L’intelligence artificielle promet des gains de productivité, mais la réalité reste plus nuancée. Pour Tristan Duranté, le véritable défi ne réside plus dans l’accès aux outils, mais dans leur intégration au sein des entreprises.
L’intelligence artificielle générative s’est installée dans le quotidien de millions d’utilisateurs en quelques mois. Les entreprises françaises suivent le mouvement, parfois dans la précipitation. Pourtant, les résultats espérés tardent à apparaître. Pour Tristan Duranté, expert en intelligence artificielle appliquée et cofondateur de Studeria, la technologie ne suffit pas. Sans organisation claire, sans préparation des équipes et sans réflexion sur les données, les investissements risquent surtout d’alourdir les dépenses.
Une adoption rapide qui ne crée pas automatiquement de valeur
Les outils d’intelligence artificielle générative se sont diffusés à une vitesse rarement observée. Rédaction, traduction, création d’images ou recherche documentaire, les usages se multiplient dans presque tous les secteurs. Cette popularité laisse penser que les entreprises profitent déjà d’importants gains de performance.
Selon Tristan Duranté, cette perception masque une réalité bien différente. Les investissements publics, notamment autour de la recherche française, favorisent le développement de solutions avancées. En revanche, beaucoup de PME rencontrent encore des difficultés lorsqu’il s’agit d’intégrer ces technologies dans leurs activités quotidiennes. L’écart entre l’usage individuel et les bénéfices économiques reste donc important.
L’absence de cadre transforme l’IA en centre de coûts
Dans de nombreuses entreprises, les salariés utilisent déjà des outils d’IA sans consigne précise. Ce phénomène, souvent qualifié de « shadow AI », se développe à mesure que les solutions deviennent accessibles. Chaque collaborateur choisit son outil et ses méthodes, sans coordination globale.
Pour Tristan Duranté, cette situation crée plusieurs risques. Les questions liées au RGPD se posent rapidement lorsque des données professionnelles circulent sur des plateformes grand public. À cela s’ajoutent les coûts des abonnements et une consommation de ressources numériques qui progresse sans véritable contrôle. Surtout, ces initiatives isolées produisent rarement des résultats mesurables. Comme le résume l’expert, « accumuler des licences technologiques sans stratégie de données préalable ne garantit aucun retour sur investissement ». Dans ces conditions, l’IA devient davantage une dépense qu’un moteur de performance.
La formation de tous les métiers devient la priorité
L’auteur de cette tribune estime que les entreprises concentrent encore leurs efforts sur les profils techniques. Les ingénieurs bénéficient naturellement des formations, alors que les équipes commerciales, les ressources humaines ou les services créatifs restent souvent à l’écart. Pourtant, ce sont ces métiers qui utilisent quotidiennement les processus appelés à évoluer.
Pour Tristan Duranté, cette situation freine la diffusion des nouveaux usages. Il compare cette stratégie à une rénovation limitée aux fondations d’un bâtiment, sans intervention sur les étages. Les outils restent disponibles, mais les habitudes de travail changent peu. L’expert invite donc les entreprises à renforcer la qualité de leurs données, à revoir leurs méthodes de travail et à accompagner l’ensemble des collaborateurs. À ses yeux, cette préparation représente la seule voie capable de transformer les investissements dans l’intelligence artificielle en résultats durables.
Article basé sur un communiqué de presse reçu par la rédaction.
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