7 stratégies utiles de transformation par l'IA

Avant de choisir comment réussir la transformation par l’IA, les dirigeants doivent savoir par où commencer. Nous avons analysé l’indice économique Anthropic (publication de mars 2026)¹, en cartographiant plus d’un million d’interactions réelles de Claude sur 3 260 tâches professionnelles selon le cadre standard APQC Process Classification Framework (PCF).²

Découvrez les processus de niveau élevé, intermédiaire et granulaire selon l’exposition réelle à l’IA et les délais de vérification humaine, illustrés par des cas réels de transformation par l’IA :

Le graphique ci-dessus fournit une matrice de priorisation pour l’ensemble des 13 catégories d’entreprise de niveau supérieur.

• Taille de la bulle : Le nombre de tâches sous-jacentes L4/L5.
• Exposition à l’IA (axe Y) : La part des conversations Claude ciblant cette tâche. Une position plus élevée signifie que l’IA est activement utilisée pour ce type de travail dans le monde réel.
• Temps de vérification (axe X) : Les minutes nécessaires à une personne qualifiée pour valider la sortie de l’IA. Un temps plus faible signifie que le coût de la supervision humaine est bas, ce qui rend le déploiement de l’IA moins cher et plus rapide à mettre à l’échelle.
• Le quadrant en or : En haut à gauche figurent un niveau élevé d’intégration de l’IA et de faibles coûts de vérification, tandis qu’en bas à droite figurent une faible utilisation de l’IA et une vérification lente.

Le graphique ci-dessus présente les groupes de processus à fort effet de levier dans chaque catégorie. Les données révèlent que même au sein d’une fonction hautement prioritaire comme l’informatique ou le marketing, des flux de travail spécifiques présentent des profils de mise en œuvre très différents.

Le graphique ci-dessus décompose ces groupes de processus en tâches et activités sous-jacentes individuelles pour chaque fonction de l’entreprise. Cette vue très granulaire identifie clairement les flux de travail spécifiques à prioriser lors du déploiement de l’automatisation.

Quels processus choisir pour la transformation par l’IA ?

• Technologies de l’information (IT) : La priorité la plus claire, avec une utilisation élevée de l’IA et un cycle de vérification gérable d’environ 60 minutes.
  • Au niveau 2 : Le développement d’applications et la refactorisation de code arrivent en tête, car les tests automatisés maintiennent la revue humaine sous 30 minutes.
  • Au niveau 3 : Le débogage syntaxique et la génération de tests unitaires se situent dans le quadrant en or avec un coût de vérification quasi nul.
• Marketing, ventes et service client : Des cibles hautement évolutives avec des délais de vérification inférieurs à 45 minutes.
  • Au niveau 2 : La génération de contenu et la synthèse d’études de marché permettent un déploiement rapide grâce à leur faible coût de vérification.
  • Au niveau 3 : L’analyse granulaire des tâches révèle que le méta-balayage SEO et la génération de premières ébauches de textes nécessitent le moins de supervision humaine.
• Vision et stratégie : Un goulot d’étranglement à forte exposition où l’IA est fortement utilisée, mais où les humains mettent encore le plus de temps à vérifier le travail.
  • Au niveau 2 : Les LLMs rédigent fréquemment des modèles pour la planification stratégique des activités. Cependant, la vérification humaine nécessite plusieurs heures (180 minutes ou plus) pour valider les hypothèses critiques avant l’exécution.
  • Au niveau 3 : La modélisation du paysage concurrentiel est un facteur principal de ce goulot d’étranglement de vérification.
• Risques, conformité, relations extérieures et gestion d’actifs : Des flux de travail dépriorisés en raison d’une faible exposition à l’IA et de longues traînes de vérification.
  • Au niveau 2 : Le suivi des audits réglementaires devrait s’appuyer sur des solutions ponctuelles ciblées plutôt que sur des déploiements autonomes étendus, en raison du coût élevé des erreurs.
  • Au niveau 3 : Les tâches d’analyse des risques des contrats juridiques se retrouvent en bas de la matrice en raison de la revue humaine à forts enjeux requise.

