Comment passer de l’expérimentation IA à l’industrialisation ?
Passer le cap du POC
Beaucoup de professionnels du retail déplorent le nombre de projets IA qui ne passent pas le cap du POC. Parce que le POC valide une technologie, mais il ne valide pas encore la capacité d'une entreprise à l'utiliser à grande échelle… Et à embarquer tout le monde dans cette aventure.
En pratique, c’est le passage de l'expérimentation à la fiabilité qui pose souvent problème. En production, il faut gérer les erreurs, les droits d'accès, la traçabilité, les coûts et les situations où l'agent doit passer la main à un humain. Il faut aussi gérer les connexions avec les autres applications de l’entreprise : c’est seulement à ce moment-là que l’on passe d’un bout de code écrit sur le côté à un véritable agent IA qui communique avec les ressources de l’entreprise pour donner des réponses cohérentes et respectueuses des droits d'accès. Comme le résume Nicolas Guyon : « mettre en place un agent, ce n’est pas compliqué. Mais l’utiliser et lui faire confiance, ça peut prendre des mois ! » Et malheureusement, beaucoup d’entreprises n’ont pas le budget ou le temps d’aller jusque-là.
Enfin, déployer un agent suppose de repenser les processus, de répartir les responsabilités et d'accompagner les équipes. C'est un changement opérationnel, pas uniquement informatique. Raphaël Fétique est CEO de Converteo. C’est son quotidien d’accompagner des entreprises à mettre en place l’IA dans leurs process et leurs services. Il est formel : l’agentique fonctionne, mais la transformation en interne ne se fait pas si facilement.
Le passage à l'échelle, c’est donc avant tout transformer une expérimentation prometteuse en un processus métier fiable, économiquement viable, socialement accepté et suffisamment documenté dans l’entreprise.
Quels usages de l’IA ?
En théorie, mettre en place une IA au sein d’une équipe ou à disposition des clients semble simple en prenant en compte les bonnes pratiques précédemment listées et les conseils pour réussir un POC. En pratique, un certain nombre de prérequis est nécessaire. À commencer par des données structurées. Sans elles, l’IA restera une démo. Référentiels produits, stocks, dates, clients, accords, historique promo… L’IA ne recule devant rien du moment qu’elle est nourrie. Alors, comment font les enseignes pour y parvenir ? Et quels usages en font-elles ?
Nous leur avons posé la question dans notre deuxième partie consacrée à l’usage de l’IA dans la relation client.
