Comment réussir vos premiers projets IA
par Jean-Philippe Timsit
On ne va pas se mentir : depuis le 30 novembre 2022 et l’explosion de ChatGPT, on entend tout et son contraire.
On nous promet des entreprises automatisées qui tournent toutes seules pendant que vous sirotez des cocktails à Bali.
Et je ne cite pas Bali au hasard, il y a vraiment des vidéos qui circulent avec exactement ce propos.
C'est du mythe.
La réalité, c’est que nous sommes à l’ère des chocs comme le Covid, les tensions impérialistes, ou la pénétration de l'IA sur tous les marchés, et que pour survivre, votre structure doit devenir IA-compatible.
Et non, cela ne veut pas dire "former vos équipes à faire des prompts sur ChatGPT".
Cela veut dire intégrer l’IA au cœur de votre stratégie.
Que vous soyez une TPE ou une PME, l’IA n’est pas réservée à une élite. Mais comment faire quand on n’a jamais fait ?
Voici le guide complet pour lancer vos premiers projets.
1. La Méthode : ne visez pas le processus, visez la tâche
L'erreur classique est de vouloir "automatiser le marketing" ou "révolutionner la compta". C’est le meilleur moyen de se crasher.
Votre approche doit être chirurgicale et centrée sur les tâches qui composent les processus :
a. Listez vos activités (production, vente, logistique).
b. Décomposez ces activités en tâches.
c. Identifiez les "tâches critiques" : celles qui créent de la valeur ou qui sont des nœuds essentiels dans votre réussite (pensez aux méthodes PERT ou MPM).
C'est sur ces tâches spécifiques qu'on injecte de l'IA. On ne remplace pas tout d'un coup, on crée un projet pilote en parallèle pour tester la performance avant de basculer.
Sur ce point, il est vrai qu'il y a deux approches.
L'approche moderne consiste à viser les tâches critiques, car ce sont celles sur lesquelles l'expérience de gain est la plus élevée.
Et il y a une approche plus conservatrice, qui conduit à se concentrer sur les tâches les plus simples. Moins de risque, mais moins de contribution, ce qui peut conduire à négliger l'apport de l'IA.
Je préconise l'analyse par les tâches critiques.
Voici trois cas d'usage :
Support Client : plutôt que de vouloir automatiser tout le SAV, commencez par la tâche « catégorisation des tickets » pour les diriger vers le bon expert.
Logistique : ne cherchez pas à automatiser tout l'entrepôt. Concentrez-vous sur la tâche « lecture optique des codes-barres abîmés » à l'entrée.
Vente : au lieu d'automatiser tout le cycle de vente, travaillez uniquement sur le « scoring de leads » pour savoir qui appeler en priorité le lundi matin.
2. Les technologies : l'usage est le maître mot
Arrêtez de vous focaliser sur les noms de modèles (Claude, Gemini, GPT, Grok, Qwen, DeepSeek, ... ). Ce qui compte, c'est l'usage.
En IA, il y a trois grandes familles à connaître :
L'IA générative : pour produire du contenu (texte, images, vidéos).
L'IA décisionnelle : pour prévoir des commandes ou optimiser des plannings.
Le Machine Learning : c'est le fondement. C'est ce qui permet de lier un objet A à une action B.
(C'est simplifié, car en fait le Machine Learning et le Deep Learning sont partout, mais cela permet de comprendre les usages.)
Voici 3 exemples concrets :
IA générative : un cabinet d'architectes qui utilise Midjourney pour générer des ébauches visuelles ultra-rapides pour ses clients.
IA décisionnelle : une boulangerie industrielle qui utilise un algorithme pour prédire le nombre de baguettes à produire selon la météo et le calendrier local.
Machine Learning (Vision) : les machines pour trier les tomates ou brûler les mauvaises herbes au laser que je vous ai montrées la semaine dernière.
3. Les ressources nécessaires : la donnée est reine
Si vous mettez des données de mauvaise qualité en entrée, vous aurez un résultat médiocre en sortie.
Les informaticiens ont une maxime pour cela : "Garbage in, garbage out".
Avant de lancer le moteur, il vous faut du carburant :
la collecte : capturer les données de vos capteurs, de vos ventes ou de vos clients.
Le nettoyage : rendre la donnée exploitable.
Le stockage : passer du "marécage de données" (le chaos) au Data Lake (un réservoir propre et centralisé).
Voici trois cas d'usage centrés sur les données :
Structuration : collecter les comptes rendus de réunion pour créer une base de connaissance articulée et documenter l'avancée des projets.
Labellisation : demander à vos techniciens de prendre 500 photos de "pièces d'usure" vs "pièces neuves" pour entraîner un modèle de maintenance (exemple inspiré de l'apprentissage Schneider, on en reparlera car le sujet est épineux).
Centralisation : créer un Data Lake qui regroupe vos données CRM, vos stocks et vos factures pour voir les corrélations cachées.