En savoir plus sur la méthodologie.

Qu’est-ce que la transformation par l’IA ?

La transformation par l’IA est la prochaine étape après la transformation numérique. Lorsqu’une entreprise adopte des processus numériques, l’étape suivante consiste à améliorer son intelligence. Cela augmente le niveau d’automatisation et l’efficacité de ces processus.

L’intelligence artificielle transformatrice touche tous les aspects de l’entreprise moderne, y compris les activités commerciales et opérationnelles. Les géants de la tech intègrent l’IA dans leurs processus et leurs produits. Par exemple, Google se présente comme une organisation « axée sur l’IA ». Outre les géants de la tech, IDC estime qu’au moins 90 % des nouvelles organisations intégreront la technologie de l’IA dans leurs processus et leurs produits.

Sentez-vous gratuit de lire nos solutions numériques durables si vous pensez que votre entreprise n’a pas encore progressé dans sa transformation numérique.

Quelles sont les étapes de la transformation par l’IA ?

Nous avons listé ci-dessous les principales étapes pour les entreprises du Fortune 500. Les plus petites entreprises peuvent se passer d’équipes internes et adopter des approches moins risquées et moins coûteuses en investissement, par exemple en faisant appel à des consultants pour des projets ciblés.

Voici un bref résumé de chaque stratégie avec les détails d’exemples réels pertinents :

1. Définir une vision claire et une feuille de route stratégique pour l’adoption de l’IA

Une transformation par l’IA réussie commence par l’identification et la priorisation des cas d’usage où l’IA générative (GenAI), les grands modèles de langage (LLMs) et l’IA agentique peuvent avoir l’impact le plus significatif sur les résultats opérationnels. Les organisations devraient commencer par évaluer quels flux de travail opérationnels se prêtent le mieux à l’automatisation et où l’expertise humaine peut être efficacement renforcée par l’IA.

Cela peut inclure l’automatisation de tâches répétitives, la rationalisation de l’analyse de données ou la synthèse d’enseignements à partir de vastes ensembles de données non structurées. L’essentiel est d’aligner ces cas d’usage sur les objectifs stratégiques globaux afin que chaque initiative d’IA produise des résultats tangibles et contribue à un meilleur retour sur investissement.

Étude de cas : DocLLM de JPMorgan Chase illustre l’exploitation de la GenAI pour transformer l’analyse des contrats. En automatisant le processus de revue, la banque aurait réduit le temps de revue manuelle jusqu’à 85 % et considérablement minimisé les erreurs. De telles initiatives à fort impact libèrent gratuit des ressources critiques, permettant aux experts de se concentrer sur les décisions stratégiques plutôt que de s’enliser dans les tâches courantes. ³

2. Construire un réseau d’expertise en IA hybride

Les organisations qui cherchent à mener leur transformation par l’IA en 2025 doivent s’assurer d’avoir accès à des talents techniques de pointe et à des connaissances métier spécifiques. Construire un réseau d’IA hybride consiste à combiner l’expertise de laboratoires et de fournisseurs d’IA externes, tels qu’OpenAI, avec la montée en compétences des équipes internes. Cette combinaison est essentielle car elle dote l’organisation de capacités d’IA de pointe et favorise une compréhension approfondie de la manière dont ces technologies peuvent être adaptées à des défis métier uniques.

Étude de cas : Airbus a investi dans la formation d’environ 10 000 ingénieurs à des outils comme GitHub. Cet effort a accéléré ses simulations de conception d’aéronefs de 40 %, démontrant que la montée en compétences interne et les partenariats externes peuvent générer des gains d’efficacité significatifs.⁴

Les entreprises peuvent favoriser une culture d’apprentissage continu et d’innovation en investissant dans des programmes de formation complets adaptés à des rôles allant des cadres dirigeants aux ingénieurs juniors.

