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 l'indice économique Anthropic (édition de mars 2026)¹ , en cartographiant plus d'un million d'interactions réelles de Claude sur 3 260 tâches professionnelles par rapport au cadre standard de classification des processus APQC (PCF).²

Consultez les processus de niveau haut, intermédiaire et granulaire 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 pour l'ensemble des 13 catégories d'entreprise de niveau supérieur.

• Taille de la bulle : Le nombre de tâches L4/L5 sous-jacentes.
• 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 un humain qualifié 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 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 dans 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 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 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 : 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 balisage meta SEO et la génération initiale de brouillons de textes nécessitent le moins de supervision humaine.
• Vision et stratégie : Un goulot d'étranglement à forte exposition où l'IA est massivement utilisée, mais où les humains mettent encore le plus de temps à revérifier 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.
• Risque, conformité, relations extérieures et gestion d'actifs : 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 des coûts d'erreur élevés.
  • 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 enjeux élevés requise.

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. Une fois 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 définit 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.

Sentez-vous gratuit de 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 listé ci-dessous les principales étapes pour les entreprises du Fortune 500. Les petites entreprises peuvent se passer d'équipes internes et adopter des approches moins risquées et moins lourdes en investissement, comme le recours 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'utilisation où l'IA générative (GenAI), les grands modèles de langage (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 par l'IA.

Cela peut inclure l'automatisation de tâches répétitives, la rationalisation de l'analyse des données ou la synthèse d'informations à partir de vastes ensembles de données non structurées. La clé 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 : DocLLM de JPMorgan Chase démontre l'exploitation 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 libèrent 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 d'expertise hybride 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 spécifiques au domaine. Construire un réseau d'IA hybride signifie combiner l'expertise de laboratoires et de fournisseurs d'IA externes, tels que 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 aux défis commerciaux 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 % impressionnants, 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 la 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 repose sur le déploiement de systèmes autonomes capables de gérer des flux de travail en plusieurs étapes sans intervention humaine constante. En intégrant des agents d'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 rediriger leur attention vers des tâches de niveau supérieur qui exigent une pensée créative et stratégique.

Étude de cas : Le déploiement par Unilever d'un agent d'IA pour les achats illustre comment les systèmes autonomes peuvent révolutionner la gestion de la chaîne d'approvisionnement. L'agent d'IA peut négocier avec les fournisseurs, générant des économies annuelles allant jusqu'à 250 millions de dollars. Cette étude de cas souligne l'immense potentiel des agents d'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'ont jamais été aussi importants. Intégrer une IA responsable signifie établir des cadres de supervision robustes qui contrôlent 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 d'AWS pour Amazon Bedrock. En intégrant des modèles critiques et des mécanismes d'audit, CVS Health garantit 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 les soins de 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 maîtresse centrée sur les données consiste à investir dans des pratiques supérieures de gestion du cycle de vie des données pour garantir que les modèles d'IA soient entraînés sur des datasets 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 anonymisées de patients 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 curation et la gestion des données pour exploiter pleinement le 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 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 étendre à 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 ciblés en IA, 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 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 fournisseur unique et sont bien positionnées pour adopter les 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 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 pivoter vers de nouveaux modèles ou technologies sans reprise significative. ⁹

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

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

• Insuffisance de talents et d'expérience en IA dans l'organisation.
• Problèmes de qualité des données et données inadéquates.
• 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 ?

D'après notre examen des recherches existantes et des entretiens :

1. Définir des objectifs clairs : Identifiez les défis commerciaux 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 informations et minimiser les risques avant de passer à l'échelle.
4. Mettre en œuvre une itération continue : Évaluez régulièrement les performances de l'IA, recueillez les commentaires des utilisateurs et affinez les modèles pour les adapter à l'évolution des besoins de l'entreprise.
5. Établir 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 assurer 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 commerciales plus larges.
8. Se concentrer 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 pérenne : Construisez des architectures flexibles qui permettent un apprentissage continu, s'adaptent aux nouvelles technologies et réduisent la dépendance à un fournisseur unique.

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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 :

• Anthropic Economic Index (AEI) : Le jeu de données de recherche d'Anthropic mesurant la manière dont Claude est utilisé dans le monde réel. L'édition 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 département du Travail des États-Unis. Pour chaque emploi, elle répertorie les tâches spécifiques impliquées (par exemple, « analyser les dossiers financiers pour préparer des rapports » pour un comptable). Elle nous indique quel travail les gens font réellement.
• Cadre de classification des processus APQC (PCF) : La taxonomie standard des processus métier d'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 ». Il 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. Il nous fallait faire le pont 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 humains collaborent avec elle (déléguer, itérer, valider ou apprendre), le degré d'autonomie de l'IA, le niveau d'éducation typique requis, si les humains déclarent que la tâche est quelque chose qu'ils peuvent faire et la fréquence de réussite de l'IA.

Étant donné que l'AEI étiquette chaque tâche en utilisant le libellé exact 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 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 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 limité 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 de codification professionnelle standard des États-Unis.
• 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 à quel point chaque description de tâche O*NET correspondait à chaque description de processus PCF. La correspondance au score le plus élevé a été retenue pour chaque processus PCF.

Confiance des correspondances

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

• Confiance élevée (score de 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 détaillées du PCF (activités L4 et tâches L5) ont toutes 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 tracées 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 rapporte 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 de faible priorité ; nous manquons de preuves pour les placer.
• Les graphiques montrent les 327 processus pour lesquels nous disposons d'un signal mesurable à la fois en exposition à l'IA et en 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 manière dont l'IA peut transformer votre entreprise :

• Principaux cas d'utilisation et applications de l'IA
• Top 50 des cas d'utilisation et études de cas d'apprentissage profond.

Citez ce benchmark

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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  author = {Dilmegani, Cem and Şimşek, Hazal},
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  year   = {2026},
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  note   = {AIMultiple. Consulté le 13 Août 2026}
}

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

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Cem est analyste principal chez AIMultiple depuis 2017. AIMultiple informe des centaines de milliers d'entreprises (selon SimilarWeb) dont 60 % du Fortune 500 chaque mois.

Les travaux de Cem ont été cités par des publications internationales de premier plan telles que Business Insider, Forbes, Washington Post, des entreprises mondiales comme Deloitte, HPE et des ONG comme le Forum économique mondial et des organisations supranationales comme la Commission européenne.

Tout au long de sa carrière, Cem a exercé en tant que consultant tech, acheteur tech et entrepreneur tech. Il a conseillé des entreprises sur leurs décisions technologiques chez McKinsey & Company et Altman Solon pendant plus d'une décennie. Il a également publié un rapport McKinsey sur la numérisation.

Il a dirigé la stratégie technologique et les achats d'un opérateur télécom tout en rendant compte au PDG. Il a également mené la croissance commerciale de l'entreprise deep tech Hypatos qui a atteint un chiffre d'affaires récurrent annuel à 7 chiffres et une valorisation à 9 chiffres à partir de 0 en 2 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 la Bogazici University en tant qu'ingénieur informatique et détient 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 le process mining et l'automatisation informatique.

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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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