7 stratégies utiles de transformation par l'IA
Avant de choisir comment transformer l'IA, les dirigeants doivent savoir par où commencer. Nous avons analysé le Anthropic Economic Index (version de mars 2026)1, en cartographiant plus d'un million d'interactions réelles de Claude à travers 3 260 tâches professionnelles conformément au cadre standard de classification des processus APQC (PCF).2
Découvrez les processus de haut niveau, de niveau intermédiaire et granulaires selon l'exposition réelle à l'IA et les temps de vérification humaine, étayés par des cas d'utilisation réels de transformation par l'IA :
Le graphique ci-dessus fournit une matrice de priorisation couvrant les 13 catégories d'entreprise de niveau supérieur.
- Taille des bulles : Le nombre de tâches sous-jacentes de niveau 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) : Le nombre de minutes dont une personne qualifiée a besoin pour valider la sortie de l'IA. Un temps plus faible signifie que le coût de la supervision humaine est faible, ce qui rend le déploiement de l'IA moins cher et plus rapide à mettre à l'échelle.
- Le quadrant doré : En haut à gauche, on observe un niveau élevé d'intégration de l'IA et de faibles coûts de vérification, tandis qu'en bas à droite, on observe une faible utilisation de l'IA et une vérification lente.
Le graphique ci-dessus présente les groupes de processus à fort effet de levier au sein de chaque catégorie. Les données révèlent que même au sein d'une fonction hautement prioritaire comme l'IT 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 micro-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 évidente, 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 révision humaine sous 30 minutes.
- Au niveau 3 : Le débogage de syntaxe et la génération de tests unitaires se situent dans le quadrant doré avec un coût de vérification quasi nul.
- Marketing, ventes et service client : Des cibles hautement évolutives avec des temps de vérification inférieurs à 45 minutes.
- Au niveau 2 : La génération de contenu et la synthèse d'études de marché offrent un déploiement rapide grâce à leur faible coût de vérification.
- Au niveau 3 : L'analyse granulaire des tâches révèle que le méta-balisage SEO et la génération de premiers brouillons 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 prennent encore le plus de temps pour vérifier le travail.
- Au niveau 2 : Les LLM rédigent fréquemment des modèles pour la planification stratégique d'entreprise. 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 l'un des principaux moteurs de ce goulot d'étranglement de vérification.
- Risques, conformité, relations extérieures et gestion des 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 larges, en raison du coût élevé des erreurs.
- Au niveau 3 : Les tâches impliquant l'analyse des risques des contrats juridiques s'aplatissent en bas de la matrice en raison de la révision humaine à fort enjeu qu'elles exigent.
Pour en savoir plus sur la méthodologie.
Qu'est-ce que la transformation par l'IA ?
La transformation par l'IA est l'étape suivante après la transformation numérique. Après qu'une entreprise adopte des processus numériques, l'étape suivante consiste à améliorer son intelligence. Cela augmenterait 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 technologie 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 technologie, IDC estime qu'au moins 90 % des nouvelles organisations intégreront la technologie de l'IA dans leurs processus et leurs produits.
N'hésitez gratuit pas à lire nos solutions de durabilité numérique si vous pensez que votre entreprise n'a pas encore progressé dans son parcours de transformation numérique.
Quelles sont les étapes de la transformation par l'IA ?
Nous avons répertorié ci-dessous les principales étapes pour les entreprises du Fortune 500. Les entreprises plus petites peuvent se passer d'équipes internes et adopter des approches moins risquées et moins lourdes en investissement, par exemple en s'appuyant sur des consultants pour des projets ciblés.
Voici un bref résumé de chaque stratégie avec les détails pertinents d'exemples réels :
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 identifier et prioriser les cas d'utilisation où l'IA générative (GenAI), large language models (LLM) et l'IA agentique peuvent avoir l'impact le plus significatif sur les résultats de l'entreprise. Les organisations devraient commencer par évaluer quels flux de travail opérationnels sont les plus adaptés à l'automatisation et où l'expertise humaine peut être efficacement renforcée grâce à l'IA.