De plus, la mise en œuvre du process mining est l’un de ces projets faciles à réaliser et à fort impact. Avec un outil de process mining, votre entreprise peut identifier les inefficacités existantes et automatiser ou améliorer les processus pour réaliser des économies ou améliorer l’expérience client. Certains outils de process mining génèrent un jumeau numérique d’une organisation (DTO), offrant une vue de bout en bout des processus de l’entreprise et permettant des simulations pour comparer des scénarios réels et hypothétiques.

3. Déployer l’IA agentique pour une automatisation de bout en bout

Le concept d’IA agentique consiste à déployer des systèmes autonomes capables de gérer des flux de travail en plusieurs étapes sans intervention humaine constante. En intégrant des agents IA dans les processus métier, les entreprises peuvent automatiser des chaînes complexes de prise de décision et d’exécution. Cette stratégie optimise l’efficacité opérationnelle, permettant aux employés de recentrer leur attention sur des tâches de niveau supérieur nécessitant une réflexion créative et stratégique.

Étude de cas : Le déploiement par Unilever d’un agent d’achat IA illustre comment les systèmes autonomes peuvent révolutionner la gestion de la chaîne d’approvisionnement. L’agent IA peut négocier avec les fournisseurs, ce qui se traduit par des économies annuelles pouvant atteindre $250 millions. Cette étude de cas souligne l’immense potentiel des agents IA pour rationaliser les opérations et optimiser l’efficacité des coûts dans diverses fonctions. ⁵

4. Intégrer des garde-fous pour une IA responsable

Avec l’intégration croissante de l’IA dans toutes les facettes des opérations commerciales, garantir une utilisation éthique et prévenir les biais n’a jamais été aussi important. Intégrer une IA responsable signifie établir des cadres de supervision robustes qui surveillent les sorties de l’IA en matière d’exactitude, d’équité et de conformité réglementaire. Cette approche proactive est essentielle pour maintenir la confiance du public et garantir que les systèmes d’IA fonctionnent de manière transparente et éthique.

Une étude de cas de mise en œuvre d’une IA responsable est l’utilisation par CVS Health des garde-fous AWS pour Amazon Bedrock. En intégrant des modèles critiques et des mécanismes d’audit, CVS Health s’assure que ses chatbots de pharmacie respectent systématiquement les directives strictes de la FDA tout en atténuant les risques de résultats biaisés. De telles pratiques sont essentielles dans la santé et d’autres secteurs sensibles où les enjeux sont élevés et où tout écart peut avoir de graves répercussions. ⁶

5. Maîtriser l’IA centrée sur les données

Le succès des initiatives d’IA repose sur la qualité et la gestion des données. Une stratégie maîtrisée centrée sur les données implique d’investir dans des pratiques supérieures de gestion du cycle de vie des données afin de garantir que les modèles d’IA sont entraînés sur des jeux de données de haute qualité, pertinents et bien organisés. Sans une telle base, même les systèmes d’IA les plus avancés peuvent sous-performer et produire des résultats peu fiables.

Étude de cas : Medical-GPT de la Mayo Clinic est un exemple exemplaire d’IA centrée sur les données. En s’entraînant sur des interactions patient anonymisées et des données spécifiques au domaine, le système Medical-GPT a surpassé les modèles généralistes, fournissant des informations plus précises et contextuellement pertinentes dans le domaine médical. Ce succès souligne l’importance de maîtriser la conservation et la gestion des données pour tirer pleinement parti du potentiel de l’IA. ⁷

6. Innovation pilotée par l’IA

L’innovation en matière d’IA n’est pas un effort ponctuel mais un processus continu qui bénéficie de tests itératifs et de prototypage rapide. Les sprints d’innovation pilotés par l’IA offrent une approche stratégique pour tester et valider rapidement de nouvelles idées avant de les mettre à l’échelle dans l’ensemble de l’organisation. Ces sprints permettent aux entreprises d’expérimenter des applications de GenAI dans la génération de contenu marketing, la maintenance prédictive et l’amélioration du service client.

