplicité du chiffre final cache une architecture de règles et de choix techniques.

Il en va de même pour les chatbots d'IA générative. L'interface est d'un minimalisme désarmant : un champ de texte, une question, une réponse unique. Pourtant, cette fluidité est une illusion d'optique. Derrière l'écran, la réponse que vous obtenez n'est pas « la » vérité, mais le produit d'une multitude de variables techniques et contextuelles.

Une pluralité de moteurs sous le capot

Considérer « l'IA » comme un bloc monolithique est une erreur de lecture. Tout comme un auditeur choisit son logiciel d'analyse de données, l'utilisateur d'IA navigue entre des écosystèmes aux philosophies divergentes :

• Les signatures de marque : Entre le pragmatisme de ChatGPT (OpenAI), l'intégration écosystémique de Gemini (Google) ou l'impertinence assumée de Grok (xAI), les données d'entraînement et les filtres éthiques diffèrent. À question égale, les biais de conception produisent des réponses aux saveurs variées.

• Le réglage de la précision : Au sein d'un même outil, le choix du modèle (GPT-3.5 pour la vélocité vs GPT-4 pour la réflexion analytique) ou du mode (Précis, Équilibré, Créatif) agit comme un curseur de risque. C'est la différence entre une estimation rapide de coin de table et un rapport d'audit détaillé.

L’extension du domaine des possibles : outils et fonctionnalités

L'IA ne se contente plus de prédire le mot suivant ; elle déploie des outils périphériques qui transforment la nature même du résultat :

• L’accès au temps réel : Une IA connectée au web fournira une analyse étayée par des sources fraîches, là où un modèle hors-ligne s'appuiera sur ses connaissances « gelées » à une date fixe.

• La mutation du format : L’activation de modules de code, de génération d'images ou d'espaces de travail (comme le mode Canvas) change la réponse du tout au tout : une explication textuelle peut se transformer en un script Python ou en un schéma conceptuel.

Le « Prompt » : la lettre de mission de l’utilisateur

En tant que formateur, je répète souvent que l’IA est un stagiaire d’une intelligence infinie mais dépourvu de bon sens. Le prompt est votre lettre de mission.

• Une instruction vague (« Analyse ce marché ») donnera un résultat générique.

• Une instruction cadrée (« Agis en tant qu'expert en analyse de risques, adopte un ton synthétique et utilise des données sectorielles récentes ») forcera l'IA à filtrer son immense base de données pour répondre à un standard précis.

L'analogie du DAF : Le prompt est à l'IA ce que le plan comptable est à la saisie : sans structure rigoureuse en entrée, l'analyse en sortie perd toute valeur décisionnelle.

La mémoire et le profil : vers une IA "sur-mesure"

L'interaction devient véritablement complexe avec la personnalisation. L'IA n'est plus une page blanche à chaque connexion. Elle intègre désormais :

1. Le profil utilisateur : Elle adapte son vocabulaire selon que vous soyez un étudiant ou un décideur aguerri.

2. La mémoire contextuelle : Elle se souvient de vos préférences passées et des corrections que vous lui avez apportées.

Cette capacité d'adaptation signifie que deux utilisateurs posant la même question n'obtiendront jamais exactement la même réponse. L'IA devient un miroir de nos propres besoins et de notre historique.

L’exigence de l’esprit critique : ne pas confondre vitesse et pertinence

La facilité d'utilisation des chatbots crée un risque majeur : l'érosion de la vigilance. Parce que la réponse est bien formulée et immédiate, nous avons tendance à la valider sans inventaire.

C’est ici que le rôle de l’humain reste central. Utiliser l'IA pour gagner du temps ne doit pas signifier déléguer sa responsabilité intellectuelle. Face à une "hallucination" possible ou à un biais caché, l'utilisateur doit :

• Recouper les sources : Traiter la réponse de l'IA comme une hypothèse de travail, non comme une conclusion.

• Confronter les modèles : Ne pas hésiter à solliciter un second avis auprès d'un chatbot concurrent.

• Maintenir l'honnêteté intellectuelle : Accepter que la simplicité de l'interface nous incite à la paresse, et faire l'effort conscient de la réflexion critique.

En conclusion, la simplicité des chatbots est une porte d'entrée, pas une destination. Sous la surface lisse de la conversation, se cache une mécanique complexe dont nous devons rester les chefs d'orchestre. L'intelligence ne réside pas dans l'outil, mais dans la manière dont nous pilotons sa polyphonie.

