Suite à la note de l’INSEE, Olivier Hémar (MARGO) analyse le décalage entre le potentiel de l’intelligence artificielle et son application réelle en entreprise.

La note de conjoncture publiée ce jour par l’INSEE confirme la place grandissante de l’intelligence artificielle (IA) comme un levier potentiel de croissance pour l’économie française. Si les perspectives macroéconomiques sont prometteuses, la réalité sur le terrain est plus nuancée, oscillant entre expérimentations réussies et difficultés de déploiement à grande échelle. Pour Olivier Hémar, cofondateur et CEO de MARGO, groupe de conseil spécialisé en data et IA, l’heure n’est plus à la découverte mais à l’industrialisation.

« Aujourd’hui, l’enjeu n’est plus de tester l’IA, mais de la rendre réellement productive. Cela suppose de passer d’expérimentations isolées à des systèmes intégrés, capables d’impacter directement les opérations et les décisions métier », explique Olivier Hémar. Fort de l’expérience de son groupe auprès de grands acteurs de l’énergie, de la santé ou de l’industrie, il décrypte les conditions nécessaires pour transformer l’essai technologique en performance économique durable.

Un décalage persistant entre le potentiel et la réalité

Le premier constat est celui d’un fossé entre les effets d’annonce et la réalité opérationnelle. Tandis que l’IA est présentée comme une révolution imminente, de nombreuses organisations peinent à dépasser le stade du « Proof of Concept » (POC), ou preuve de concept. Ces projets, souvent menés en vase clos par des équipes de data scientists, démontrent une faisabilité technique mais échouent à s’intégrer dans les processus métiers existants. Le passage d’un prototype fonctionnel à un outil robuste, utilisé quotidiennement par des centaines de collaborateurs, représente un défi majeur qui freine encore la diffusion massive de l’IA.

Les clés du succès : industrialisation, données et intégration

Pour qu’elle devienne un levier de croissance mesurable, l’IA doit, selon Olivier Hémar, répondre à trois conditions fondamentales. La première est l’industrialisation : les solutions doivent être conçues dès le départ pour être évolutives, maintenables et sécurisées. La seconde est la qualité des données. Sans un corpus de données fiables, propres et accessibles, même le plus sophistiqué des algorithmes produira des résultats inexploitables. Enfin, l’intégration métier est cruciale. L’outil d’IA ne doit pas être une strate technologique supplémentaire, mais un véritable copilote intégré aux logiciels et aux habitudes de travail des équipes pour augmenter leur efficacité.

Des secteurs pionniers aux gains déjà tangibles

Malgré les défis, certains secteurs récoltent déjà les fruits de leurs investissements. L’industrie, par exemple, utilise l’IA pour la maintenance prédictive de ses équipements, réduisant les pannes et les coûts d’intervention. Dans la logistique, l’optimisation des tournées de livraison et la gestion des stocks permettent des gains de productivité significatifs. Le secteur de la santé n’est pas en reste, avec des applications allant de l’aide au diagnostic à l’accélération de la recherche pharmaceutique. Ces succès démontrent que lorsque les conditions sont réunies, l’impact de l’IA est concret et quantifiable.

Les freins à l’adoption : ROI, gouvernance et compétences

Plusieurs obstacles expliquent la prudence de nombreuses entreprises. Le calcul du retour sur investissement (ROI) d’un projet IA reste complexe, rendant les décisions d’investissement difficiles dans un contexte économique contraint. La question de la gouvernance des données et des algorithmes est également centrale : qui est responsable des décisions prises par une machine ? Comment garantir l’éthique et la transparence des modèles ? Enfin, le passage à l’échelle se heurte souvent à un manque de compétences internes, non seulement pour développer les solutions, mais aussi pour les piloter et les faire adopter par les équipes.

Fondé en 2005, MARGO s’est imposé comme un acteur de référence dans le conseil IT de haute complexité. Avec plus de 400 collaborateurs et un chiffre d’affaires de 42 millions d’euros, le groupe accompagne des entreprises en France, en Pologne et en Angleterre sur leurs projets de transformation les plus ambitieux, notamment dans les domaines de la data et de l’intelligence artificielle.