Étude de cas : L’Oréal offre un exemple convaincant de cette stratégie. En menant des sprints d’innovation IA ciblés, L’Oréal a pu réduire les cycles de développement de produits de 18 mois à 4 semaines en utilisant des outils comme ChatGPT-4 pour l’analyse des tendances et l’idéation de produits. Cette approche accélère le processus d’innovation et favorise une mise sur le marché plus rapide des nouveaux produits et services. ⁸

7. Passer à l’échelle avec une IA modulaire

Une architecture d’IA modulaire permet aux organisations d’intégrer plusieurs modèles d’IA, allant de la suite d’outils d’OpenAI aux solutions open source, dans un système évolutif. Cela garantit que les entreprises ne dépendent pas d’un seul fournisseur et sont bien placées pour adopter de nouvelles avancées dès qu’elles sont disponibles.

Étude de cas : Le LLM Gauss de Samsung illustre une architecture modulaire en action. En intégrant divers modèles d’IA, Samsung a optimisé des tâches allant de la génération de code au support client. Cette approche intégrée améliore non seulement les performances globales du système, mais garantit également que l’organisation peut rapidement basculer vers de nouveaux modèles ou technologies sans remaniement important. ⁹

Quels sont les obstacles à la transformation par l’IA ?

Les principaux obstacles à la transformation par l’IA sont :

• Des talents et une expérience en IA insuffisants au sein de l’organisation.
• Des problèmes de qualité des données et des données inadéquates.
• Des difficultés à identifier les cas d’usage métier applicables.
• La culture d’entreprise ne reconnaît souvent pas la valeur de l’IA.

Quelles sont les bonnes pratiques ?

Sur la base de notre examen des recherches existantes et de nos entretiens :

1. Définir des objectifs clairs : Identifiez les défis métier spécifiques que l’IA peut résoudre et assurez-vous que ces initiatives s’alignent sur vos objectifs stratégiques.
2. Construire un cadre d’intégration robuste : Établissez des directives claires pour la gouvernance des données, l’entraînement des modèles, l’intégration informatique, le suivi des performances et la conformité réglementaire.
3. Commencer par des projets pilotes : Lancez des pilotes à petite échelle pour évaluer l’efficacité de l’IA, recueillir des enseignements et minimiser les risques avant la mise à l’échelle.
4. Mettre en œuvre une itération continue : Évaluez régulièrement les performances de l’IA, recueillez les retours des utilisateurs et affinez les modèles pour vous adapter à l’évolution des besoins métier.
5. Nouer des partenariats avec des experts et développer les compétences internes : Collaborez avec des fournisseurs de LLM expérimentés tout en investissant dans la montée en compétences de votre équipe pour garantir une transformation durable.
6. Prioriser la sécurité et les pratiques éthiques : Traitez les biais, garantissez la transparence et appliquez des mesures strictes de confidentialité des données tout au long du cycle de vie de l’IA.
7. Favoriser la collaboration interfonctionnelle : Encouragez la communication et le travail d’équipe entre les départements afin d’aligner les initiatives d’IA sur les stratégies métier plus larges.
8. Mettre l’accent sur l’expérience utilisateur : Concevez des outils intuitifs qui s’intègrent facilement aux flux de travail existants et favorisent activement l’adoption par les utilisateurs.
9. Adopter une stratégie à l’épreuve du temps : Construisez des architectures flexibles qui permettent un apprentissage continu, s’adaptent aux nouvelles technologies et réduisent la dépendance à un seul fournisseur.

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Méthodologie de transformation des processus par l’IA

Nous avons combiné trois jeux de données publics pour construire cette vue.

