Le manque de Business Case et de gouvernance des données sont les principaux coupables. Voici comment éviter le purgatoire des pilotes.
C’est le « Purgatoire des Pilotes ». Des dizaines d’initiatives lancées, des milliers d’euros dépensés, et aucun impact réel sur le bilan à la fin de l’année.
1. Le syndrome du marteau
Beaucoup d’entreprises partent de la technologie (« On veut utiliser de l’IA ») plutôt que du problème (« On perd 4h par jour sur la saisie »). Résultat : des solutions techniquement impressionnantes mais inutiles pour les opérationnels.
2. La dette technique invisible
Un prototype (POC) codé en python dans un notebook est très loin d’une application de production. Sécurité, scalabilité, gestion des erreurs, monitoring des coûts… Le passage à l’échelle demande une ingénierie logicielle rigoureuse que les Data Scientists n’ont pas toujours.
3. La qualité des données
L’IA n’est pas magique. Si vos données sont cloisonnées, sales ou non structurées (« Garbage In, Garbage Out »), le modèle échouera. L’étape zéro est souvent une remise à plat de l’architecture de données.