Adoption de l’IA en entreprise : comment structurer une stratégie efficace et identifier les bons cas d’usage ?

L’intelligence artificielle générative s’impose comme un levier stratégique dans les entreprises. Mais entre les promesses technologiques et la réalité du terrain, une question persiste : comment passer d’un effet de curiosité à une véritable transformation à l’échelle de l’organisation ?

C’est précisément le thème que nous avons exploré lors d’un webinaire durant l’AI Day du 10 avril 2025, une journée dédiée aux enjeux concrets de l’adoption de l’IA. 

Cet article est issu du deuxième webinaire de la journée : Transformation IA : quelle stratégie et quelle méthodologie pour favoriser l’adoption des IA dans l’entreprise ? 

Retour dans cet article sur les enseignements clés de cette session : comment structurer une stratégie IA réaliste, engager les équipes et identifier les cas d’usage les plus porteurs dès les premières étapes.

Accédez au replay du webinaire :

Pourquoi structurer une stratégie IA en entreprise ?

L’IA générative peut vite susciter l’effet « boîte à outils magique » : on expérimente, on s’enthousiasme… mais sans vision globale. Le risque ? Perdre du temps, diluer les efforts, et passer à côté des vrais leviers de valeur.

Mettre en place une stratégie IA permet d’y voir clair et de créer les conditions d’une adoption réussie. Cela permet notamment de :

• Sécuriser les usages dès le départ (notamment sur les données)
• Aligner les objectifs IA avec les priorités de l’entreprise
• Identifier les cas d’usage les plus pertinents pour les équipes
• Organiser un déploiement progressif et mesurable

Dès lors, il devient essentiel de structurer la démarche en plusieurs étapes, avec une logique de montée en puissance. L’approche que nous vous proposons repose sur trois phases clés : lancement, déploiement, intégration.

Les 3 grandes phases d’une stratégie IA réussie

Pour créer un impact réel, il faut organiser la transformation dans le temps, en avançant étape par étape. Voici les trois grandes phases à suivre pour structurer une démarche IA cohérente et efficace.

Phase 1 : Lancement

C’est la fondation du projet IA. Cette première étape vise à cadrer les ambitions, constituer l’équipe projet et commencer à sensibiliser les collaborateurs.

L’équipe projet doit réunir plusieurs profils complémentaires :

• Un chef de projet IA pour coordonner les actions
  

• Un sponsor de la direction générale pour porter le sujet au plus haut niveau
  

• Un référent IT pour sécuriser les accès aux outils et à la donnée
  

• Un référent RH ou L&D pour piloter les actions de formation et d’accompagnement
  

• Des référents métiers et futurs ambassadeurs IA, à impliquer progressivement

Trois actions clés à engager dans cette phase :

• Diffuser une charte IA : ce document simple encadre les usages autorisés, les limites à respecter et insiste sur l’importance de l’esprit critique face aux résultats des outils génératifs. Il peut aussi servir de support de sensibilisation.
• Lancer des actions de sensibilisation : auprès du comité de direction, des managers et des équipes. Objectif : éviter un décalage entre les usages personnels (qui explosent) et les pratiques professionnelles.
• Commencer petit mais structuré : inutile de tout lancer en même temps. Ce qui compte ici, c’est d’aligner les acteurs, fixer un cadre clair et commencer à mobiliser.

Phase 2 : Déploiement

Une fois le cadrage posé, place à l’action. Cette phase consiste à identifier les cas d’usage à fort potentiel et à lancer les premiers projets pilotes.

Deux grandes étapes structurent cette phase :

• Réaliser un diagnostic IA : on fait le point sur les usages existants, on sonde les métiers pour identifier les besoins et on priorise les cas d’usage selon leur valeur ajoutée et leur faisabilité.
  

• Construire un plan d’action clair : à horizon 12 à 24 mois, il fixe les projets à lancer, les équipes à impliquer et les outils à mobiliser.

L’expérience montre que cette phase est souvent celle de l’enthousiasme généralisé. Les équipes veulent tout tester. Il est donc crucial de canaliser cette énergie, en se concentrant sur les quick wins : des cas simples à mettre en œuvre, avec un ROI rapide.

Un autre levier essentiel dans cette phase est la communication interne. Partager les retours d’expérience (y compris les échecs), formaliser les apprentissages et valoriser les premières réussites sont autant d’actions qui facilitent l’adhésion.

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Phase 3 : Intégration

Dernière étape : rendre l’IA réellement opérationnelle au quotidien.

Il ne s’agit plus de tester, mais d’intégrer durablement les usages dans les processus. Cela passe par plusieurs chantiers :

• Structurer les outils et l’environnement de travail (accès, licences, sécurité)
• Définir des rituels d’usage (briefs IA, retours d’expérience, ateliers de partage)
• Renforcer la gouvernance, notamment sur la donnée (qualité, sécurité, éthique)

C’est aussi à ce stade que l’entreprise peut envisager des cas d’usage plus avancés, voire des intégrations techniques profondes (API, bots, etc.). Mais attention, ces projets sont plus complexes à mener. Ils nécessitent une collaboration étroite avec les équipes IT et souvent des ressources spécifiques.

Le succès de cette phase repose sur une vision long terme et une animation continue : feedback des utilisateurs, adaptation des outils et formation continue. L’IA n’est pas un projet ponctuel, mais une dynamique à entretenir.

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Les cas d’usage à privilégier pour une adoption réussie de l’IA

Ce webinaire a permis de mettre en lumière plusieurs exemples d’utilisation concrète de l’IA générative, utiles pour guider les premières expérimentations. L’idée n’est pas de viser trop haut, mais de partir des besoins métier réels et quotidiens.

