Votre précédent déploiement d'IA n'a pas donné de résultats. Ce qui a cloché et comment y remédier
En bref
Les déploiements d'IA échouent le plus souvent parce qu'ils partent de l'outil au lieu du processus, n'ont pas d'indicateur de réussite et reposent sur un modèle généraliste qui ne connaît pas les données de l'entreprise. Pour y remédier, choisissez un seul processus comportant beaucoup de travail répétitif, définissez avant le lancement ce que vous allez mesurer et construisez la solution sur les données de l'entreprise, dans un environnement maîtrisé. C'est ainsi que Coblit mène ses projets pilotes d'IA.
Les cinq causes les plus fréquentes
- L’outil d’abord, le problème ensuite. L’entreprise achète l’accès à un chat IA et cherche à quoi l’utiliser. Résultat : une curiosité, pas une économie.
- Pas d’indicateur. Personne n’a défini avant le lancement ce qui devait changer — temps de traitement, nombre de personnes, nombre de dossiers. Au bout de quelques mois, impossible de présenter un résultat à la direction.
- Un modèle généraliste au lieu des données de l’entreprise. Un modèle public ne connaît ni vos procédures, ni vos documents, ni votre offre, et se trompe donc sur les tâches concrètes.
- L’IA à côté du processus, et non dedans. Le salarié copie des contenus dans le chat et inversement. La vraie économie n’apparaît que lorsque l’IA est reliée aux systèmes : agenda, CRM, gestion documentaire.
- Un périmètre trop large au départ. Un projet « IA dans toute l’entreprise » réussit rarement. Un processus bien choisi, si.
Comment repartir
- Choisissez un seul processus concentrant le plus de travail répétitif : analyse de documents, appels d’offres, inscription des clients, réponses aux mêmes questions.
- Définissez l’indicateur avant le lancement et notez la situation de départ.
- Construisez la solution sur les données de l’entreprise dans un environnement maîtrisé — sans envoyer de documents aux modèles publics.
- Reliez l’IA au système dans lequel le travail se fait.
- Mesurez et décidez : développer, modifier ou arrêter.
Exemples de déploiements Coblit
- Appels d’offres dans une entreprise pharmaceutique : un modèle d’IA dédié récupère les annonces d’un agrégateur, évalue leur adéquation et remplit les documents. Le traitement des appels d’offres mobilise aujourd’hui 3 personnes au lieu de plus de 10.
- Prise de rendez-vous des patients dans une clinique : l’IA échange avec le patient, collecte ses données, mène un pré-questionnaire et fixe le rendez-vous — l’accueil n’est plus un goulet d’étranglement.
Les deux projets ont commencé par un seul processus et un indicateur concret. Découvrez comment nous menons un projet pilote d’IA.