Une IA à l’échelle de l’entreprise peut libérer le potentiel de la technologie : voici comment y parvenir
L’intelligence artificielle (IA) aide les humains à travailler mieux, augmentant la productivité jusqu’à 40 %. Cependant, il existe une différence significative entre l’introduction de l’IA dans quelques domaines sélectionnés, tels que l’ingénierie logicielle et le marketing, et son déploiement à l’échelle de l’entreprise.
Pour être véritablement innovante, l’IA doit influencer l’ensemble des flux de travail, et pas seulement des tâches isolées, tout en permettant une prise de décision cohérente et en temps réel.
Prérequis pour une IA à l’échelle de l’entreprise
Il existe plusieurs prérequis pour élever l’IA à l’échelle de l’entreprise : des données prêtes pour l’IA, des modèles d’IA adaptés, des talents qualifiés et une gouvernance responsable de l’IA.
Ensemble, ces éléments garantissent que les systèmes d’IA apportent un impact commercial en production sans dévier de leur trajectoire. Par exemple, l’application de l’IA pour la maintenance prédictive afin de réduire les temps d’arrêt doit être réalisée tout en protégeant la sécurité des travailleurs.
Innovation responsable comme moteur de croissance
Bien que ces aspects soient cruciaux pour les organisations, l’innovation responsable avec l’IA n’est pas une tâche facile. Selon des recherches effectuées par Infosys, seulement 2 % des organisations étaient prêtes pour l’IA à l’échelle de l’entreprise au début de 2025, à travers cinq axes : stratégie, données, technologie, gouvernance et talents.
De plus, des recherches récentes ont révélé que seulement 2 % des dirigeants intègrent les pratiques nécessaires pour une IA responsable lors de l’opérationnalisation de l’IA à grande échelle (15 % sont des suiveurs), avec des capacités les plus faibles dans la mitigation des risques et la confiance dans les solutions d’IA.
Pour ceux qui ont réussi à atteindre le succès avec une IA responsable, les avantages étaient significatifs. Les leaders de l’IA responsable dans le groupe de recherche ont réduit les coûts et la gravité des incidents liés à l’IA.
Une tendance claire émerge
Les clients favorisent de plus en plus les solutions open-source dans les discussions sur l’innovation. Parallèlement, les meilleures pratiques en matière d’IA responsable, telles que les techniques d’explicabilité et de fiabilité, ainsi que les processus de validation et d’ingénierie des modèles, ont réduit les dépenses globales en IA jusqu’à 8 %.
De plus, une approche plus axée sur l’IA responsable a permis un meilleur rendement des projets d’IA. Il n’est donc pas surprenant que 78 % des dirigeants dans la recherche aient déclaré que l’IA responsable est un moteur de croissance clé pour leur entreprise.
L’importance d’une plateforme, d’une fonderie et d’une usine
L’IA évolue rapidement et il est crucial d’adopter les meilleurs modèles et infrastructures cloud les plus appropriés en fonction des cas d’utilisation cibles. Cette approche de poly IA et de poly cloud – c’est-à-dire l’utilisation stratégique de plusieurs modèles d’IA et plateformes cloud – ainsi que les cadres de gouvernance requis, facilitent l’innovation responsable de l’IA à grande échelle.
Elle évite également de verrouiller les organisations dans des investissements IA de plusieurs années. Cette approche de plateforme permet également une IA agentique, une technologie désormais appliquée dans de nombreuses industries, où des bots logiciels orientés vers des objectifs accomplissent des tâches avec peu ou pas d’intervention humaine.
Le point de flexion de l’open-source
Il est également crucial de sélectionner les modèles d’IA sous-jacents pour une échelle responsable. En 2026, de nombreuses organisations se tourneront vers des solutions open-source, s’appuyant sur les 63 % d’organisations qui utilisent déjà des outils d’IA open-source aujourd’hui.
Pour des intégrateurs de systèmes comme Infosys, l’open-source démocratise l’IA en réduisant la dépendance à quelques fournisseurs dominants et en permettant le développement de solutions évolutives et rentables.
La principale raison de choisir l’open-source plutôt que des modèles propriétaires est son coût d’implémentation et de maintenance plus faible, combiné à la flexibilité et à la diversité des choix de modèles offerts par des écosystèmes comme Hugging Face, une communauté d’IA centralisée pour les développeurs.
La nécessité d’une gouvernance centralisée
En plus de construire une plateforme d’IA de qualité production et de modèles open-source, la manière la plus efficace d’opérationnaliser une innovation responsable est de centraliser la gouvernance.
Un registre centralisé des modèles et agents d’IA soutient le déploiement évolutif tout en maintenant la sécurité et le respect des normes opérationnelles. Les capacités centralisées permettent également le suivi des coûts, la surveillance des performances et l’innovation continue, garantissant que les déploiements d’IA restent responsables, fiables et efficaces.
Innovation responsable à travers les personnes
Parmi tous ces facteurs, la dimension du talent pourrait être la plus critique. Selon le Radar de valeur commerciale de l’IA d’Infosys, les organisations qui préparent et engagent activement leur main-d’œuvre obtiennent les meilleurs rendements – surpassant systématiquement celles qui mettent en œuvre l’IA sans soutenir pleinement leurs employés.
En effet, une culture d’innovation l’emporte souvent sur la stratégie, et équiper les équipes pour devenir des bâtisseurs de solutions avancées en IA est une étape décisive pour obtenir un avantage concurrentiel dans l’ère émergente de l’IA agentique.