Industrialisation et création de valeur à grande échelle : 5 recommandations pour un passage à l'échelle de l’IA générative

L’IA générative n’est plus un simple objet d’expérimentation

Elle s’impose comme un levier stratégique capable de transformer en profondeur les modèles d’organisation, de création de valeur et même de gouvernance des entreprises. Dans notre livre blanc réalisé en collaboration avec Finance Innovation, nos clients, experts et partenaires dressent un état des lieux éclairant, fruit d’un travail collectif d’une année. Objectif : comprendre comment les organisations structurent leur passage à l’échelle, tant sur les usages que sur les enjeux technologiques, humains et environnementaux. Stéphane Houin, Vice-Président en charge des offres digitales pour les services financiers chez CGI, livre 5 recommandations clés pour faciliter le passage à l’échelle.

1/ Mettre en place une stratégie de priorisation claire et orientée sur la valeur

L’IA générative offre un champ d’application quasi infini. Pourtant, toutes les idées ne se valent pas, que ce soit en termes de création de valeur ou de faisabilité technologique. Le marché français a gagné en maturité : les entreprises réalisent désormais une évaluation systématique des cas d’usage selon deux critères fondamentaux, leur potentiel de valeur et leur complexité de mise en œuvre.

Cela implique une sélection pragmatique, en privilégiant les “quick wins” : des cas concrets, à impact rapide, technologiquement accessibles, mais porteurs de gains réels. Une démarche itérative, avec des cycles courts d’expérimentation, permet de tester, d’ajuster, puis d’intégrer ces cas d’usage au cœur des processus métiers. Autre point clé : impliquer dès le départ les parties prenantes, au-delà des équipes techniques. RH, juridique, conformité, directions métiers, etc. : tous doivent être associés à la conception des cas d’usage pour en garantir l’appropriation, la légitimité et la fluidité d’adoption.

2/ Renforcer la gouvernance et la gestion des risques IA

L’industrialisation de l’IA générative nécessite une gouvernance claire, structurée et opérationnelle, venant en complément — et parfois en rattrapage — de la gouvernance des données. Car rappelons-le : la donnée est le carburant de l’IA.

Trois leviers sont essentiels à une gouvernance IA efficace :

• La mise en place d’un comité dédié, réunissant IT, juridique, conformité et métiers ;
• La définition d’indicateurs de performance, au-delà des gains d'efficience, incluant aussi les impacts organisationnels ;
• La conformité réglementaire, notamment avec le RGPD et l’IA Act, tout en garantissant la transparence sur les modèles utilisés.

Le choix des modèles (open source, propriétaires, petits ou grands) n’est pas neutre. Il doit être fait en connaissance de cause, en lien avec les exigences de maîtrise, d’auditabilité et d’adéquation aux usages métiers.

3/ Optimiser les infrastructures et l’efficacité énergétique

L’IA générative est énergivore, notamment sur le plan des calculs et de l’hébergement. Son industrialisation suppose donc une réflexion poussée sur l’architecture technologique, orientée vers l’efficacité mais aussi vers la durabilité.

Parmi les bonnes pratiques émergentes, on peut en relever trois en particulier :

• Sélectionner des modèles adaptés aux besoins réels, évitant les modèles « géants » disproportionnés ;
• Privilégier l’open source quand c’est possible, pour plus de sobriété et de contrôle ;
• Choisir des solutions d’hébergement à faible empreinte carbone, et exiger des fournisseurs qu’ils soient transparents sur leurs impacts environnementaux.

Dès la phase de conception, intégrer des critères d’optimisation énergétique devient un impératif. Car plus les usages se développent, plus la maîtrise de l’impact écologique devient un enjeu stratégique.

4/ Acculturer et former les équipes à l’IA

L’IA générative transforme les entreprises de l’intérieur et concerne tous les niveaux. Et cette transformation ne repose pas uniquement sur la technologie, mais avant tout sur l’humain.

L’adoption réussie de l’IA Gen passe par :

• La formation et l’acculturation à grande échelle, avec des programmes adaptés aux différents métiers et niveaux de maturité ;
• L’implication des équipes dans la construction des outils, pour favoriser leur appropriation ;
• La mise en place de réseaux d’ambassadeurs, pour relayer la culture IA et diffuser les bonnes pratiques.

C’est en faisant de l’IA un projet collectif, compris et porté par tous, que l’entreprise pourra réellement en faire un levier de transformation durable.

5/ Sécuriser l’expertise et attirer les talents

La pénurie de profils spécialisés en intelligence artificielle est bien réelle. Pour attirer et retenir les meilleurs talents, les entreprises doivent repenser leur stratégie RH pour mettre l’accent sur :

• Le développement de partenariats avec des universités et écoles spécialisées ;
• La mise en place de parcours de carrière différenciants, pour donner de la visibilité et de l’attractivité aux expertises IA ;
• La valorisation de l’innovation en interne, en donnant aux experts la possibilité de travailler sur des sujets à fort impact, même en dehors des projets clients.

Dans un marché ultra-concurrentiel, l’enjeu n’est pas seulement de recruter, mais aussi de créer un environnement propice à l’innovation continue et à l’épanouissement professionnel des talents.