Ce mardi 10 février, une session du cycle « Cafés de l’IA » s’est tenue au Village by CA des Côtes d’Armor, en partenariat avec le Medef 22, l’UIMM 22 et la CCI des Côtes d’Armor.

L’objectif de cette rencontre était de guider les dirigeants dans la stratégie et la méthodologie d’intégration de l’intelligence artificielle au sein de leurs entreprises. L’intervention de Jean‑François Galles, expert en IA et transformation digitale, a permis de présenter des retours concrets sur les bonnes pratiques et les points de vigilance.

Jean‑François Galles a rappelé que 58 % des dirigeants considèrent l’IA comme un facteur de survie pour leur entreprise, bien que 80 % des projets ne produisent pas les résultats escomptés.

L’IA constitue un véritable accélérateur pour le business, capable d’apporter des gains de productivité importants, mais son intégration nécessite un accompagnement organisationnel et humain réfléchi.

Les briques essentielles d’un projet IA

La réussite d’un projet IA repose sur cinq piliers :

1. Identifier un problème métier clair ou un point de douleur.
2. Définir 1 à 3 cas d’usage prioritaires à forte valeur ajoutée.
3. Identifier les données exploitables, même en faible volume.
4. Définir un cadre et des règles, avec validation humaine pour encadrer les usages.
5. Mettre en place un processus de pilotage et désigner des responsables.

Prioriser les « points de douleur »

L’approche consiste à écouter les équipes de chaque service afin d’identifier les tâches répétitives et chronophages. Le « coût de l’inaction » est ensuite calculé pour hiérarchiser les cas d’usage, et un score de faisabilité IA est attribué pour déterminer les priorités.

Démarrage pragmatique et charte IA

Pour éviter le « shadow IA » (usages non contrôlés) il est essentiel de former les équipes et de cartographier le système d’information. La mise en place d’une charte IA formalise les usages autorisés, rappelle les règles de cybersécurité et responsabilise les collaborateurs.

Cinq niveaux de maturité ont été présentés :

• Niveau 1 : Usage individuel – prompts simples pour des besoins personnels.
• Niveau 2 : Standardisation des prompts – modèles par métier et documentation des bonnes pratiques.
• Niveau 3 : Agents IA bureautiques – mini-assistants spécialisés sur une base documentaire interne.
• Niveau 4 : IA embarquée et automatisation – connexion aux outils métiers pour automatiser des workflows.
• Niveau 5 : Agentification IA – l’IA décide et exécute des actions de manière autonome, sous supervision humaine.

• Projets bureautiques (Niveaux 1-3) : 5k€ à 40k€
• Projets IA embarqués (Niveaux 3-4) : 30k€ à 150k€
• Projets sur mesure (Niveau 5) : >100k€, pouvant atteindre plusieurs millions

Les cas d’usage concrets concernent l’aide à la décision pour la direction, la préparation de rendez-vous commerciaux, l’assistance dans les entretiens RH, le tri de CV, la capitalisation du savoir, la création de documents standards ou la réponse aux appels d’offres.

Déploiement technique

Les projets peuvent être hébergés sur le cloud, en local pour un contrôle total des données sensibles, ou en mode hybride. Chaque option implique des contraintes de sécurité et de conformité.

Accompagnement des équipes

L’adoption de l’IA repose sur la formation, l’acculturation et la valorisation d’ambassadeurs internes. L’intégration avec les systèmes existants (CRM, ERP) et les solutions sur étagère permet d’automatiser des processus, tout en nécessitant un suivi et une maintenance appropriés.

Réglementation et sécurité

L’IA Act européen classe les usages selon le niveau de risque et impose des obligations pour la santé, les RH et la finance. Le RGPD exige l’anonymisation des données sensibles, surtout pour les solutions cloud. Les risques cybernétiques incluent la fuite de données, l’injonction de prompt ou la dépendance excessive aux outils.

Recommandations pratiques

1. Identifier les « points de douleur » et tâches répétitives avec les équipes.
2. Mesurer le coût de l’inaction pour prioriser les cas d’usage.
3. Évaluer la faisabilité IA et recourir à des experts si nécessaire.
4. Mettre en place une charte IA pour encadrer les usages.
5. Commencer par des projets simples (Niveaux 1-2) pour former les équipes et apprendre par la pratique.
6. Préférer les solutions sur étagère avant de développer du sur-mesure.
7. Mettre en place des processus d’anonymisation pour les données personnelles.