Par Caroline Boutillon-Duflot
Lorsque l’on parle d’intelligence artificielle en entreprise, les discussions se concentrent souvent sur les performances des outils : qualité des réponses, rapidité, fonctionnalités ou coût.
Pourtant, la véritable question est souvent ailleurs.
Toutes les IA ne se valent pas lorsqu’il s’agit de protéger les données, de gérer la confidentialité ou d’intégrer les connaissances de l’entreprise.
De nombreux dirigeants découvrent avec surprise qu’un même assistant IA peut exister sous des formes très différentes selon le niveau d’abonnement ou l’environnement utilisé.
Or ces différences peuvent avoir des conséquences importantes sur la gouvernance des données, la conformité, la sécurité et la protection du savoir-faire.
Derrière un même nom peuvent se cacher des réalités très différentes
Lorsqu’un collaborateur affirme :
« Nous utilisons ChatGPT »,
ou :
« Nous travaillons avec Copilot »,
la réponse ne dit finalement pas grand-chose.
Utilise-t-il :
- une version gratuite ?
- un abonnement individuel ?
- une offre professionnelle ?
- un environnement d’entreprise ?
- une solution privée hébergée par son organisation ?
Les implications peuvent être très différentes.
Avant même de parler de fonctionnalité, les dirigeants ont intérêt à comprendre les grandes familles de solutions disponibles.
1. Les versions grand public : simples, puissantes… mais pas conçues pour l’entreprise
Les versions grand public sont celles que chacun peut activer en quelques minutes.
Elles offrent souvent :
- une excellente qualité d’échange ;
- des fonctionnalités avancées ;
- un coût faible voire nul ;
- une grande simplicité d’utilisation.
Elles constituent souvent la porte d’entrée vers l’IA.
Mais leur utilisation dans un contexte professionnel soulève rapidement plusieurs questions :
- Qui contrôle les usages ?
- Qui valide les conditions d’utilisation ?
- Comment sont gérés les accès ?
- Existe-t-il une politique commune pour les équipes ?
Le principal risque n’est pas toujours technologique.
Il est souvent organisationnel.
Lorsque chacun utilise son propre compte, l’entreprise perd toute visibilité sur les usages réels.
2. Les abonnements professionnels : un premier niveau de maîtrise
La plupart des grands fournisseurs proposent aujourd’hui des offres destinées aux professionnels.
Ces abonnements apportent généralement :
- une gestion centralisée ;
- davantage de contrôle administratif ;
- des fonctionnalités professionnelles ;
- des engagements contractuels plus adaptés au monde de l’entreprise.
C’est souvent à cette étape que les organisations commencent à structurer leur utilisation de l’IA.
L’objectif n’est plus seulement de disposer d’un outil performant.
Il devient également de disposer d’un cadre de gouvernance.
Pour une PME, cette approche constitue souvent une première étape pertinente.
3. Les plateformes d’entreprise : intégrer l’IA dans les processus métier
À un niveau supérieur, certaines organisations déploient des plateformes intégrées à leur environnement de travail.
L’objectif n’est plus seulement de dialoguer avec une IA.
Il s’agit de l’intégrer dans les processus opérationnels :
- recherche documentaire ;
- gestion des connaissances ;
- réponses aux appels d’offres ;
- support client ;
- reporting ;
- analyse financière ;
- contrôle de gestion.
L’IA devient alors un composant du système d’information.
La question principale évolue :
Comment allons-nous gouverner cet usage à l’échelle de l’organisation ?
Les sujets de formation, de contrôle interne, de qualité des données et de responsabilité deviennent essentiels.
4. Les solutions privées : lorsque la confidentialité devient stratégique
Certaines entreprises choisissent d’aller encore plus loin.
Elles mettent en place des environnements dédiés ou privés afin de mieux maîtriser :
- les données utilisées ;
- les accès ;
- les modèles ;
- les règles de gouvernance ;
- l’intégration avec leurs systèmes internes.
Cette approche concerne principalement les organisations pour lesquelles :
- les données sont particulièrement sensibles ;
- les contraintes réglementaires sont fortes ;
- le savoir-faire constitue un actif stratégique majeur.
L’investissement est généralement plus important.
En contrepartie, le niveau de maîtrise est également plus élevé.
Le vrai sujet : où réside votre avantage concurrentiel ?
De nombreux débats sur l’IA tournent autour des données.
À mon sens, la question la plus stratégique concerne souvent les connaissances.
Une entreprise possède :
- des méthodes ;
- une expérience accumulée ;
- des modèles ;
- des analyses ;
- des procédures ;
- des argumentaires ;
- des retours d’expérience ;
- un savoir-faire métier.
Ce patrimoine immatériel représente souvent davantage de valeur que les données elles-mêmes.
Avant d’intégrer ces connaissances dans un assistant IA, il est utile de se poser une question simple :
Sommes-nous prêts à partager avec cet outil ce qui fait notre différence sur le marché ?
L’exemple des appels d’offres
Prenons un cas de plus en plus fréquent.
Une entreprise souhaite développer un assistant IA capable :
- d’analyser un cahier des charges ;
- de retrouver des offres similaires ;
- d’identifier les exigences clés ;
- de produire une première proposition ;
- d’intégrer les points forts de l’entreprise.
Le gain de productivité peut être considérable.
Mais une question apparaît rapidement :
Jusqu’où peut-on intégrer :
- les réponses gagnantes du passé ?
- les méthodes de chiffrage ?
- les marges ?
- les argumentaires commerciaux ?
- les facteurs différenciants ?
On passe alors d’un sujet technologique à une réflexion sur la gouvernance et la protection du patrimoine immatériel.
Les questions que devraient se poser les dirigeants
Avant de choisir une solution IA, je recommande de s’interroger sur :
Quel est notre objectif réel ?
Cherchons-nous simplement un gain de productivité ou souhaitons-nous transformer nos processus ?
Quels types d’informations allons-nous utiliser ?
Toutes les données n’ont pas le même niveau de sensibilité.
Quelle connaissance souhaitons-nous conserver exclusivement en interne ?
Certaines expertises constituent le cœur même de l’avantage concurrentiel.
Quelle dépendance acceptons-nous vis-à-vis d’un fournisseur ?
Que se passera-t-il si nous changeons de solution demain ?
Qui reste responsable des résultats ?
L’IA peut assister.
La responsabilité de la décision demeure humaine.
Conclusion
Toutes les IA ne se valent pas.
La différence ne réside pas uniquement dans leurs performances ou leur coût.
Elle réside surtout dans la manière dont elles s’intègrent à l’organisation, dans les garanties offertes, dans la gouvernance mise en place et dans le niveau de maîtrise que l’entreprise souhaite conserver sur ses données et ses connaissances.
La véritable réflexion n’est donc pas :
Quelle est la meilleure IA ?
Mais plutôt :
Quelle est l’IA adaptée à nos enjeux, à nos risques et à notre patrimoine immatériel ?
Les organisations qui se poseront cette question avant de déployer massivement l’intelligence artificielle disposeront d’un avantage durable.
Pour aller plus loin
➜ L’IA est-elle un sujet pour les conseils d’administration ?
➜ Comment un dirigeant peut utiliser l’IA sans mettre ses données en danger ?
➜ Peut-on confier ses données et son savoir-faire à l’IA ?
➜ IA et prise de décision : ce qui change vraiment pour les dirigeants