Cela peut inclure l'automatisation des tâches répétitives, la rationalisation de l'analyse des données ou la synthèse d'informations à partir de vastes ensembles de données non structurées. L'essentiel est d'aligner ces cas d'utilisation 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 : Le DocLLM de JPMorgan Chase démontre comment tirer parti de la GenAI pour transformer l'analyse des contrats. En automatisant le processus de révision, la banque aurait réduit le temps de révision manuelle jusqu'à 85 % et considérablement minimisé les erreurs. De telles initiatives à fort impact gratuit up des ressources critiques, permettant aux experts de se concentrer sur les décisions stratégiques plutôt que de s'enliser dans des tâches routinières. 3
2. Construire un réseau hybride d'expertise en IA
Les organisations qui cherchent à mener une 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 signifie combiner l'expertise de laboratoires d'IA et de fournisseurs 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 leurs 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 dirigeants aux ingénieurs juniors.
De plus, la mise en œuvre du process mining fait partie 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 une simulation 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 qui exigent 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 permet de réaliser des économies annuelles pouvant atteindre 250 millions de dollars. Cette étude de cas souligne l'immense potentiel des agents IA pour rationaliser les opérations et optimiser la rentabilité 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 surveillance robustes qui contrôlent l'exactitude, l'équité et la conformité réglementaire des sorties des IA. 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 d'AWS pour Amazon Bedrock. En intégrant des models 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 le secteur de 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 pour garantir que les IA models sont entraînés sur des datasets de haute qualité, pertinents et bien organisés. Sans une telle base, même les systèmes d'IA les plus avancés peuvent être sous-performants et produire des résultats peu fiables.
Étude de cas :
Wayfair, un détaillant en ligne américain d'articles pour la maison proposant 40 millions de produits, a constaté que son IA de recherche était sous-performante parce que les balises produits fournies par les fournisseurs étaient inexactes et incohérentes, et que le réétiquetage manuel était beaucoup trop lent pour les corriger. Wayfair a utilisé Snorkel Flow, une plateforme d'IA centrée sur les données, pour nettoyer, dédupliquer, étiqueter par programmation et valider en continu les données de son catalogue produits, ce qui a produit des données d'entraînement de meilleure qualité pour ses tagging models.
Résultats :
- Données produits étiquetées 10x plus rapidement qu'avec un étiquetage manuel
- Précision du model supérieure de 20 points par rapport aux models entraînés sur les étiquettes des fournisseurs
- 46 tag models construits en quelques jours au lieu de plusieurs mois
- Augmentation de 7 points des taux de clics et de 5 points des taux d'ajout au panier
- Taux de réussite de 98,97 % par rapport aux références de catégories précédentes
- Un gain estimé de six ans d'efforts des employés.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 d'un 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'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 fournit 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 grâce à une IA modulaire
Une architecture d'IA modulaire permet aux organisations d'intégrer plusieurs IA models, 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 positionnées pour adopter de nouvelles avancées dès qu'elles deviennent disponibles.
Étude de cas : Le LLM Gauss de Samsung démontre une architecture modulaire en action. En intégrant une variété de models d'IA, Samsung a optimisé des tâches allant de la génération de code au support client. Cette approche intégrée non seulement améliore les performances globales du système, mais garantit également que l'organisation peut basculer rapidement vers de nouveaux models 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 les suivants :
- Un manque de talents et d'expérience en IA au sein de l'organisation.
- Des problèmes de qualité des données et des données inadéquates.
- Des difficultés à identifier des cas d'utilisation métier applicables.
- La culture d'entreprise ne reconnaît souvent pas la valeur de l'IA.
Quelles sont les meilleures pratiques ?
Sur la base de notre examen des recherches existantes et des entretiens :
- Définir des objectifs clairs : Identifier les défis métier spécifiques que l'IA peut résoudre et veiller à ce que ces initiatives s'alignent sur vos objectifs stratégiques.
- Construire un cadre d'intégration robuste : Établir des directives claires pour la gouvernance des données, l'entraînement des models, l'intégration informatique, le suivi des performances et la conformité réglementaire.
- Commencer par des projets pilotes : Lancer des pilotes à petite échelle pour évaluer l'efficacité de l'IA, recueillir des informations et minimiser les risques avant de passer à l'échelle.
- Mettre en œuvre une itération continue : Évaluer régulièrement les performances de l'IA, recueillir les retours des utilisateurs et affiner les models pour s'adapter à l'évolution des besoins métier.
- Établir des partenariats avec des experts et développer les compétences internes : Collaborer avec des fournisseurs de LLM expérimentés tout en investissant dans la montée en compétences de votre équipe pour garantir une transformation durable.
- Donner la priorité à la sécurité et aux pratiques éthiques : Traiter les biais, garantir la transparence et appliquer des mesures strictes de confidentialité des données tout au long du cycle de vie de l'IA.
