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Xerfi Canal
🚨 IA : pourquoi 95 % des projets échouent (et comment éviter la catastrophe)

• 📉 Aucun impact sans données fiables — L’IA ne produit de valeur que si les données sont propres, structurées et reliées à un vrai problème métier.
• ⚙️ Pas de miracle instantané — L’IA oblige à repenser les processus : sans adaptation stratégique, le crash est assuré.
• 🧩 L’IA doit servir le business model — Les gains n’apparaissent que si la technologie s’intègre vraiment dans la chaîne de valeur.
• 🧪 Culture d’expérimentation indispensable — Sans apprentissage collectif, l’IA reste un gadget de direction.
• 🚧 Le piège des pilotes sans suite — Seuls les projets ciblant un problème métier clair passent à l’échelle.
• 🤝 Fin des silos — La réussite dépend de l’alignement data / métiers / IT / direction.

#IntelligenceArtificielle #IAGénérative #TransformationDigitale #DataQuality #Stratégie #MIT #Gartner #Innovation #BusinessModel #IAEntreprise

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Transcription
00:00Selon une étude du MIT, 95% des projets d'IA générative n'auraient aucun impact mesurable
00:12sur le compte de résultats. De même, Gartner prévoit que 40% des projets d'IA agentiques
00:18seront abandonnés d'ici 2027, faute de gains clairs et de coûts maîtrisés. Ces chiffres
00:24rappellent que derrière le battage médiatique, l'IA n'est pas une panacée, mais un révélateur
00:29de faiblesse organisationnelle. De fait, sans données fiables, structurées et contextualisées,
00:35l'IA ne génère que du bruit. Trop d'entreprises se lancent avec des informations incomplètes,
00:40redondantes ou mal qualifiées. Le MIT souligne que les rares réussites se concentrent sur un
00:45problème métier parfaitement identifié en s'appuyant sur un jeu de données soigneusement préparé.
00:51On entend bien trop souvent « nous allons révolutionner le business en trois mois ». Cette
00:55phrase précède souvent un crash. Les outils génériques ne s'intègrent pas magiquement au
01:00mode de fonctionnement existant. L'étude du MIT rappelle que les projets lancés sans
01:05adaptation stratégique échouent presque toujours. L'IA ne remplace pas le management, elle oblige
01:10à repenser les processus, les rôles et les priorités. L'IA ne se greffe pas comme un module
01:16IT, elle doit s'insérer dans la chaîne de valeur au service du modèle économique. Trop souvent,
01:21les projets IA restent déconnectés du terrain. Or, comme le souligne le MIT, les gains n'apparaissent
01:27que quand la technologie épouse le business model et non quand elle le parasite. La peur
01:32de l'erreur étouffe la valeur. Gartner souligne que les projets imposés d'en haut échouent
01:37faute d'appropriation collective. L'IA réclame une culture d'apprentissage, de test et de
01:42confiance dans la donnée. Sans cela, elle devient un gadget de direction générale.
01:46Les projets pilotes s'enchaînent, les succès dérobent. Peu de pilotes passent à l'échelle.
01:51ROI flou, coup invisible, enthousiasme éphémère. Le MIT note que les projets centrés sur un unique
01:57problème métier sont trois fois plus performants que les autres. Les autres s'enlisent dans le
02:02sable mouvant de l'expérimentation permanente. L'IA n'est pas qu'une affaire de code, elle exige
02:08l'alignement entre data, métier, IT et direction générale. Quand un maillon manque, tout se grippe.
02:13Selon le MIT, les projets menés avec les partenaires spécialisés réussissent deux fois plus souvent
02:19que les projets purement internes. L'échec de l'IA est rarement technique, il tient à un défaut de
02:24stratégie, de gouvernance et de culture. Pour éviter la désillusion, il faut séparer
02:29IA et transformation métier, choisir un vrai problème, préparer les données et fixer des
02:34indicateurs de valeur dès le départ. L'IA ne promet pas tout, elle exige beaucoup,
02:39et ceux qui l'oublient, rejoignent la cohorte des 95%.
02:46Sous-titrage Société Radio-Canada
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