L'IA Générative : Levier d'interface ou moteur de décision ? Sortir du mirage pour bâtir l'architecture réelle. - 05/01/2026

Depuis 2022, le terme « IA » est devenu une sorte de valise diplomatique : on y fourre tout, on le porte partout, mais on sait rarement ce qu’il contient vraiment. Pour un décideur financier ou une fonction support, cette confusion est plus qu’une imprécision sémantique ; c’est un risque stratégique. À force de tout étiqueter « GenAI », nous risquons de négliger les fondations mêmes de la performance : la donnée et le calcul prédictif.

Le symptôme du « Tout-Génératif »

L’arrivée de ChatGPT a créé une illusion de simplicité. Parce que l'outil parle, résume et code avec une aisance déconcertante, on a tendance à lui attribuer des pouvoirs qu'il n'a pas.

En gestion, nous connaissons bien le concept de « l'arbre qui cache la forêt ». Ici, l'IA générative est l'arbre — visible, majestueux, interactif. Mais la forêt, c'est l'infrastructure de données, les algorithmes d'optimisation et les modèles prédictifs qui tournent en arrière-plan. Utiliser un LLM (Large Language Model) pour piloter un département sans modèle de données robuste, c'est comme demander à un excellent orateur de gérer une trésorerie sans accès au grand livre : il fera des phrases magnifiques, mais ses chiffres seront des fictions.

L'IA Générative au service du métier : Deux cas d'école

Pour comprendre la complémentarité entre l'IA classique (calcul) et l'IA générative (langage), observons comment elles transforment nos fonctions support.

1. Cas Comptable : La clôture et l'analyse des écarts

Imaginez une clôture mensuelle complexe.

• Le moteur classique (Prédictif/Règles) : Il identifie automatiquement les écritures atypiques, calcule les provisions pour risques basées sur l'historique et détecte les doublons de facturation. C'est le cœur mathématique.

• La GenAI (Interface/RAG) : Au lieu de parcourir des tableaux Excel sans fin, le DAF interroge l'outil : « Pourquoi les frais de déplacement ont-ils bondi de 15 % sur la zone Nord ? ».

• L'architecture hybride : Le LLM va chercher les données de l'ERP (RAG), compare au budget, et rédige instantanément une note de synthèse : « L'écart est dû au séminaire commercial de Lille (réf. facture 452) et à l'augmentation du barème kilométrique votée en janvier. » Ici, la GenAI ne calcule pas l'écart, elle l'explique et le documente.

2. Cas RH : La gestion prévisionnelle des emplois et des compétences (GPEC)

La gestion des talents est souvent un défi de données non structurées.

• Le moteur classique : Il analyse les pyramides des âges, les taux de turnover et prédit les besoins en recrutement à 18 mois selon la croissance du carnet de commandes.

• La GenAI : Elle intervient pour analyser les CV et les comptes-rendus d'entretiens annuels, souvent rédigés en texte libre.

• L'architecture hybride : L'IA prédictive identifie un risque de pénurie de chefs de projet. La GenAI, via une interface conversationnelle, permet de demander : « Qui dans l'entreprise possède des compétences transverses en agilité mais n'est pas encore identifié comme manager ? ». Elle scanne les évaluations, résume les aspirations des salariés et pré-rédige un plan de formation personnalisé pour chaque candidat potentiel.

La force réelle : L'interface universelle (RAG)

Le tournant décisif est l'architecture RAG (Retrieval-Augmented Generation). Elle permet au LLM de ne plus "inventer" (halluciner), mais d'aller chercher la preuve dans vos bases de données avant de répondre. C'est le passage d'un moteur de langage à un moteur de connaissance assistée.

Pour une éthique de la clarté : 3 questions à poser

Pour éviter l'« AI-washing » et garantir la fiabilité de vos projets, j'invite chaque décideur à poser trois questions lors d'une démonstration technique :

1. D’où viennent les chiffres ? (Source de la donnée et modèle de calcul).

2. Où sont les preuves ? (Capacité de l'outil à citer ses sources internes via le RAG).

3. Qui porte la responsabilité ? (Processus de validation humaine en bout de chaîne).

Conclusion

La GenAI est une rupture d’usage : elle rend l’accès aux systèmes complexes plus fluide que jamais. Mais l’efficacité opérationnelle reste fondée sur des briques classiques : données propres, modèles prédictifs et règles métier. Le discours crédible aujourd'hui consiste à assumer cette vérité : la GenAI accélère et industrialise la connaissance, à condition d'être posée sur un socle data solide. Le reste n'est pas de l'innovation : c'est du storytelling.