Les trois jeux de données sont :

• Indice économique Anthropic (AEI) : Le jeu de données de recherche d’Anthropic mesurant la façon dont Claude est utilisé dans le monde réel. La publication de mars 2026 couvre plus d’un million de conversations, étiquetées par type de tâche. Elle nous indique à quelles tâches l’IA est appliquée aujourd’hui.
• O*NET : la base de données des professions du ministère américain du Travail. Pour chaque métier, elle répertorie les tâches spécifiques concernées (par exemple, « analyser les dossiers financiers pour préparer des rapports » pour un comptable). Elle nous indique le travail que les gens effectuent réellement.
• APQC Process Classification Framework (PCF) : la taxonomie standard des processus métier de l’entreprise, organisée en cinq niveaux hiérarchiques (L1 à L5), des grandes catégories comme « Gérer les ressources financières » jusqu’aux activités individuelles comme « Traiter les comptes fournisseurs ». Elle nous indique comment les entreprises organisent le travail.

Le défi : l’AEI est organisé par tâches professionnelles, tandis que les entreprises raisonnent en taxonomies de processus. Nous devions faire le lien entre les deux.

Étape 1 : Relier l’AEI aux tâches professionnelles

Nous avons pris la publication AEI du 24 mars 2026 et utilisé l’échantillon mondial. Pour chaque tâche, nous avons extrait les indicateurs pertinents pour la priorisation : la fréquence d’utilisation de l’IA, la manière dont les gens collaborent avec elle (déléguer, itérer, valider ou apprendre), le degré d’autonomie de l’IA, le niveau de formation généralement requis, si les humains déclarent pouvoir réaliser la tâche et la fréquence de réussite de l’IA.

Étant donné que l’AEI étiquette chaque tâche en reprenant le libellé exact des énoncés de tâches O*NET, le lien est direct. Environ 7 % des tâches apparaissent dans plusieurs professions. Dans ces cas, nous avons utilisé la première répertoriée.

Étape 2 : Relier les tâches professionnelles aux processus d’entreprise

Cette étape est plus difficile car la même tâche peut apparaître dans plusieurs processus métier et le libellé correspond rarement exactement entre O*NET et PCF. Nous l’avons résolue en deux couches :

• Filtrer le bassin de candidats. Pour chacune des 13 catégories PCF de niveau supérieur, nous avons conservé les professions qui effectuent probablement ce type de travail. Par exemple, « Développer la vision et la stratégie » a été restreinte aux cadres dirigeants, aux analystes de gestion et aux analystes d’études de marché. Nous avons construit ce filtre manuellement pour l’ensemble des 13 catégories en utilisant le système américain standard de codification des professions.
• Trouver la meilleure correspondance dans ce bassin. Nous avons utilisé un modèle de similarité de phrases (un modèle open source largement utilisé appelé MiniLM) pour évaluer la proximité entre chaque description de tâche O*NET et chaque description de processus PCF. La correspondance au score le plus élevé a été retenue pour chaque processus PCF.

Confiance dans les correspondances

Chaque correspondance a reçu un score de similarité compris entre 0 et 1 :

• Confiance élevée (score 0.65 ou plus) : 306 correspondances (20 %)
• Confiance moyenne (0.50 à 0.65) : 1 037 correspondances (66 %)
• Confiance faible (0.35 à 0.50) : 220 correspondances (14 %)
• Aucune correspondance fiable (en dessous de 0.35) : 5 correspondances

Les 1 568 lignes PCF détaillées (activités L4 et tâches L5) ont reçu une correspondance. Les niveaux supérieurs (L1 à L3) sont trop abstraits pour une correspondance directe et servent à la hiérarchie et au regroupement.

Voici les données que nous avons représentées ci-dessus :

Notez que le tableau présente le jeu de données complet, tandis que les graphiques excluent les tâches sans exposition à l’IA pour une meilleure lisibilité.

