Livre blanc IA n°1 : piloter, pérenniser et faire évoluer les projets IA

Le 3e et dernier chapitre de notre premier Livre Blanc Intelligence Artificielle - produit par nos experts IA et piloté et mis en page par Digital League

Livre Blanc Intelligence Artificielle n°1
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Livre Blanc Intelligence Artificielle n°1 
Chapitre 3

Piloter, pérenniser et faire évoluer les projets IA
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Piloter, pérenniser et faire évoluer les projets IA

Déployer une solution d’intelligence artificielle n’est que le début du voyage. Si les phases de cadrage - chapitre 1 - et de développement- chapitre 2 - mobilisent l’essentiel de l’attention, c’est dans la durée que se joue véritablement la réussite d’un projet IA.

Selon Gartner (2024), 30% des projets d’IA générative seront abandonnés après la preuve de concept d’ici fin 2025.

Selon Expleo-Ipsos (2024), 39% des entreprises n’ont pas encore franchi l’étape de la mise en production.

Le fossé entre l’enthousiasme initial et la réalité opérationnelle révèle une vérité : 

 avoir une IA fonctionnelle ne signifie pas que le projet est terminé. 

​

Contrairement aux systèmes informatiques traditionnels, les solutions d’intelligence artificielle ne sont jamais figées. Elles évoluent, dérivent, s’améliorent ou se dégradent en fonction de : 

• la qualité du pilotage,
• l’engagement des utilisateurs
• la capacité de l’organisation à s’adapter.

La règle du 10/20/70, illustre cette réalité : le succès d’un projet IA dépend à 10 % de l’algorithme, 20 % de la technologie et 70 % des personnes et de la transformation des processus (BCG, 2020). 

👉 Un modèle peut afficher 98 % de précision en test et générer zéro valeur s’il n’est pas adopté par les équipes.

Ce que couvre ce dernier chapitre.

Le succès d’une initiative IA ne se mesure pas le jour du déploiement, mais six mois, un an, ou deux ans après. 

Ce succès durable repose sur sept fondations, que nous détaillons ici :

• 1. Définir la fin du projet IA
  Distinguer clôture technique et clôture métier
• 2. Mesurer la performance et organiser le suivi
  Piloter par les KPI dans la durée 
  
• 3. Pérenniser la solution et envisager la suite 
  
  Passer du POC à l’actif stratégique
• 4. Former, accompagner, itérer
  Ancrer l’adoption dans la durée
• 5. Gérer la maintenance et les dérives 
  
  Surveiller un actif vivant
• 6. Structurer la gouvernance IA post-déploiement
  Faire évoluer les instances
• 7. Maintenir la conformité juridique dans le temps
  
  Anticiper les évolutions réglementaires

Dans l’univers IA, la clôture formelle d’un projet ne marque pas la fin d’un cycle, mais le début d’une nouvelle phase :  celle du run, de l’optimisation continue et de l’extension du périmètre. 

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