La révolution IA : réinventer le travail, préserver le sens

Une révolution en marche

Nous sommes à un véritable point d’inflexion technologique. L’intelligence artificielle ne se contente plus de transformer ce que nous produisons, mais bien la façon dont nous le produisons — pour paraphraser Karl Marx, "ce qui fait une révolution industrielle n’est pas ce que nous produisons, mais la façon de le produire".

Aujourd’hui, les organisations voient se multiplier les plateformes d’IA, qu’elles soient low-code, no-code ou orientées développement avancé : Dataiku, Azure AI Foundry, WatsonX, Mistral AI, Claude, ou encore OpenAI via Azure.

Elles promettent toutes de simplifier la création de solutions ; mais le paysage évolue si vite que les fusions, les changements de stratégie produit et la maturité inégale de ces offres rendent les décisions complexes.

L’arrivée des agents IA et du Model Context Protocol (MCP), qui permet à des IA différentes de coopérer et de se connecter à des applications de manière fluide, accélère encore cette interopérabilité.

Et pourtant, derrière l’enthousiasme, les chiffres rappellent la réalité :

• Selon PMI, entre 70 % et 80 % des projets IA n’atteignent pas leurs objectifs initiaux.

• La RAND Corporation évoque un taux d’échec proche de 80 %.

• Enfin, une étude S&P Global Market Intelligence (2024) révèle que 42 % des entreprises ont abandonné la majorité de leurs initiatives IA.

Ces chiffres montrent que le succès ne repose pas sur la technologie seule, mais sur l’architecture, la gouvernance et la capacité des équipes à s’approprier le changement.

Cet article propose une approche pour intégrer l’IA à l’échelle, en trois volets : gouvernance, adhésion métier et expérimentation.

Gouvernance de l'IA : piloter le changement pour créer la confiance

L’IA n’est pas qu’un outil technique : c’est un changement culturel, organisationnel et stratégique. Elle remet en question la valeur même du travail, la hiérarchie des compétences, et parfois le sens donné par les collaborateurs à leurs missions.

Beaucoup se demandent : si une IA peut le faire, quelle est ma valeur ajoutée ?

Pour répondre à cette inquiétude et donner du sens au changement, les entreprises doivent poser les fondations d’une gouvernance IA solide. Celle-ci repose sur trois leviers :

• Donner accès et compétences à tous : permettre aux collaborateurs d’automatiser eux-mêmes des workflows, en maîtrisant les outils et les risques.

• Valoriser les gains de productivité : l’automatisation ne doit pas dévaloriser le poste, mais libérer du temps pour des tâches à plus forte valeur.

• Assurer transparence, éthique et cohérence stratégique : relier les initiatives IA au projet d’entreprise, en mesurant les impacts humains et opérationnels.

La mise en place d’une gouvernance IA — à travers une politique interne, des comités de travail et un comité stratégique IA — permet d’ancrer cette transformation dans la durée. Elle favorise la transversalité, la confiance et la valorisation des ressources humaines, en rendant l’IA lisible et pilotable à tous les niveaux.

Le "self-made IA" : comment rendre les métiers acteurs

L’un des tournants majeurs de cette révolution est l’émergence du “self-made IA” : la capacité pour les métiers d’automatiser eux-mêmes leurs processus grâce à des outils simples et connectés.

Les plateformes low-code/no-code comme Power Automate, Make ou Agent builder permettent de créer des pipelines de données, d’orchestrer des requêtes vers des modèles d’IA et d’intégrer les résultats dans les applications métier.

Ces solutions rendent possible un nouveau rôle : celui du citizen developer, ou désormais, du

citizen AI-builder.

Pourquoi maintenant ? Parce que l’agentique — cette capacité des IA à utiliser des outils, à se connecter entre elles via le MCP et à générer des processus simplement à partir d’instructions en langage naturel — change la donne.

Trois ruptures majeures accompagnent cette évolution :

• Interopérabilité automatique : les agents connectent les applications et partagent des données sans recoder les intégrations.

• Programmation en prompt : le code devient conversationnel ; on décrit ce que l’on veut, l’agent le réalise.

• Génération de processus : l’IA comprend un besoin métier et propose un workflow complet, prêt à être exécuté.

Désormais, tout collaborateur peut automatiser un processus, générer un rapport, ou créer un assistant IA sans être développeur. Mais il faut distinguer deux niveaux d’usage :

• Les IA spécifiques : au cœur de la valeur de l’entreprise (ex. prédiction des ventes, analyse de verbatim, détection de fraude).

• Les IA de support : qui automatisent les tâches transverses (tri de mails, planification de réunions, génération de comptes rendus).

Le rôle du management est d’encourager les collaborateurs à s’approprier ces IA de support — car c’est à ce niveau que la culture de l’IA se diffuse réellement.

Expérimenter, apprendre, déployer : la voie du démonstrateur

Mettre le pied dans l’IA ne se décrète pas simplement, cela se pratique. Avant d’industrialiser, il faut tester, comparer et comprendre les impacts réels des solutions sur les métiers.

Chez Saegus, nous avons fait le choix de l’expérimentation par le démonstrateur : déployer plusieurs solutions sur une même problématique, comparer leurs résultats, mesurer leur intégrabilité et leur maintenabilité, et surtout, documenter les apprentissages pour les partager à l’échelle de l’entreprise.

C’est cette approche pragmatique — “test and learn gouverné” — qui permet de bâtir une architecture IA solide, alignée sur les besoins métier tout en restant adaptable aux évolutions du marché.

Un centre de service IA (ou AI Factory) devient alors un levier stratégique. Il centralise les quick-wins, forme les collaborateurs, structure les bonnes pratiques et anime la communauté interne.

C’est aussi un espace de dialogue et d’acculturation, où chacun peut venir comprendre, questionner et partager ses découvertes. Car c’est dans cette circulation des savoirs que se construit une transformation réussie.

En conclusion

Intégrer l’IA à l’échelle, ce n’est pas seulement choisir la bonne technologie : c’est repenser l’architecture applicative, outiller la gouvernance, et redonner à chacun la capacité d’agir.

Les entreprises qui réussiront cette mutation seront celles qui auront su articuler la puissance des plateformes avec l’intelligence collective de leurs équipes.

Vous souhaitez en savoir plus ? Retrouvez-nous le mardi 25 novembre lors de notre événement "Passez votre IA agentique à l'échelle", où nous explorerons les forces et limites des solutions Dataiku et Microsoft Azure AI Foundry lors d'une battle.

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Écrit par Brice Lavigne, Expert Data & IA chez Saegus