Face à l’usage non maîtrisé de l’IA, le groupe MARGO souligne l’urgence de passer de l’expérimentation à une production industrielle et sécurisée.

L’intelligence artificielle s’immisce à grande vitesse dans le quotidien des entreprises, mais son adoption s’effectue souvent en ordre dispersé, loin des radars de la direction. Selon une étude de Salesforce datant de 2024, près d’un tiers des collaborateurs utilise déjà des outils d’IA chaque semaine, la plupart du temps en dehors de tout cadre officiel. Cette prolifération d’initiatives individuelles, si elle témoigne d’un réel engouement, engendre une nouvelle forme de « shadow IT » aux conséquences coûteuses pour les organisations.

Un déploiement anarchique aux coûts cachés

Cette fragmentation des usages de l’intelligence artificielle se traduit par une série de problèmes structurels. Les entreprises font face à des dépenses logicielles redondantes, chaque équipe souscrivant à ses propres solutions, et à une multiplication d’initiatives en silos, rendant impossible toute mutualisation des connaissances ou des succès. Cette incapacité chronique à identifier et à généraliser les solutions les plus efficaces représente un frein majeur à la compétitivité et un gaspillage de ressources considérable. Le temps de l’expérimentation à tout-va semble révolu ; l’heure est à la rationalisation et à l’industrialisation.

De l’expérimentation à l’industrialisation : le nouveau paradigme

Le véritable défi pour les entreprises a changé de nature. Il ne s’agit plus simplement d’expérimenter l’IA, mais de la déployer à grande échelle de manière structurée, sécurisée et créatrice de valeur durable. Ce tournant stratégique est au cœur des préoccupations actuelles, comme le confirme Olivier Hémar, CEO du groupe de conseil en IT MARGO.

« Aujourd’hui, le prisme s’est totalement inversé : nous ne mesurons plus l’augmentation des projets IA, car elle est tout simplement devenue le sujet N°1 de nos clients. Aujourd’hui, 80 % des sollicitations adressées au groupe MARGO intègrent l’industrialisation de l’IA », souligne-t-il.

Cette mise en production soulève des questions techniques et organisationnelles complexes : comment assurer le passage à l’échelle des solutions ? Quels modèles d’IA choisir et comment les intégrer ? Comment mettre en place une chaîne MLOps (Machine Learning Operations) efficace pour superviser les performances, gérer le phénomène de « drift » (dérive des modèles) et garantir la fiabilité sur le long terme ?

Reprendre le contrôle pour une IA souveraine et performante

Face à ces enjeux, la gouvernance devient la pierre angulaire du succès. L’objectif est de transformer des usages opportunistes et parfois sauvages en un véritable actif stratégique, maîtrisé et piloté par l’entreprise.

« Aujourd’hui, beaucoup d’entreprises expérimentent l’IA, mais peu réussissent à la mettre en production de manière maîtrisée. C’est précisément là que se situe le véritable enjeu : transformer des usages opportunistes en solutions robustes, sécurisées et gouvernées », explique Olivier Hémar.

Le dirigeant insiste sur la nécessité de reprendre la main pour garantir une IA à la fois performante et souveraine. « En combinant expertise interne et solutions du marché, nous permettons aux entreprises de reprendre le contrôle : déployer une IA performante, souveraine et alignée avec leurs impératifs de gouvernance et de conformité. L’IA ne peut plus être un usage diffus et incontrôlé, elle doit devenir un actif stratégique piloté », conclut-il.

Gouvernance et conformité, clés du succès

Cette approche structurée est d’autant plus cruciale à l’heure où le cadre réglementaire se durcit, avec des textes comme le RGPD et le récent AI Act européen. Loin d’être de simples contraintes, ces régulations offrent une opportunité de bâtir des systèmes d’IA éthiques, transparents et fiables, renforçant ainsi la confiance des clients et des collaborateurs. La maîtrise de la conformité n’est plus une option, mais une condition sine qua non pour toute entreprise souhaitant faire de l’intelligence artificielle un levier de croissance pérenne et responsable.

Fondé en 2005, MARGO est un groupe de conseil en IT spécialisé dans les missions à haute complexité technologique.

Avec plus de 400 collaborateurs en France, en Pologne et en Angleterre, et un chiffre d’affaires de 42 millions d’euros, la société accompagne des grands groupes comme BNP Paribas, Saint-Gobain ou Qubit Pharmaceuticals dans leurs défis liés à la Data, l’IA et la transformation digitale.