Alors que l’intelligence artificielle occupe une place centrale dans les discours stratégiques des entreprises, sa mise en œuvre opérationnelle reste souvent floue.
Digitalent,
société française à l’origine de MIA, première plateforme souveraine d’IA no code
dédiée aux entreprises, propose une méthode claire et pragmatique pour intégrer
efficacement l’IA dans une organisation, en 5 étapes clés.
Une révolution
technologique encore sous-exploitée
L’IA promet beaucoup : automatisation des
tâches, analyse prédictive, amélioration de l’expérience client, création de
nouveaux services. Pourtant, selon l’INSEE, seulement 29% des entreprises
françaises déclarent utiliser des outils d’analyse de données, alors que 80%
des données d’entreprise restent dormantes.
De l’autre côté, le
marché mondial de l’IA explose : 241 milliards de dollars aujourd’hui, 744
milliards attendus d’ici 2030. Les usages se diffusent parfois à bas bruit —
plus d’un salarié sur deux utilise déjà des outils d’IA sans en informer
formellement sa direction. Il est temps de structurer ces initiatives.
Les 5 étapes clés pour
réussir un projet d’IA selon Digitalent
1. Définir les attentes
et les cas d’usage
Quels sont vos
objectifs métiers ? Vos irritants opérationnels ? Quels gains concrets
attendez-vous (temps, qualité, satisfaction client) ? L’IA doit être au service
d’une vision stratégique, pas d’une expérimentation isolée. Identifiez les
activités répétitives, chronophages, ou à forte valeur analytique pour en faire
les premiers leviers.
2. Sélectionner et
structurer vos données
L’IA est aussi
performante que les données qu’elle utilise. Il faut en définir la source
(interne/externe), la qualité, la fréquence de mise à jour, le niveau de
structuration, et les règles métiers associées. Cette étape permet de bâtir un
socle de données fiable pour alimenter les algorithmes.
3. Choisir l’outil
adapté
Faut-il un outil
spécialisé (vertical) ou généraliste (horizontal) ? Est-il no code ou
nécessite-t-il des compétences techniques avancées ? Peut-il s’intégrer
facilement dans vos systèmes existants ? MIA, par exemple, permet de déployer
des modèles d’IA en quelques clics, sans ligne de code, avec un support dédié
et un haut niveau de personnalisation.
4. Expérimenter avant
de généraliser
Adoptez une approche
test & learn : lancez un POC ou un POV sur un périmètre restreint, avec des
indicateurs clairs (KPI) et des utilisateurs référents. Cette phase permet de
valider la pertinence de la solution, de l’ajuster, et de préparer le terrain
pour un déploiement élargi.
5. Accompagner la
conduite du changement
L’IA ne remplace pas
l’humain : elle le complète. Sa réussite passe par une pédagogie active, des
formations progressives, l’implication des équipes, des référents identifiés et
une écoute terrain constante. Le suivi de l’adoption et l’amélioration continue
sont clés pour en faire un vrai levier de transformation.
Une IA éthique,
concrète et souveraine
Avec MIA, Digitalent
propose une solution souveraine, responsable et conforme à l’IA Act européen,
développée en collaboration avec l’École Polytechnique et l’Université de
Berkeley. Sans code, transparente, et 100% orientée métiers, MIA est déjà
évaluée par des entreprises comme LVMH, ENEDIS, l’Oréal ou Crédit Agricole,
dans le cadre d’une initiative avec BYO Group, cabinet de conseil.
Christelle Courant, Directrice du développement de Digitalent, rappelle : « L’intelligence artificielle est un formidable accélérateur de performances. Encore faut-il l’intégrer de manière structurée, accessible et éthique. C’est tout l’enjeu de notre démarche avec MIA. »