🤖 IA : pour que vous sachiez de quoi on parle quand on vous la vend ! 💡💼
J’en ai vu des présentations PowerPoint avec « IA » écrit partout.
Des slides qui brillent, des prestas qui promettent monts et merveilles.
Mais à la fin de la réunion, une question revient toujours :
Qu’est-ce qu’on a vraiment compris de ce qu’on achète ?
Mon rôle n’est pas de dire « oui » ou « non » à l’IA.
C’est de poser les bonnes questions avant qu’on claque 100k dans un projet… sans savoir pourquoi.
Décryptage | Ce qu’on vous vend vraiment quand on vous parle d’IA
🔎 L’IA est partout (mais surtout sur les slides)
« Boostez votre activité avec notre intelligence artificielle »
« Ce module intègre une IA puissante »
« Grâce à notre techno, l’IA transforme vos process »
👉 Ces phrases, on les lit partout. Mais derrière le vernis marketing, savons-nous vraiment ce qu’on nous propose ?
Aujourd’hui, l’IA se décline en mille formats : IA générative, machine learning, modèles prédictifs, agents autonomes, outils no-code boostés… Et dans le brouhaha ambiant, difficile de distinguer l’innovation du gadget.
L’intelligence artificielle : comprendre les bases en 5 minutes
⚠️ Les trois grands risques à ne pas sous-estimer
Avant de plonger dans les cas d’usage, rappelons trois pièges majeurs que les entreprises rencontrent en ce moment avec l’IA :
💸 Dépassements de budget
Entre coûts API à la requête, projets mal cadrés ou effets tunnel… ça peut coûter un bras très vite.
📤 Fuite de données sensibles
Une IA, ça apprend. Mais parfois, sur vos documents confidentiels, si vous ne contrôlez pas bien l’environnement.
📜 Réglementation (et elle pique)
Avec l’IA Act européen, certains usages vont être strictement encadrés. Spoiler : la tolérance est terminée.
AI Risk Canvas : une grille stratégique pour éviter les dérives de l’IA
🎙️ Le point de vue de la cheffe de projet :
Mon job, c’est pas de dire « on met de l’IA ou pas ». C’est de faire le tri entre ce qui a du potentiel… et ce qui cache un risque juridique, financier ou humain.
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Analyse | Quatre cas d’usage concrets (et leurs vraies implications)
🛠 1. L’IA intégrée dans vos outils du quotidien
CRM, ERP, outil marketing, logiciel RH… L’IA est souvent déjà là, sans que vous en ayez conscience.
Fonctionnalités typiques :
- 📊 Scoring client automatisé
- (représente bien l’analyse + le classement de données)
- 💡 Suggestions dans l’interface
- (évoque l’assistance, l’intelligence embarquée, les recommandations)
- 🗂️ Classement intelligent des tickets
- (symbolise l’organisation et le tri automatique)
Mais attention : ces IA sont souvent des boîtes noires, avec peu de transparence sur leur fonctionnement.
🎙️ Ce que je dis aux équipes :
L’IA dans votre outil, c’est peut-être juste du marketing. Posez les bonnes questions : qu’apprend-elle ? À quoi sert-elle concrètement ?
Outils no code : pourquoi (et comment) les choisir intelligemment ?
🛠 2. L’IA intégrée à un projet web ou une app
Vous développez un site ou une plateforme ? Et soudain, quelqu’un propose d’ajouter une IA, sans vraiment cadrer le pourquoi.
Cas classiques :
- 📝 Génération de contenu
- (texte, résumé, rédaction automatique – clair et classique)
- 💬 Chatbot intelligent
- (conversation, support, assistant virtuel – lisible immédiatement)
- 🔍 Moteur de recherche boosté
- (exploration, recherche optimisée – simple et efficace)
À anticiper :
- 🔌 Choix de l’API (GPT, Claude, Mistral…)
- (connexion, intégration technique – universel)
- 💰 Coûts variables en fonction de l’usage
- (évident pour parler d’argent ou de budget mouvant)
- 🛠️ Qui va maintenir tout ça ?
- (technique, maintenance, infrastructure – direct et parlant)
🎙️ Mon réflexe ici :
« Qu’est-ce qu’on veut que l’IA fasse, précisément ? Et qui va s’en occuper dans 6 mois ? »
Faut-il vraiment intégrer de l’IA dans votre site web ?
🛠 3. L’IA pour optimiser les process internes
Automatiser les relances, prédire les pannes, générer des devis… C’est là que les promesses sont les plus grosses, et souvent les plus floues.
