La semaine dernière, lors de notre conférence au Salon Connexion, vous avez fait salle comble pour discuter d’un sujet aussi enthousiasmant que complexe: Êtes-vous vraiment prêts à adopter l’IA?
Cet échange a confirmé ce que nous constatons sur le terrain: l’intérêt pour l’intelligence artificielle est réel, mais il s’accompagne souvent d’incertitude. Plusieurs organisations veulent se lancer, mais cherchent d’abord à bien se préparer. Et elles ont raison.
Selon une étude de Gartner, plus de 60% des projets IA échouent, non pas à cause de l’outil, mais parce que les bases ne sont pas en place: données peu fiables, outils mal intégrés, absence de gouvernance.
Cet article résume les constats de notre conférence, appuyés par les plus récents rapports Gartner, pour vous aider à valider les préalables d’un projet en intelligence artificielle.
Pourquoi autant de projets en IA échouent?
Avant d’aller plus loin, il est important de comprendre pourquoi tant de projets en IA échouent. Malgré l’engouement et les investissements, une grande partie des initiatives n’atteignent pas leurs objectifs.
En effet, selon Gartner, 63% des organisations affirment ne pas avoir les bonnes pratiques de gestion des données, ou ne savent pas si elles les ont, pour soutenir leurs projets d’intelligence artificielle.
Ce constat s’explique par plusieurs facteurs fréquents que l’on observe autant dans les grandes entreprises que dans les PME:
- Des données incomplètes, désorganisées ou obsolètes
- Une absence de stratégie claire sur la gouvernance et l’exploitation des données
- Des outils mal intégrés ou inadaptés aux besoins réels
Trop d’organisations commencent par la technologie, sans avoir préparé les fondations. Cependant, l’IA repose sur des données fiables, structurées et accessibles.
Comme souligné lors de notre conférence à Connexion, l’intention de bien faire est là. Ce qui manque souvent, c’est une méthode claire pour évaluer sa préparation.
5 éléments à valider avant d’adopter l’IA
Comme vu précédemment, de nombreux projets d’IA échouent non pas par manque d’ambition, mais parce que certaines bases essentielles n’étaient pas en place. Pour éviter de répéter les mêmes erreurs, il est crucial de valider quelques éléments clés avant même de choisir un outil ou un cas d’usage.
Voici cinq aspects à examiner pour déterminer si votre organisation est réellement prête à intégrer l’intelligence artificielle.
1. Votre infrastructure technologique est-elle prête?
Un des premiers freins à l’adoption de l’IA est souvent l’état des systèmes en place. Beaucoup d’organisations souhaitent intégrer des outils d’IA alors que leur base technologique n’est pas prête.
Avant toute chose, il faut valider que vos systèmes:
- Sont à jour et maintenus régulièrement
- Peuvent communiquer entre eux (intégration entre CRM, ERP, outils métiers)
- Permettent une collecte, un stockage et un accès fluide aux données
- Peuvent soutenir l’automatisation de certaines tâches ou flux de données
Si vos logiciels sont cloisonnés ou que l’accès aux données est limité, l’IA risque d’ajouter de la complexité plutôt que de la valeur.
Objectif: une architecture souple, interconnectée et évolutive, capable de soutenir des projets IA actuels et futurs.
2. Avez-vous une stratégie de données claire?
Avoir des données ne suffit pas. Pour qu’un projet d’IA fonctionne, il faut savoir quelles données vous avez, où elles sont, à quoi elles servent, et qui en est responsable. Trop d’organisations accumulent des volumes importants sans réelle stratégie. Résultat: données en silo, doublons, formats incohérents, ou informations inutilisables.
Voici les bonnes pratiques à mettre en place:
- Identifier clairement les sources de données utilisées dans l’organisation
- Maintenir un inventaire ou un catalogue centralisé de vos données
- Offrir aux équipes des tableaux de bord fiables, à jour et compréhensibles
- Appuyer les décisions clés sur des données consolidées, propres et cohérentes
Si vos données ne sont pas organisées, accessibles et bien gouvernées, vous risquez de prendre de mauvaises décisions ou d’alimenter vos modèles avec des données biaisées.
