L’intelligence artificielle générative (IA générative) suscite un engouement immense dans les entreprises, mais transformer ses expérimentations en services opérationnels reste un défi majeur. Selon une étude de Deloitte, plus des deux tiers des dirigeants estiment que moins d’un tiers de leurs projets d’IA générative aboutiront à une mise à l’échelle significative dans les six prochains mois. Comment relever ce challenge ? Voici quatre enseignements clés issus de l’expérience de Warner Leisure Hotels, partagés par leur responsable cloud et sécurité IT, Madoc Batters.
**1. Construire des bases solides avant d’aller vite**
Le feu vert donné à l’IA générative ne doit pas faire oublier les fondations essentielles. Batters rappelle que l’investissement rapide dans cette technologie peut s’avérer contre-productif sans une infrastructure adaptée, notamment autour des données, du cloud et des réseaux. Warner a adopté une stratégie cloud-first et utilise la méthodologie GitOps pour automatiser l’infrastructure, ce qui facilite la mise en place et le pilotage des expérimentations IA. Une architecture robuste garantit ainsi que l’IA puisse s’intégrer et évoluer sans accroc.
**2. Oser expérimenter avec agilité**
Adopter une approche itérative est crucial. Il faut tester en environnement réel, accepter les échecs rapides pour mieux corriger et avancer – le fameux « fail fast » des méthodologies agiles. Warner a notamment intégré l’IA générative dans sa gestion FinOps (optimisation des coûts cloud), où l’IA fournit en temps réel des recommandations pour ajuster les ressources et maîtriser les dépenses. Cette phase d’expérimentation permet de mesurer concrètement les bénéfices et de préparer des déploiements plus larges.
**3. Laisser les collaborateurs choisir d’adopter l’IA**
L’appropriation par les équipes est un levier puissant de succès. Warner ne contraint pas ses développeurs à utiliser l’IA, mais leur offre des outils avec des garde-fous pour canaliser les usages. Cette autonomie d’adoption favorise l’adhésion naturelle : les bénéfices réalisés incitent progressivement à intégrer l’IA dans les pratiques quotidiennes, sans sensation d’imposition.
**4. Poursuivre l’exploration avec prudence et méthode**
Pour Batters, une vigilance particulière doit être portée à la gestion des données : s’assurer de leur qualité et de leur sécurisation est indispensable avant toute initiative IA. L’usage de modèles doit être maîtrisé, notamment en comprenant les implications sur la confidentialité et la propriété des données. Par ailleurs, la qualité du « prompting » (formulation des requêtes adressées à l’IA) est un facteur clé de réussite, parfois plus critique que la taille ou la puissance du modèle utilisé. Un bon design des workflows et des interactions permet d’exploiter pleinement le potentiel de l’IA générative.
En conclusion, le passage à l’échelle de l’IA générative en entreprise ne se résume pas à une simple adoption technologique, mais nécessite une préparation rigoureuse, une culture d’expérimentation ouverte et une gestion responsable des données. Les entreprises qui sauront conjuguer ces dimensions auront un avantage compétitif durable dans ce nouvel âge numérique.
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