L’IA, ce leurre qui coûte cher sans rien apporter
En 2023, une entreprise française sur trois a injecté plus de 5 millions d’euros dans des projets IA, selon une étude de l’INSEE. Résultat ? 82 % d’entre elles n’ont rien à montrer. Pas un seul cas d’usage qui tienne la route. Juste des PowerPoints avec des courbes en bleu et des promesses de « transformation digitale ». McKinsey et ses clones ont vendu du vent. Ils ont fait croire que l’IA, c’était comme un nouveau logiciel Excel, à installer, et hop, la productivité explose. Sauf que non. L’IA, surtout celle des géants américains, n’a jamais été conçue pour les entreprises. Elle a été pensée pour les data centers, les algorithmes de recommandation, et les rêves de Silicon Valley. Pas pour votre service compta ou votre usine en Lorraine.
Pourquoi l’Europe perd sur les modèles généralistes
L’Europe a misé sur l’IA ouverte, éthique, régulée. Très bien. Sauf que personne n’a expliqué que cette approche était incompatible avec la course aux modèles généralistes. Pendant que les États-Unis enchaînaient les levées de fonds pour entraîner des IA capables de battre des humains au Go ou de générer des romans, l’Europe discutait de gouvernance et de droits d’auteur. Résultat : DeepMind reste britannique, mais c’est Google qui en décide. Mistral arrive, c’est une bonne nouvelle. Mais une bonne nouvelle qui ne change rien à la donne : les modèles généralistes, ce n’est pas le jeu de l’Europe. Alors autant arrêter de jouer.
L’IA d’entreprise n’est pas l’IA des labs
Sebastian Lombardo, ex-patron de Valtech et fondateur de Sigma Nova, a raison sur un point : l’Europe peut gagner là où elle a perdu ailleurs. Mais pas en copiant les recettes de McKinsey. Pas en achetant des licences ChatGPT Enterprise pour faire joli. L’IA d’entreprise, ce n’est pas un outil de communication. C’est un outil de survie.
Prenez un exemple concret : la maintenance prédictive. Une usine en Allemagne utilise des capteurs et de l’IA pour anticiper les pannes. Pas pour « optimiser l’expérience client », comme le vendent les consultants. Pour éviter que la chaîne ne s’arrête pendant 12 heures. Ça, c’est de l’IA utile. Ça, c’est ce que les entreprises devraient exiger.
Les cabinets de conseil mentent sur ce qu’ils vendent
McKinsey et ses semblables ont un business model simple : ils vendent des études, puis des implémentations, puis des audits pour vérifier que leur implémentation a marché. Sauf que leur implémentation, elle n’a jamais marché. Ils ont transformé l’IA en un nouveau terrain de jeu pour les managers. Des ateliers « design thinking » pour « co-construire » des cas d’usage. Des tableaux Kanban avec des post-it « IA ». Pendant ce temps, les vrais problèmes, la pénurie de pièces détachées, la hausse des coûts énergétiques, la fuite des talents, restent sans solution.
L’Europe peut encore gagner, mais il faut casser les illusions
L’IA d’entreprise, ce n’est pas une question de technologie. C’est une question de priorités. Si vous voulez une IA qui sert à quelque chose, il faut:
- Arrêter de croire aux promesses des cabinets. Leur travail, c’est de vous faire signer des chèques, pas de résoudre vos problèmes.
- Cibler les besoins réels. Pas « l’IA pour tout », mais « l’IA pour ça », avec un « ça » précis, mesurable, critique pour votre business.
- Former les équipes. Une IA, ça ne s’achète pas comme un logiciel. Ça se comprend, ça s’adapte, ça se fait vivre.
Ce que les régulateurs ne veulent pas voir
Le problème, c’est que personne ne veut admettre que l’IA des entreprises, aujourd’hui, c’est du décor. Les régulateurs européens préfèrent parler de « responsabilité algorithmique » plutôt que de constater que 90 % des déploiements sont des échecs. Les médias préfèrent interviewer des startups qui promettent la lune plutôt que des directeurs d’usine qui racontent leurs galères. Et les entreprises ? Elles continuent à signer des contrats avec McKinsey, parce que c’est plus simple que d’avouer qu’elles ne savent pas quoi faire.
La vraie bataille n’est pas technologique
L’Europe ne battra pas les États-Unis sur les modèles généralistes. Elle peut gagner sur l’IA d’entreprise, mais à une condition : arrêter de jouer aux apprentis sorciers. L’IA, ce n’est pas une solution miracle. C’est un outil. Un outil puissant, mais un outil. Et comme tout outil, il faut savoir s’en servir.
Alors, vous faites quoi ?
Vous avez deux choix :
- Continuer à suivre les consultants, à dépenser des millions pour des projets qui ne déboucheront sur rien, et à vous demander pourquoi vos concurrents américains vous distancent.
- Commencer par identifier un vrai problème, trouver une solution IA qui y réponde, et arrêter de croire que la technologie va tout régler.
Le premier choix, c’est celui de McKinsey. Le second, c’est celui des entreprises qui survivront.
L’IA n’est pas l’avenir. Elle est le présent. Mais un présent qu’il faut savoir utiliser.