Pré-requis :
- 📚 Données historiques exploitables
- (symbolise la base de connaissances, les archives, les datas sur lesquelles tout repose)
- 🤝 Collaboration étroite entre métiers et IT
- (coopération, transversalité, travail d’équipe – l’esprit projet)
- 🔁 Tests / itérations / ajustements (spoiler : ça marche rarement du 1er coup)
- (amélioration continue, boucles de feedback, agilité – et clin d’œil au ton humoristique du spoiler)
🎙️ Ce que je répète sans relâche :
« Si vous ne pouvez pas expliquer ce que fait le modèle à votre équipe, vous n’avez pas le contrôle. »
Comprendre les bases de l’automatisation
🛠 4. L’IA à disposition des collaborateurs
ChatGPT, Claude, Copilot… Vos équipes les utilisent déjà.
Utilisations fréquentes :
- ✉️ Rédaction d’emails, comptes rendus
- (évident, professionnel, lisible – fait le job)
- 📄 Résumé de docs internes
- (représente bien le document + synthèse d’information)
- 💭 Brainstorming et premières versions
- (créativité, idées en ébullition – tout en restant sobre)
IA générative en entreprise : quelles architectures pour quels usages ?
À encadrer absolument :
- ⚖️ Sensibilisation au RGPD
- (représente la conformité, la loi – clair et institutionnel)
- 🧰 Choix d’un outil officiel
- (boîte à outils = sélection maîtrisée, cadre technique)
- 🎓 Formation aux bonnes pratiques (et aux hallucinations)
- (apprentissage, montée en compétence – avec une pointe d’humour implicite sur les hallucinations)
🎙️ Mon conseil :
« Ce n’est pas grave que les équipes utilisent l’IA. Ce qui est grave, c’est qu’elles le fassent sans cadre, sans règles, et sans conscience des risques. »
⚙ À retenir
Mettre de l’IA dans un outil, un projet ou un process n’a de sens que si l’usage est clair, le cadre défini, et les équipes impliquées.
- 🤖 L’IA n’est pas magique : elle doit répondre à un besoin précis
- 🤖 Chaque cas d’usage implique des contraintes spécifiques (data, budget, maintenance)
- 🤖 Sans gouvernance, même l’IA la plus performante peut devenir un boulet
❤️ Une IA mal cadrée, c’est rarement un gain de temps… mais souvent une perte de contrôle.
RGPD et intelligence artificielle : comment les DPO peuvent-ils naviguer dans ce nouveau paysage ?
Vous souhaitez cadrer un projet IA sans vous faire enfumer ?
Faisons le point ensemble sur vos besoins réels, vos contraintes… et vos vraies marges de manœuvre 🚀
👉 Prendre RDV | 30 min- 🔻Clarifier votre cas d’usage
- 🔻Identifier les risques invisibles
- ✅Lancer un projet utile et réaliste
Focus | Comment éviter les promesses creuses (et les mauvaises surprises)
🧠 Le test anti-bullshit IA (en 3 questions)
Avant de signer un contrat, d’acheter un module, ou de suivre un influenceur techno sur LinkedIn, posez ces questions simples :
✅ Qu’est-ce que l’IA fait exactement ?
Si la réponse est floue, la valeur le sera aussi.
✅ Sur quelles données l’IA apprend-elle ?
Pas de gouvernance = gros risque RGPD (et perte de crédibilité)
✅ Quel est le ROI attendu (réel, pas fantasmé) ?
Si tout repose sur un gain de temps supposé, attention à l’effet placebo.
🧯 Si on vous dit : « C’est magique, c’est de l’IA », fuyez.
⚙ À retenir
- 🤖 L’IA doit répondre à un besoin métier clair
- 🤖 Chaque cas d’usage implique des contraintes spécifiques
- 🤖 Sans gouvernance, l’IA devient un boulet — pas un levier
❤️ Une IA mal cadrée, c’est rarement un gain de temps… mais souvent une perte de contrôle.
☕ Conclusion
L’IA, ce n’est pas une case à cocher dans un cahier des charges. C’est un levier stratégique qui peut vraiment changer la donne — mais à condition d’en comprendre les ressorts, les risques et les limites.
👉 La bonne question à se poser n’est pas « faut-il faire de l’IA ? » mais :
Dans quel contexte l’IA a du sens pour mon activité, mes équipes, mon projet ?
🎙️ Dernier mot de la cheffe de projet :
Mon rôle, c’est d’aider les équipes à faire le tri entre promesse et valeur réelle, et à garder la tête froide face aux discours techno-magiques.
Et si on vous vend une solution « IA » sans que vous sachiez où elle agit, sur quoi elle apprend, et quel bénéfice concret elle apporte… alors ce n’est pas de l’innovation, c’est du flou artistique.
🧯 Et parfois, c’est carrément une arnaque bien emballée.
👩💻 Je suis Carole Lavocat
Cheffe de projet digital — Stratégie : SEO, IA & conformité RGPD.
Rédactrice en chef de wexample.com, le média des décideurs du web.
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