- Favoriser la collaboration interfonctionnelle : Encourager la communication et le travail d'équipe entre les départements afin d'aligner les initiatives d'IA sur les stratégies commerciales plus larges.
- Mettre l'accent sur l'expérience utilisateur : Concevoir des outils intuitifs qui s'intègrent facilement aux flux de travail existants et favorisent activement l'adoption par les utilisateurs.
- Adopter une stratégie évolutive : Construire des architectures flexibles qui permettent un apprentissage continu, s'adaptent aux nouvelles technologies et réduisent la dépendance à un fournisseur unique.
Ajouter comme source préféréeMéthodologie de transformation des processus par l'IA
Nous avons combiné trois datasets publics pour construire cette vue.
Les trois datasets sont :
- Anthropic Economic Index (AEI) : Le dataset de recherche d'Anthropic mesurant comment Claude est utilisé dans le monde réel. La version de mars 2026 couvre plus d'un million de conversations, étiquetées par type de tâche. Il nous indique à quelles tâches l'IA est appliquée aujourd'hui.
- O*NET : la base de données des professions du ministère du Travail des États-Unis. Pour chaque métier, elle répertorie les tâches spécifiques impliquées (par exemple, « analyser des documents 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), depuis des catégories larges comme « Gérer les ressources financières » jusqu'à des 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 pensent en taxonomies de processus. Nous devions faire le lien entre les deux.
Étape 1 : Relier l'AEI aux tâches professionnelles
Nous avons pris la version du 24 mars 2026 de l'AEI 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 d'éducation généralement requis, si les humains déclarent pouvoir réaliser la tâche et la fréquence à laquelle l'IA réussit.
Étant donné que l'AEI étiquette chaque tâche en utilisant la formulation exacte des énoncés de tâches d'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 de l'entreprise
Cette étape est plus difficile, car la même tâche peut apparaître dans plusieurs processus métier et la formulation correspond rarement exactement entre O*NET et PCF. Nous l'avons résolue en deux couches :
- Filtrer le vivier de candidats. Pour chacune des 13 catégories de niveau supérieur du PCF, nous avons conservé les professions qui effectuent vraisemblablement ce type de travail. Par exemple, « Développer la vision et la stratégie » a été limitée aux cadres dirigeants, aux analystes de gestion et aux analystes d'études de marché. Nous avons construit ce filtre manuellement pour les 13 catégories en utilisant le système de codification professionnelle standard des États-Unis.
- Trouver la meilleure correspondance dans ce vivier. Nous avons utilisé un sentence similarity model (un model open source largement utilisé appelé MiniLM) pour évaluer dans quelle mesure chaque description de tâche O*NET correspondait à chaque description de processus PCF. La correspondance ayant obtenu le 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
Toutes les 1 568 lignes détaillées du PCF (activités L4 et tâches L5) ont reçu une correspondance. Les niveaux supérieurs (L1 à L3) sont trop abstraits pour une correspondance directe et sont utilisés pour la hiérarchie et le regroupement.
Voici les données que nous avons représentées ci-dessus :
À noter que le tableau présente le dataset complet, tandis que les graphiques excluent les tâches avec une exposition à l'IA nulle pour une meilleure lisibilité.
Ce que nous avons exclu et pourquoi
- L'AEI rapporte des données d'utilisation pour les tâches qui sont apparues dans suffisamment de conversations au cours de la semaine d'échantillonnage pour en tirer des conclusions fiables.
- Pour 57 % des processus mis en correspondance, la tâche O*NET correspondante est tombée sous 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 montrent les 327 processus pour lesquels nous disposons d'un signal mesurable à la fois en matière d'exposition à l'IA et de temps de vérification.
Pour en savoir plus sur l'IA
N'hésitez gratuit pas à consulter nos autres articles sur l'IA pour en savoir plus sur la manière dont l'IA peut transformer votre entreprise :
- Principaux cas d'utilisation / applications de l'IA
- Top 50 des cas d'utilisation et études de cas de deep learning.
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@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem and Şimşek, Hazal},
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Journal des modifications
4 mises à jourAjout d'une section d'introduction associant les données de l'Anthropic Economic Index aux catégories de processus APQC, avec des graphiques d'exposition à l'IA et de temps de vérification.
Ajout d'une section de méthodologie de transformation des processus par IA détaillant l'appariement des jeux de données AEI, O*NET et APQC PCF.
Liens de référence
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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Great insight on AI and the transformation progression. I found the industries currently impacted interesting also.