L’intérêt de commencer par des cas d’usage internes

Au lieu de se lancer directement dans des projets techniques complexes à destination des clients, il est souvent plus pertinent de commencer par des usages en interne. C’est le meilleur moyen d’apporter rapidement de la valeur, tout en familiarisant les équipes avec les outils.

Par exemple, l’IA générative peut simplifier la rédaction d’un email, accélérer la prise de notes lors d’une réunion, ou encore proposer une première version de synthèse d’un document.
Ces usages sont simples, accessibles à tous et présentent un fort potentiel de gain de temps. Ils permettent aussi d’éviter le fossé entre les usages personnels de l’IA, déjà fréquents, et les pratiques professionnelles, souvent à la traîne.

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Optimiser les réponses aux appels d’offres grâce à l’IA

C’est l’un des cas d’usage les plus concrets présentés lors du webinaire. Répondre à un appel d’offre mobilise souvent plusieurs équipes et nécessite de traiter un volume important de documents techniques. L’IA peut intervenir dès la première étape : l’analyse du dossier.
Des outils comme ChatGPT, Mistral ou Claude permettent de synthétiser rapidement un cahier des charges ou de repérer les attendus clés.

Elle peut également assister dans la rédaction d’éléments standards, comme la partie RSE. Enfin, lors de la phase de soutenance, certains assistants vocaux permettent de travailler des accroches ou de tester à l’oral la pertinence du discours. Cela permet de fluidifier l’ensemble du processus et de réduire considérablement le temps passé sur les tâches les plus lourdes.

Fluidifier la relation grands comptes grâce à l’IA

Autre cas d’usage très parlant : l’optimisation de la relation commerciale avec les grands comptes. Ces relations impliquent souvent de nombreux interlocuteurs, des cycles longs et une grande quantité d’informations à traiter.
Grâce à l’IA, il devient possible de préparer plus efficacement les rendez-vous, en s’appuyant sur une veille sectorielle automatisée ou une synthèse de l’actualité du client.

Après chaque échange, l’IA peut aider à produire une synthèse claire ou un compte rendu prêt à être partagé. Elle peut aussi proposer des idées de messages de relance ou de reformulation selon la typologie de l’interlocuteur. Ces outils ne remplacent pas la relation humaine, mais permettent aux équipes commerciales de se concentrer sur les moments à forte valeur ajoutée.

Des usages simples à portée de main

En complément de ces exemples métiers, d’autres usages transverses s’installent progressivement dans le quotidien des collaborateurs. Il peut s’agir de traduire un document en quelques secondes, de reformuler un message complexe, ou encore de générer une première version d’un article ou d’un support de présentation.
Ces micro-usages, souvent sous-estimés, sont pourtant ceux qui permettent le plus facilement de mesurer l’intérêt de l’IA et de déclencher l’envie d’aller plus loin.

Comment bien choisir ses cas d’usage IA en entreprise ?

Adopter l’IA de manière durable implique de faire des choix. Toutes les idées ne se valent pas et il est essentiel de se concentrer sur les usages qui génèrent un impact concret. Deux leviers sont à combiner pour prioriser efficacement : la valeur créée et la facilité de mise en œuvre.

Cibler les cas d’usage à fort potentiel

Pour bien démarrer, il est important d’identifier les tâches qui apportent rapidement de la valeur aux équipes. Cela peut être un gain de temps, une amélioration de la qualité, une réduction du stress ou une meilleure fluidité dans les processus.

Les cas d’usage les plus prometteurs sont souvent simples et récurrents. Ils concernent par exemple la génération d’un premier brouillon, la synthèse d’un document, la préparation d’un support ou encore la traduction d’un contenu. Ces actions ne transforment pas radicalement un métier, mais elles soulagent les collaborateurs dans leur quotidien et ouvrent la voie à une adoption plus large.

En parallèle, il peut être utile d’explorer quelques cas plus stratégiques, liés à la performance commerciale ou à la production de livrables pour les clients. Mais ces projets doivent être encadrés, avec des tests en conditions réelles avant toute généralisation.

Impliquer les métiers et avancer par étapes

La réussite d’un projet IA repose autant sur la technique que sur l’humain. C’est pourquoi les métiers doivent être associés très tôt à la réflexion. Ce sont eux qui savent où l’IA peut faire gagner du temps, sécuriser un livrable ou fluidifier une tâche répétitive.

Organiser des courts ateliers avec les référents métiers permet de recueillir leurs besoins, d’identifier les irritants concrets et de co-construire des solutions adaptées. C’est aussi une manière de créer de l’adhésion et de désamorcer certaines craintes liées à l’automatisation.

Enfin, il est recommandé de commencer par un nombre limité de cas d’usage. Il vaut mieux trois projets bien cadrés et suivis qu’une dizaine de tests dispersés. L’objectif est de prouver rapidement l’utilité de l’IA, d’ajuster les pratiques, et de faire grandir la démarche étape par étape.

En avançant étape par étape, en identifiant les cas d’usage les plus pertinents et en impliquant les métiers dès le départ, il est possible de créer rapidement de la valeur. Pas besoin de viser des projets spectaculaires : ce sont souvent les usages simples, concrets et bien choisis qui ont le plus d’impact.

C’est cette approche progressive, réaliste et centrée sur les besoins du terrain qui permet de faire de l’IA un véritable levier de performance… et non une simple expérimentation passagère.