🤖 IA : pour que vous sachiez de quoi on parle quand on vous la vend ! 💡💼
“L’IA va révolutionner votre business.”
“Grâce à nous, boostez vos process avec l’IA.”
“Ce module inclut une intelligence artificielle.”
👉 Vous l’avez déjà entendu. Vous l’avez peut-être même dit (pas de jugement, promis).
Mais derrière ces formules, une question s’impose : qu’est-ce qu’on vous vend, vraiment ?
Aujourd’hui, l’intelligence artificielle est partout — ou en tout cas, sur toutes les slides.
Mais entre l’IA générative, le machine learning, les agents autonomes, les modèles prédictifs, les outils no-code boostés à l’IA… c’est vite flou.
Alors on vous propose un guide clair, pragmatique, et structuré par situation réelle en entreprise.
🎯 Objectif : vous aider à comprendre dans quel contexte l’IA peut vraiment servir — et comment y voir clair dans le bazar ambiant. Et surtout, comment ne pas vous faire enfumer par ceux qui vous la vendent.
⚠️ 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 chiffre vite.
- 📤 Fuite de données sensibles : une IA, ça apprend… parfois sur vos infos stratégiques, si vous ne contrôlez pas le cadre.
- 📜 IA Act & cadre réglementaire : l’Europe encadre sévèrement certains usages — et ça ne va que se durcir.
🎙️ 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.
1. Quand l’IA est déjà intégrée dans les outils qu’on utilise
Là, pas besoin d’implémenter une IA : elle est vendue avec la solution. CRM, outil marketing, ERP, SaaS RH… tous intègrent aujourd’hui des briques d’IA (souvent sans vous le dire clairement).
Ce que ça change :
- Fonctionnalités « intelligentes » (classement automatique, suggestions, analyses prédictives)
- Meilleure expérience utilisateur
- Mais aussi : boîte noire, peu de maîtrise sur les modèles
À faire :
- Demander des cas d’usage concrets
- Vérifier si l’IA est active par défaut, et ce qu’elle fait de vos données
- Impliquer les équipes : savent-elles que l’outil apprend ?
🎙️ Le point de vue de la cheffe de projet :
Ici, je joue le rôle de traductrice : est-ce que cette « IA » est vraiment utile, ou juste un argument marketing ? Et surtout, est-ce qu’on maîtrise ce qu’elle fait avec nos données métiers ?
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2. Quand on veut intégrer de l’IA dans un projet web ou une app
Vous développez un site, une plateforme, une app interne ou client ? Et là, quelqu’un dit : « On pourrait mettre un truc d’IA ? »
Cas typiques :
- Génération de contenu automatisé
- Chatbot intelligent ou moteur de recherche boosté
- Recommandations personnalisées
Ce que ça implique :
- Choisir une API ou un modèle (GPT, Claude, etc.)
- Prévoir du budget (usage = coût variable)
- Gérer la modération des contenus générés
🎯 Ici, c’est un choix produit : l’IA est une brique fonctionnelle comme une autre, pas une finalité.
📚 À lire aussi : Vibe coding : coder sans comprendre, est-ce le futur (ou un très vieux problème) ?
🎙️ Le point de vue de la cheffe de projet :
C’est à ce moment que je demande : qu’est-ce qu’on veut que l’IA fasse exactement ? Est-ce qu’on a vraiment un cas d’usage, ou juste une envie d’effet waouh ? Et côté dev, qui va maintenir ce truc ? Est-ce que les coûts vont exploser ?
3. Quand on veut optimiser les process internes avec l’IA
C’est souvent là que les promesses sont les plus fortes… et les plus risquées. « On va automatiser les relances client », « prédire les pannes machines », « générer les devis automatiquement ».
Ce qu’on vise :
- Gains de temps
- Réduction des erreurs humaines
- Scalabilité
Ce que ça demande :
- Avoir des données historiques exploitables
- Travailler en binôme métier / technique
- Tester, corriger, ajuster : c’est jamais parfait du 1er coup
📚 À lire aussi : IA agentique : faut-il lui confier les clés du camion ?
🎙️ Le point de vue de la cheffe de projet :
Quand l’IA commence à toucher aux process internes, il faut tout recadrer : qui pilote ? Qui vérifie que les résultats sont bons ? Et si ça part en vrille, qui assume ? Et qui comprend vraiment ce que fait le modèle ? Si c’est flou, c’est non.
4. Quand on met une IA à disposition des équipes
On parle ici des IA « génériques » comme ChatGPT, Claude, Copilot, Gemini, etc., utilisées pour gagner du temps au quotidien.
Cas d’usage :
- Résumer des documents
- Rédiger des mails, comptes-rendus, posts
- Brainstormer ou faire une 1re version
À encadrer absolument :
- RGPD & confidentialité : on ne copie/colle pas tout et n’importe quoi
- Formation minimale à l’usage (prompts, limites, hallucinations)
- Choix d’un outil centralisé ou libre ? (et qui paie ?)
📚 À lire aussi : RGPD et intelligence artificielle : comment les DPO peuvent-ils naviguer dans ce nouveau paysage ?
📚 À lire aussi : Pourquoi votre entreprise vous interdit d’utiliser ChatGPT au travail ?
🎙️ Le point de vue de la cheffe de projet :
Ce qui m’inquiète ici, ce n’est pas que les gens utilisent ChatGPT. C’est qu’ils l’utilisent sans qu’on le sache. Fuite d’infos, hallucinations, dépendance… Si on ne cadre pas, on perd vite le contrôle. Et c’est là que les fausses promesses pullulent : “Mettez un assistant IA à vos équipes, et c’est bon !” Non. Pas sans règles, ni cadre.
🧠 Comment flairer le bullshit IA en 3 questions
Avant de signer un contrat, d’intégrer un module ou d’écouter un gourou LinkedIn, posez ces trois questions simples :
✅ Qu’est-ce que l’IA fait exactement ?
S’il n’y a pas de réponse claire, c’est qu’il n’y a pas de valeur réelle.
✅ Sur quelles données ça repose ?
S’il n’y a pas de gouvernance des données, vous ouvrez la porte à tous les risques (RGPD, erreurs, biais).
✅ Quel est le vrai retour sur investissement ?
Si le ROI repose uniquement sur des promesses floues ou du gain de productivité fantasmé, attention à la poudre aux yeux.
🧯 Et si on vous répond : « C’est de l’IA, c’est magique ! » — fuyez.
📚 À lire aussi : L’intelligence artificielle : comprendre les bases en 5 minutes
☕ Conclusion
L’IA en entreprise, ce n’est pas une grande décision unique. C’est plein de petites décisions stratégiques au fil des outils, projets, usages internes…
👉 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, ce n’est pas de dire oui ou non à l’IA. C’est de poser les bonnes questions au bon moment. Et surtout, de garder un œil sur ce que ça change pour les équipes, les données, et la réalité du terrain.
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.
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