AI Sprawl : Une Source Croissante de Déchets pour les Entreprises
La précipitation vers l’IA générative crée une nouvelle classe d’inefficacité : le AI sprawl. Les organisations déploient rapidement plusieurs outils d’IA dans différents départements, souvent sans coordination, gouvernance, ni lien clair avec les processus commerciaux fondamentaux. Au lieu de réduire la complexité existante, l’IA s’ajoute à des environnements SaaS déjà étendus, générant de nouveaux coûts, de nouveaux risques et une fragmentation des systèmes déjà difficiles à gérer.
À mesure que l’IA se propage sans une stratégie d’automatisation et de processus sous-jacents, l’impact s’accumule. Les données deviennent plus inconsistantes, les flux de travail plus fragmentés et la responsabilité plus diffuse. Les équipes passent plus de temps à réconcilier les résultats, valider les décisions et gérer les exceptions, érodant ainsi les gains de productivité que l’IA était censée apporter. Dans de nombreux cas, les investissements en IA déplacent simplement le travail au lieu de l’éliminer, créant l’illusion de progrès tout en augmentant le poids opérationnel.
La Gouvernance de l’IA : Une Décision Architecturale Cruciale
Les organisations qui réussiront avec l’IA seront celles qui prendront du recul et aborderont d’abord le sprawl : consolidant les outils, standardisant les processus et reconstruisant l’IA sur un socle d’automatisation unifié. L’IA ne délivrera de la valeur que lorsqu’elle fonctionnera au sein de flux de travail bien orchestrés et de flux de données gouvernés. Les autres passeront l’année à rationaliser les outils, à démêler les investissements en IA redondants et à nettoyer un désordre coûteux qui aurait pu être évité.
Alors que l’IA s’intègre dans les opérations commerciales fondamentales, la gouvernance passera d’une discussion sur les politiques à une exigence structurelle. En 2026, le défi central pour les organisations ne sera pas de savoir si l’IA fonctionne, mais si ses décisions peuvent être fiables, expliquées et défendues. À mesure que les systèmes d’IA influencent les approbations, les décisions financières, les interactions avec les clients et les résultats de conformité, le manque de traçabilité deviendra un risque inacceptable pour les dirigeants et les conseils d’administration.
Automatisation : Le Mécanisme de Gouvernance à Grande Échelle
L’automatisation deviendra le mécanisme qui rendra l’IA gouvernable à grande échelle. En intégrant des pistes de vérification, des points de contrôle avec intervention humaine, des permissions et des voies de données standardisées directement dans les flux de travail, l’automatisation évoluera d’un outil d’efficacité à la principale sauvegarde pour l’IA d’entreprise. En 2026, les organisations qui réussiront seront celles qui architectureront l’IA au sein de processus automatisés et orchestrés, garantissant que l’innovation avance sans sacrifier le contrôle, la conformité ou la confiance.
L’Efficacité Nécessite l’Ingénierie des Processus
Depuis des années, les entreprises essaient d’acheter de l’efficacité par les outils : nouvelles applications SaaS, capacités d’IA et technologies d’automatisation superposées aux opérations existantes. Mais d’ici 2026, il deviendra clair que la technologie seule ne peut pas délivrer d’efficacité si les organisations ne comprennent pas d’abord comment le travail est réellement effectué. Dans de nombreuses entreprises, les processus existent uniquement comme connaissance tribale — non documentés, inconsistants et en constante évolution — rendant toute amélioration significative presque impossible.
Ce manque de visibilité des processus est la raison cachée de l’échec de nombreuses initiatives de transformation. Lorsque les organisations ne savent pas où le travail ralentit, où les données sont dupliquées ou où les décisions échouent, l’automatisation codifie simplement l’inefficacité et l’IA l’amplifie. La cartographie et la modélisation des processus deviendront une nécessité stratégique, et non un exercice de documentation. Les dirigeants exigeront une vue claire de la manière dont le travail circule à travers les personnes, les systèmes et les données avant d’approuver les investissements en automatisation, IA ou nouvelles technologies.
En 2026, les organisations les plus efficaces traiteront l’intelligence des processus comme une infrastructure fondamentale. Elles captureront, modéliseront et affineront continuellement les processus pour identifier les frictions, standardiser l’exécution et mesurer l’amélioration. Dans plusieurs cas, les processus existants pourraient être complètement réimaginés pour un modèle axé sur l’IA et l’automatisation, et l’IA sera alors appliquée de manière délibérée — ciblant les flux de travail à plus fort impact avec confiance. En résumé, les organisations apprendront que comprendre et refactoriser les processus est critique pour intégrer efficacement la technologie.