4. Compétences et Équipe : le trio gagnant + 1
Vous n'avez pas besoin de recruter une armée d'ingénieurs à 120 000 € par an pour commencer.
Pour une TPE/PME, misez sur ces trois fonctions :
Le développeur : celui qui produit le code.
L'ingénieur Machine Learning (ML) : celui qui entraîne la "machine pensante".
L'expert data : celui qui structure les données.
Le secret ? Formez vos développeurs actuels !
Avec des ressources comme Coursera ou YouTube, un bon développeur peut acquérir les bases du ML pour moins de 200 €.
Et surtout, n'oubliez pas le rôle pivot : le gatekeeper. C’est celui qui fait l’interface entre la technique et la direction générale.
Il doit comprendre le business ET l'IA pour s'assurer que les ressources sont bien allouées.
Qui est le gatekeeper ?
Par exemple, un responsable de production qui comprend assez l'IA (et qui a été formé) pour expliquer au développeur pourquoi la marge d'erreur sur le calibrage est plus grave le matin que le soir.
5. Comment choisir le bon projet ?
Ne cherchez pas le projet le plus "cool", cherchez le plus rentable.
Valeur ajoutée élevée : doit payer le salaire de l'équipe.
Risques contrôlables : ne jouez pas la survie de la boîte sur le premier test.
Complexité maîtrisée : évitez les systèmes multi-agents complexes au début. Pourquoi ne pas optimiser votre CRM ?
Commencez par une tâche où l'IA peut apporter un gain de temps ou une précision immédiate (ex. : tri automatisé, prévision de stock, analyse de leads).
Pour des cas d'usage, référez-vous au point 1.
6. Les Délais : soyez patients, ça va venir
L'IA n'est pas une baguette magique.
Pour un projet pilote : comptez 6 mois à 1 an. C'est le temps nécessaire pour calibrer, tester et obtenir des résultats fiables.
Pour une transformation complète (IA-compatibilité) : prévoyez 2 à 3 ans. C'est le cycle pour que l'IA pénètre vos usages, vos pratiques, votre mode de leadership, votre culture et enfin votre/vos business model.
Voici 2 exemples :
Le quick win (3 mois) : déployez un chatbot interne qui répond aux questions des employés sur le règlement intérieur ou les procédures RH.
L'organisation en marche (6 mois) : concevez une base de connaissances évolutive qui permet d'améliorer les pratiques et d'apprendre de vos erreurs.
Le pilote métier (9 mois) : développez un algorithme de maintenance prédictive sur une seule machine critique de l'usine.
7. Les principales embûches et l'iceberg de la réalité
- Le mirage du "No-Code" : ca dépanne pour des petites automatisations simples (Zapier, Make), mais dès que vous touchez au cœur de votre métier, le No-Code plante. Rien ne remplace un développement propre.
- Le coût des experts : les ingénieurs ML coûtent une fortune. Si vous ne documentez pas tout ce que vous faites, le jour où ils partent, vous perdez toutes vos connaissances. Documentez sans relâche.
- L'angoisse des équipes : c'est le piège le plus fréquent. Vos salariés non-IA voient les projets arriver et pensent : "Je vais être licencié". Si vous ne traitez pas cette angoisse par la formation et la transparence, votre projet sera saboté de l'intérieur.
Quelques illustrations des limites qui tournent au drame :
Limites du No-Code : une chaîne Zapier qui lâche parce qu'elle doit traiter 10 000 lignes d'un coup (là où un script codé aurait tenu).
Gestion de l'angoisse : organiser un atelier pour montrer aux comptables que l'IA va saisir les factures, et générer une angoisse folle dans les équipes.
Déficit de documentation : votre ingénieur IA part en vacances et personne ne sait comment relancer le modèle qui vient de s'arrêter.
8. Les clés du succès : la double boucle
Le succès ne vient pas de la technologie, mais de la connaissance.
Adoptez la logique de la "double boucle" :
a. Vous lancez un projet.
b. Vous analysez les résultats.
c. Vous transformez ces résultats en nouvelles connaissances pour améliorer le projet suivant.
C’est cette boucle d’apprentissage continue qui rendra votre entreprise imbattable. Nelson & Winter ne sont jamais loin ;-)
L’IA-compatibilité n’est pas une option, c’est une stratégie. Elle permet de mieux servir vos clients, de contrer la concurrence ou de prendre de l'avance, et de créer des business models inédits. Ne laissez pas la complexité vous freiner. Commencez petit, prenez votre temps, avancez pas-à-pas, formez vos talents internes, et surtout, partez de vos besoins business réels, pas des technologies.
Et n'oubliez pas les gatekeepers.
L’IA doit être au service de votre stratégie, c'est son seul rôle intéressant.
Autrement, c'est juste de la magie, et nous ne sommes plus des enfants.
Jean-Philippe
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