Réussir l'intégration de l'IA générative dans vos projets
Jeudi 6 novembre, nous avons organisé notre troisième petit déjeuner de l'année dédié à l'intelligence artificielle. Une heure d'échanges avec nos invités pour partager 3,5 ans d'expérience concrète dans l'implémentation de l'IA générative au sein d'ARNEO.
L'objectif de cette matinée : déconstruire les idées reçues et partager nos apprentissages terrain. Pas de discours marketing, juste une approche pragmatique de ce qui fonctionne vraiment dans les projets IA.
L'IA générative : entre promesses et réalité terrain
Les chiffres parlent d'eux-mêmes. ChatGPT a atteint son premier million d'utilisateurs en seulement 5 jours. Pour donner un ordre d'idée : Instagram a mis 2,5 mois, Netflix 3,5 ans, et le téléphone 50 ans. Cette adoption fulgurante témoigne d'un bouleversement majeur dans nos façons de travailler.
Aujourd'hui, 78% des organisations ont intégré l'IA dans leurs processus de travail, contre 55% en 2024. Mais cette adoption rapide s'accompagne d'un taux d'échec alarmant : entre 80% et 95% des projets IA échouent, soit le double d'un projet IT classique.
L'IA n'est pas là pour répondre juste, elle est juste là pour répondre.
Cette phrase résume notre approche. L'IA générative insère une notion fondamentale d'incertitude dans les projets. Contrairement au logiciel classique où une condition produit toujours le même résultat, l'IA apporte de la variabilité. Comprendre et gérer cette incertitude est la clé pour réussir son intégration.
Les 4 raisons d'échec des projets IA
La FOMO : faire de l'IA pour faire de l'IA
Le premier piège dans lequel tombent beaucoup d'entreprises : lancer un projet IA uniquement parce que « c'est tendance ». La majorité des projets sont initiés sans avoir identifié de pain point concret, sans KPI défini, sans objectif mesurable.
L'exemple de Klarna illustre parfaitement ce risque. L'entreprise a licencié 2 800 collaborateurs du service client pour les remplacer par des agents conversationnels IA. Résultat : une chute massive de la satisfaction client. Les utilisateurs ont rapidement exprimé leur mécontentement face à l'absence de contact humain. Klarna a dû faire marche arrière et relancer une vague de recrutement.
Notre approche pour éviter ce piège :
- Identifier des pain points concrets : tâches répétitives, pertes de temps, erreurs fréquentes
- Se poser la question : un être humain peut-il faire ce que je demande à l'IA ? Si non, l'IA aura probablement du mal
- Évaluer l'utilité vs l'incertitude créée avant de se lancer
- L'IA est un accélérateur, pas une baguette magique. Elle ne crée pas à partir de rien.
La confusion entre POC et projet industrialisé
Dans les entreprises, nous observons deux profils extrêmes face à l'IA :
- Le « testeur fou » : teste tous les nouveaux modèles sans limite, peu attentif à la sécurité et à la qualité
- La « crainte paralysante » : bloque toute innovation par excès de prudence sur la sécurité et la structuration
Chez ARNEO, nous croyons au meilleur des deux mondes : une culture d'innovation contrôlée.
L'IA générative abaisse considérablement la complexité technique. Des profils non-techniques peuvent aujourd'hui créer des expérimentations fonctionnelles en quelques jours grâce au « vibe coding » – cette capacité à construire rapidement un logiciel en dialoguant avec un modèle de langage.
Notre outil Kota, présenté en démonstration, en est l'exemple parfait : 2 jours de développement pour un générateur de devis complet. Sans IA, cela aurait nécessité plusieurs semaines et plusieurs profils (designers, développeurs, chefs de projet).
Le concept du « software jetable » :
Nous entrons dans une ère où les outils peuvent être produits rapidement, pour des besoins très spécifiques, et être remplacés tout aussi vite. Le MVT (Minimum Viable Test) remplace le MVP dans cette logique d'expérimentation rapide.
Cas d'usage concrets :
- Outils internes (génération de devis, scan de documents)
- Sites éphémères ou événementiels
- Pages de lead generation connectées au CRM
- Tests en environnement contrôlé
L'enjeu sous-jacent : accepter l'imperfection dans les POC tout en gardant des standards élevés pour les projets industrialisés.
Les 20% qui font toute la différence
Voici le constat qui surprend toujours : les 80 premiers pourcents d'un projet IA se font rapidement. En quelques heures ou quelques jours, vous avez un prototype fonctionnel qui semble marcher. C'est galvanisant.
Mais les 20% restants – le passage du POC au produit commercialisable – prennent tout le temps. Et c'est là que se concentrent les véritables défis :
- Comment vérifier que l'IA ne dit pas n'importe quoi ?
- 1% d'erreur est-il acceptable pour mon business ?
- Comment monitorer les performances ?
- Comment affiner le prompt system ?
- Comment se protéger contre le prompt injection ?
