L’IA dans le delivery : entre promesses et réalité, comment passer du gadget à la valeur opérationnelle ?
L’intelligence artificielle est partout. On en parle dans les conférences, les rapports d’innovation, les présentations stratégiques. Pourtant, dans le quotidien des équipes IT et des projets digitaux, son impact réel reste souvent en deçà des attentes. Pourquoi un tel décalage ? Est-ce une question de maturité technologique, de gouvernance, ou simplement d’approche ?
L’IA cosmétique : un coût caché
Chatbots décoratifs, automatisations isolées, projets difficiles à maintenir… L’IA est parfois réduite à une vitrine technologique, sans véritable ancrage dans les processus opérationnels. Résultat : des investissements coûteux, mais peu de gains concrets en termes de performance, de qualité ou de délais. Et si le vrai défi n’était pas d’ajouter de l’IA, mais de l’intégrer là où elle compte vraiment ?
Vibe-coding et assistants de code : accélération ou chaos
Les outils d’IA promettent de diviser par cinq, voire dix, les temps de développement. Pourtant, la réalité est plus complexe. Comme le souligne le rapport DORA de Google, l’IA amplifie l’efficacité des équipes déjà matures, mais peut plonger les projets peu industrialisés dans le chaos.
La production massive de code généré par l’IA devient alors difficile à absorber, tester et déployer de manière sécurisée. Alors, comment éviter le piège de l’innovation superficielle ?
L’IA au service du delivery : un levier méconnu
Saviez-vous que 30 à 40 % du temps et des budgets des projets digitaux sont consacrés à des tâches peu différenciantes, mais indispensables ? Formalisation des besoins, rédaction des user stories, tests, documentation… Autant d’étapes où l’IA, bien intégrée, peut faire la différence. En vérifiant la complétude des besoins, en assistant la rédaction des spécifications ou en générant des scénarios de tests à grande échelle, elle permet de réduire significativement les temps de conception et de validation. Des gains de productivité de 30 à 40 % sont déjà observés sur certaines phases amont. Alors, pourquoi ne pas en faire un pilier de votre stratégie de delivery ?
Human in the loop : l’équilibre indispensable
Contrairement aux idées reçues, la meilleure IA n’est pas celle qui impressionne dans les démonstrations. C’est celle que l’utilisateur final ne perçoit pas, car elle est parfaitement intégrée aux processus métiers. Les tentatives d’automatisation massive ont montré leurs limites, rappelant la nécessité de conserver un humain dans la boucle pour garantir fiabilité et maîtrise des risques. Comment trouver le bon équilibre entre automatisation et expertise humaine ?
Gouvernance, sécurité et souveraineté : les piliers du ROI
Gartner estime que jusqu’à 85 % des projets d’IA n’atteignent pas leurs objectifs, faute de données de qualité, de gouvernance adaptée ou d’intégration au système d’information. Sans oublier les coûts d’exploitation souvent sous-estimés, notamment ceux liés à l’inférence.
La cybersécurité est également un enjeu majeur : les modèles de langage constituent un nouveau vecteur d’attaque, et sécuriser les entrées devient indispensable. Enfin, tous les usages ne nécessitent pas des grands modèles généralistes. Les modèles open source, fine-tunés et déployés on-premise, offrent une alternative plus maîtrisée et souveraineté. Comment concilier performance, sécurité et ROI durable ?
Vers une IA pragmatique et orientée métier
L’IA réellement utile n’est ni visible ni spectaculaire. Elle est intégrée à la chaîne de valeur du système d’information, et se traduit par des applications plus fiables, plus rapides et plus sécurisées. Elle ne se greffe pas en bout de chaîne, mais irrigue l’ensemble du cycle de vie du produit digital. La prochaine vague de transformation ne viendra pas d’une IA plus impressionnante, mais d’une IA plus responsable, plus pragmatique et profondément ancrée dans les réalités métiers.
Pour aller plus loin
Ces questions, et bien d’autres, sont au cœur de la tribune de Philippe Audibert, CTO de DATASOLUTION. Une analyse sans concession, mais surtout pragmatique, pour transformer l’IA en levier opérationnel au service de la sécurisation des projets digitaux, de la qualité logicielle et de la création de valeur durable.