Ce que nous avons exclu et pourquoi

• L’AEI fournit des données d’utilisation pour les tâches apparues dans suffisamment de conversations au cours de la semaine d’échantillonnage pour tirer des conclusions fiables.
• Pour 57 % des processus mis en correspondance, la tâche O*NET correspondante est tombée en dessous de ce seuil, de sorte que nous ne pouvons pas déterminer le niveau exact d’adoption de l’IA.
• Nous les avons exclus des graphiques plutôt que de faire des suppositions. Ils ne sont pas nécessairement peu prioritaires : nous manquons de preuves pour les positionner.
• Les graphiques présentent les 327 processus pour lesquels nous disposons d’un signal mesurable à la fois sur l’exposition à l’IA et sur le temps de vérification.

Pour en savoir plus sur l’IA

Sentez-vous gratuit de consulter nos autres articles sur l’IA pour en savoir plus sur la façon dont l’IA peut transformer votre entreprise :

• Principaux cas d’usage / applications de l’IA
• Top 50 des cas d’usage et études de cas de Deep Learning.

Citer cette recherche

Choisissez le format qui correspond à votre lieu de publication. Coller la version avec lien dans votre CMS préserve le lien retour.

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Journal des modifications

2 mises à jour

1. 202511 Avr

   Suppression d'une source de l'introduction.

2. 202214 Juin

   IBM Process Mining a été ajouté à la section « Qu'est-ce que la transformation de l'IA ? ».

Liens de référence

1.

The Anthropic Economic Index \ Anthropic

2.

Process Frameworks | APQC

3.

DocLLM: JPMorgan’s New AI for Visually Rich Multimodal Document Intelligence | by My Social | 𝐀𝐈 𝐦𝐨𝐧𝐤𝐬.𝐢𝐨 | Medium

𝐀𝐈 𝐦𝐨𝐧𝐤𝐬.𝐢𝐨

4.

The economic impact of the AI-powered developer lifecycle and lessons from GitHub Copilot - The GitHub Blog

5.

How AI is transforming Unilever Ice Cream’s supply chain | Unilever

6.

Generative AI Data Governance – Amazon Bedrock Guardrails – AWS

7.

Mayo Clinic’s Healthy Model for AI Success

8.

L’Oréal Is Using Gen AI To Boost Product Personalization | Cross-Border Commerce Europe

9.

Samsung Developer November Newsletter: Samsung Electronics Reveals the Samsung Gauss Generative AI Model and Other Latest News

Cem Dilmegani

Analyste principal

Suivre

Cem est analyste principal chez AIMultiple depuis 2017.

Le travail de Cem chez AIMultiple a été cité par des publications mondiales de premier plan, notamment Business Insider, Forbes, Morning Brew et Washington Post, par des entreprises mondiales comme Deloitte et HPE, par des ONG comme World Economic Forum et par des organisations supranationales comme European Commission. [1], [2], [3], [4], [5]

Tout au long de sa carrière, Cem a été consultant en technologies, acheteur de technologies et entrepreneur technologique. Il a conseillé des entreprises sur leurs décisions technologiques chez McKinsey & Company et Altman Solon pendant plus de dix ans. Il a également publié un rapport McKinsey sur la digitalisation.

Il a dirigé la stratégie technologique et les achats d'un opérateur télécom, sous la responsabilité du PDG. Il a également dirigé la croissance commerciale de l'entreprise de technologie profonde Hypatos, qui a atteint un revenu récurrent annuel à 7 chiffres et une valorisation à 9 chiffres, passant de 0 à ce résultat en deux ans. Le travail de Cem chez Hypatos a été couvert par des publications technologiques de premier plan comme TechCrunch et Business Insider.

Cem intervient régulièrement lors de conférences technologiques internationales. Il est diplômé de Bogazici University en tant qu'ingénieur informatique et titulaire d'un MBA de la Columbia Business School.

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Recherche effectuée par

Hazal Şimşek

Analyste sectorielle

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Hazal est analyste sectorielle chez AIMultiple, spécialisée dans l'intelligence des processus (y compris le process mining) et l'automatisation d'entreprise (y compris l'automatisation IT et l'automatisation low-code/no-code).

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Laurel

Jun 17, 2021 at 15:22

Great insight on AI and the transformation progression. I found the industries currently impacted interesting also.

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