La question que tout dirigeant devrait se poser
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Depuis plus d’un an, on voit fleurir des “copilotes” et des assistants intelligents partout dans l’entreprise. La promesse est séduisante : réponses instantanées, gain de temps, meilleure qualité. Et pourtant, l’histoire se répète. Pourtant le constat est terrible, 70% des projets IA ne sortent pas des cartons. Le problème vient d’où ? » Neuf fois sur dix, la cause est la même : les données ne sont pas prêtes. L’IA ne répare pas un système d’information désordonné, elle l’amplifie.

Ce sujet n’a rien d’abstrait ni de technique. Il est éminemment opérationnel. Si vous-même avez du mal à retrouver un document important, à savoir quelle version est la bonne, ou qui peut accéder à quoi, votre IA reproduira ces incertitudes… à grande vitesse. Faites l’expérience maintenant, sans outil ni expert : seriez-vous capable de remettre la main en moins de deux minutes sur un document de 2022, de deviner son contenu à son nom de fichier, et d’indiquer sans hésiter qui y a accès ? Si l’une de ces réponses est “non”, l’IA ne fera pas mieux que vous ; elle s’appuiera sur des sources erronées, mélangera des versions et proposera des raisonnements bancals avec beaucoup d’assurance.

Dans les organisations où l’IA déçoit, on retrouve souvent le même décor. Les documents sont dispersés entre serveurs, emails, disques personnels et espaces partagés oubliés. Les fichiers portent des noms folkloriques  (“contrat_client_final” puis “final_v2” puis “VRAIMENT_FINAL”, …) et il existe cinq versions contradictoires d’une même vérité. Les formats sont parfois illisibles : scans de scans, tableurs interminables, rapports Word de 200 pages que personne n’ouvre plus. Et les permissions sont floues : trop d’accès pour certains, pas assez pour d’autres. Dans ce contexte, demander à une IA de “nous donner la bonne réponse” revient à demander à un nouveau collaborateur brillant de ranger une bibliothèque où les livres ont perdu leur couverture et où personne ne sait quel chapitre est à jour.

La bonne nouvelle, c’est qu’il n’est pas nécessaire de “refaire tout le SI” pour rendre vos données exploitables. L’IA aime la simplicité : un endroit clair où chercher, des documents nommés de façon cohérente, une version qui fait foi et des droits d’accès alignés avec la réalité du terrain. Dans une entreprise B2C que j’ai accompagnée (concessionaire Mercedes), nous n’avons pas commencé par “brancher l’IA”. Nous avons d’abord choisi un périmètre très simple : les procédures clients et la base de connaissances internes, puis nous avons rassemblé les contenus épars, harmonisé les formats, défini une règle de nommage lisible et installé une routine de mise à jour. Trois mois plus tard, l’assistant IA répondait justement aux questions des équipes support, et le temps de traitement par ticket avait baissé sans la moindre “magie” supplémentaire. Le secret n’était pas l’outil : c’était l’ordre.

Pourquoi est-ce si déterminant aujourd’hui ? Parce que la génération de réponses de ces nouveaux assistants est statistique : ils rédigent en s’appuyant sur ce qu’ils trouvent. Si la base est propre et cohérente, l’outil devient un accélérateur crédible. Si la base est confuse, l’outil “hallucine” ou, pire, combine vraie et fausse information dans un discours très convaincant. Or, pour un dirigeant, rien n’est plus dangereux qu’une erreur dite avec aplomb et diffusée en un clic.

Se poser la question “mes données sont-elles prêtes ?”, c’est donc aborder l’IA par le bon bout : celui de la qualité, de la gouvernance et du bon sens. Concrètement, cela revient à décider où vivent vos informations importantes, comment elles s’appellent, qui les tient à jour, qui y accède et à quelle fréquence elles sont revues. Ce n’est pas une chasse au trésor technologique ; c’est un travail d’organisation. On commence petit, on choisit un département où l’information est simple (FAQ, procédures, offres commerciales), on met de l’ordre, et seulement ensuite on équipe ce périmètre d’un assistant. Ce cycle court apporte deux gains précieux : un bénéfice visible rapidement , des réponses plus fiables, une recherche plus rapide et un apprentissage sur la meilleure manière d’étendre le dispositif.

L’IA amplifie tout, le meilleur comme le pire. Des données bien tenues donnent des réponses fiables et utiles. Des données confuses produisent des erreurs rapides et coûteuses. La vraie modernité, aujourd’hui, n’est pas d’installer le dernier gadget ; c’est d’être capable d’expliquer, simplement, d’où vient chaque réponse et pourquoi on peut s’y fier. Commencez là. Et posez-vous cette question très concrète, tout de suite : si vous deviez retrouver votre politique tarifaire 2023 maintenant, en combien de temps y parviendriez-vous — et seriez-vous certain d’avoir la bonne version ?