Ces problématiques sont nouvelles et nécessitent une infrastructure logicielle adaptée. Nous avons développé chez ARNEO une stack complète incluant :
- Observabilité (Langfuse) : tracer précisément les interactions, monitorer les inputs/outputs
- Routing (LightLLM) : optimiser les coûts en sélectionnant le modèle adapté à chaque requête
- Sécurité (LLM Guard) : filtrer les données sensibles avant envoi au modèle
Notre retour d'expérience : même avec ces outils, le gain de productivité global est plus proche de 10-15% que des 50% annoncés. Mais ce gain est réel et précieux.
L'expérience utilisateur négligée
Le chatbot est devenu l'interface par défaut de l'IA. Pourtant, les utilisateurs ne sont pas particulièrement satisfaits de cette expérience. Trop souvent, ils ne savent pas quoi demander face à un champ vide.
Notre conviction : il existe de nombreuses autres façons d'interagir avec l'IA, souvent plus pertinentes. L'IA peut être invisible, opérer en arrière-plan, composer dynamiquement des interfaces adaptées au profil de l'utilisateur.
Lors du petit déjeuner, nous avons présenté un POC de parcours de visite pour le musée du Quai Branly. Plutôt que de demander à l'utilisateur de décrire son projet de visite dans un champ texte, nous proposons des tags cliquables (famille, accessibilité, centres d'intérêt, durée). En arrière-plan, l'IA compose une page personnalisée avec les informations pertinentes.
L'IA n'a pas besoin d'être ostentatoire pour être utile. Au contraire, les meilleures expériences sont souvent celles où l'utilisateur ne se rend même pas compte qu'il interagit avec une intelligence artificielle.
Nos démonstrations : de la théorie à la pratique
Kota : génération de devis intelligente
Kota est notre outil interne de génération de devis. Développé en 2 jours, il illustre parfaitement le potentiel du vibe coding pour des outils métier.
Fonctionnalités :
- Saisie vocale ou texte du besoin
- Génération automatique des lignes de devis avec calculs
- Interface visuelle pour contrôle et modification humaine
- Gestion de multiples grilles tarifaires
Le point clé : Kota aide à générer, mais ne fait pas de cotation. Pour estimer le coût d'un projet complexe, un humain doit d'abord poser les bonnes questions. L'IA accélère la tâche répétitive de mise en forme, pas la réflexion stratégique.
Newsletter to Podcast : humaniser la communication interne
Pour un groupe immobilier client, nous avons développé un POC transformant les newsletters internes en podcasts audio. L'objectif : dynamiser une communication écrite qui, bien qu'ayant un bon taux d'ouverture, n'était pas vraiment lue.
Le processus :
- Analyse automatique du contenu et extraction des topics
- Sélection humaine des sections à inclure
- Génération du transcript adapté à l'oral
- Édition manuelle possible du texte
- Génération audio avec clonage vocal de la dirigeante
La démonstration a validé la faisabilité technique en quelques heures de développement. L'industrialisation viendra ensuite, avec optimisation de la dynamique vocale et intégration au CMS.
Scan de cartes grises : l'IA qui s'auto-évalue
Un de nos clients recopie manuellement les informations de cartes grises dans son CRM. Nous avons développé un outil combinant OCR et IA générative pour automatiser cette tâche.
L'innovation principale : l'IA évalue elle-même son niveau de confiance sur chaque information extraite. L'interface affiche un pourcentage de fiabilité global et par champ. Cette transparence permet un contrôle humain ciblé uniquement sur les cas incertains.
Notre méthodologie pour réussir
Cadrage
Identifier un vrai pain point, pas faire de l'IA pour l'IA
Conception
POC rapide pour valider la faisabilité, attention à l'architecture
Production
Mise en place de systèmes de contrôle et d'observabilité
Recette
Phase plus chronophage que pour un projet classique (tests multiples, vérification des réponses)
Déploiement
Monitoring continu et amélioration continue obligatoires
La clé du succès tient en 4 recommandations :
- Identifier une vraie problématique métier
- Tester rapidement avec un MVT (Minimum Viable Test)
- Industrialiser avec une vraie infrastructure (observabilité, routing, sécurité)
- Penser expérience utilisateur avant tout
Ce qu'on retient
Trois ans et demi d'expérimentation nous ont appris une chose fondamentale : l'humilité est le mot clé dans l'intégration de l'IA générative.
L'IA n'est pas une solution miracle. C'est un outil puissant qui nécessite une approche méthodique, une infrastructure robuste, et surtout une vraie réflexion sur la valeur qu'elle apporte aux utilisateurs finaux.
Les projets qui réussissent sont ceux qui partent d'un besoin concret, qui acceptent l'expérimentation rapide, qui investissent dans les 20% finaux, et qui gardent l'utilisateur au centre de toutes les décisions.
Chez ARNEO, nous continuons d'apprendre chaque jour. Nos échecs nous enseignent autant que nos succès. Et c'est exactement ce que nous voulions partager lors de ce petit déjeuner : une vision pragmatique et honnête de l'intégration de l'IA dans les projets digitaux.