L’écart entre les leaders de l’IA et les retardataires ne vient pas de la technologie. C’est la conviction, la structure et le passage à l’échelle qui font la différence.

1. Les leaders voient l’IA comme une transformation, pas comme une simple optimisation

Quand l’IA est envisagée comme une transformation, cela change la manière dont les entreprises conçoivent les rôles, la prise de décision et les indicateurs clés. Ce n’est plus juste une amélioration, c’est un changement profond dans la création de valeur métier.

Prenons le marketing. Les meilleurs leaders n’utilisent pas les nouveaux outils pour rendre les campagnes plus rapides ou moins chères. Ils les exploitent pour réinventer comment les clients découvrent, choisissent et se connectent aux marques. Au lieu de se demander « comment la technologie peut-elle améliorer notre créativité ? », ils se posent la vraie question : « comment va-t-elle transformer le parcours client complet ? » Cette mentalité mène à des actions bien plus ambitieuses : repenser le lancement des produits, la personnalisation des expériences, et l’évolution des relations clients dans un monde de plus en plus numérique.

2. Les leaders transfèrent la gouvernance IA de l’IT vers le business

Certes, la plupart des entreprises ont commencé à déployer des outils numériques. Mais elles en sont encore à l’étape initiale d’une véritable transformation opérationnelle. Les structures existantes ne sont souvent pas pensées pour tirer pleinement parti de ces nouveaux outils. Les entreprises les plus performantes transfèrent donc la responsabilité de l’IA, passant de l’IT à des équipes transversales qui fédèrent les talents de tout l’organisation.

Ce changement est crucial car il crée une véritable collaboration entre des départements comme les Ressources Humaines, le Marketing, la Finance et les Opérations. Cela permet d’identifier les opportunités au-delà des silos traditionnels, d’aligner les priorités d’en haut, et de tester des idées novatrices de bas en haut. Cela crée un environnement où l’impact peut être mesuré à l’échelle de l’organisation entière, et non pas enfermé dans des fonctions isolées. Un comité de pilotage transversal ou un centre d’excellence pour l’IA : voilà un bon exemple de cette approche.

3. Les leaders pensent en domaines métier, pas en cas d’usage isolés

On observe généralement deux approches dans les organisations. Certaines se concentrent sur quelques grandes opportunités IA bien définies. D’autres privilégient l’expérimentation large, en autorisant une multitude de cas d’usage dispersés dans l’entreprise. À mon avis, aucune de ces deux approches ne garantit un succès durable.

Les véritables leaders en IA optent pour une démarche plus stratégique. Ils définissent des zones de concentration en fonction des domaines métier où l’IA peut vraiment faire la différence. Au sein de ces domaines, ils déploient à grande échelle les cas d’usage qui se renforcent mutuellement. Cela crée une infrastructure commune, favorise un meilleur apprentissage, et multiplie l’impact de chaque investissement.

Prenons l’expérience client. Quand les équipes du service client, du marketing et du retail travaillent toutes vers le même objectif, leurs outils et leurs insights se dynamisent naturellement les uns les autres. L’effet se multiplie.

4. Les leaders anticipent les effets secondaires et mesurent au-delà de l’efficacité

Chaque initiative IA doit commencer par un véritable besoin métier. Mais c’est seulement le point de départ. Il est tout aussi crucial d’anticiper les conséquences indirectes qui surviennent après la mise en œuvre.

Les meilleurs leaders ne s’arrêtent pas à l’efficacité à court terme. Ils mesurent l’impact par la croissance, l’engagement et les résultats métier durables.

5. Les leaders investissent dans les fondations, pas seulement en façade

Nombre d’entreprises voient les nouvelles technologies comme quelque chose qu’on peut simplement placer sur les systèmes existants. Or, les vrais leaders savent que le progrès réel dépend de ce qui se cache dessous : les données, les processus et les systèmes internes qui font fonctionner l’innovation à grande échelle.

Ils connectent les sources de données fragmentées pour que les équipes, cross-géographiques et cross-fonctionnelles, travaillent à partir d’une même information fiable. Ils améliorent la façon dont les données circulent dans l’organisation pour qu’elles soient exactes, traçables et exploitables. Ils modernisent leurs plateformes internes, de la planification à la supply chain en passant par les systèmes de contenu, pour que l’information et les insights circulent librement.

Ces investissements ne sont pas les plus visibles, mais ils déterminent si une technologie reste une promesse intéressante ou devient une réalité ancrée au cœur du business, jour après jour.