Objectif: une stratégie claire, alignée sur vos priorités d’affaires et partagée entre les équipes (TI, opérations, direction, etc.).
3. Vos données sont-elles prêtes pour l’IA?
Avoir une stratégie de données ne garantit pas que vos données sont prêtes pour l’IA. Les modèles ont besoin de données fiables, structurées, bien formatées et compatibles avec les cas d’usage. Trop souvent, les données sont encore non nettoyées (doublons, erreurs, valeurs manquantes), dispersées dans différents systèmes, mal structurées ou non standardisées ou encore insuffisamment documentées.
Voici les actions recommandées pour évaluer et améliorer la qualité de vos données:
- Nettoyer les données de façon rigoureuse et régulière
- Uniformiser les formats (dates, devises, unités, codification)
- Documenter les champs, les origines et les transformations
- Mettre en place des règles de mise à jour et de contrôle qualité
Si vos données ne respectent pas ces critères, vous augmentez les risques de biais, d’erreurs et d’échecs en production.
Objectif: des données exploitables, bien structurées et validées selon des critères de qualité précis.
4. Disposez-vous des bons outils pour préparer vos données?
Préparer les données à la main devient vite inefficace dès que les volumes augmentent ou que les formats varient. L’IA exige des outils capables d’automatiser, structurer et fiabiliser les données.
Voici les outils et approches à privilégier:
- Plateforme de transformation des données (ETL, pipeline automatisé, etc.)
- Outils pour traiter les données non structurées (PDF, images, etc.)
- Processus automatisés de nettoyage et de mise à jour
- Catalogage et métadonnées pour faciliter l’accès
- Génération de données synthétiques si les données réelles sont limitées
Si vous vous fiez à des outils manuels ou non adaptés, vous ralentirez vos projets, multiplierez les erreurs et limiterez fortement la portée de vos initiatives IA.
Objectif: une chaîne de traitement robuste, automatisée et adaptée à différents types de données.
5. Votre gouvernance est-elle adaptée à l’IA?
La gouvernance des données est souvent sous-estimée, alors qu’elle est essentielle au succès des projets IA. Il ne suffit pas d’avoir de bonnes données: encore faut-il savoir qui en est responsable, comment elles sont utilisées et selon quelles règles. L’intelligence artificielle soulève aussi des enjeux particuliers : biais algorithmiques, respect de la vie privée, conformité aux lois locales ou internationales, comme la Loi 25 au Québec.
Voici les pratiques à mettre en place:
- Définir les rôles et responsabilités liés aux données (propriétaire, gestionnaire, utilisateur)
- Mettre en place des règles de qualité, de sécurité et d’accès
- Documenter les flux de données et les transformations
- Mettre en œuvre des mécanismes de validation humaine (HITL) pour encadrer les décisions automatisées
- Suivre l’évolution des normes et obligations légales en matière d’IA et de données
L’innovation comme prochaine étape
Une fois les fondations en place, c’est-à-dire l’infrastructure, les données, les outils et la gouvernance comme exploré plus tôt, l’IA peut devenir un véritable moteur d’innovation. L’étape suivante consiste à expérimenter, tester des cas d’usage ciblés, puis déployer à plus grande échelle.
Les données parlent d’elles-mêmes. Selon le Conseil de l’innovation du Québec (2024), les PME qui investissent en R&D affichent en moyenne:
- Une augmentation de 13% de leurs actifs
- Une croissance de 25% de leur chiffre d’affaires
- Une rentabilité accrue de 27%
Bref, se préparer pour l’IA, c’est aussi préparer votre organisation à mieux innover.
Conclusion
L’intelligence artificielle peut transformer vos opérations, vos produits et vos décisions. Mais pour en tirer une réelle valeur, il faut d’abord poser les bases : des systèmes adaptés, des données bien préparées, des outils solides et une gouvernance claire.
Les entreprises qui prennent le temps de se préparer correctement maximisent leurs chances de succès, réduisent les risques et ouvrent la porte à une innovation durable.
Envie d’aller plus loin? Contactez notre équipe dès maintenant pour découvrir comment démarrer votre projet du bon pied.
