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Récap webinaire – IA stratégique : intégrer l’intelligence artificielle au cœur de l’organisation
Temps de lecture :
13 minutes
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4 septembre 2026
L’intelligence artificielle évolue rapidement. Après une première vague surtout centrée sur la génération de contenu, les organisations voient maintenant apparaître des systèmes capables de planifier, d’agir et d’exécuter certaines tâches. Cette évolution vers l’IA agentique ouvre la porte à une transformation plus profonde des processus, mais elle exige aussi davantage de structure, de gouvernance et de contrôle.
Lors de notre webinaire, nos experts Pierre Lessard, Maristela Godoy et Alexis Cadorette ont présenté une démarche pour intégrer l’IA au cœur de l’organisation. Pour créer une valeur durable, une organisation doit relier ses initiatives à sa vision d’affaires, choisir les bons processus, progresser par étapes et intégrer les données et la sécurité dès le départ. L’IA ne se limite plus à améliorer quelques tâches individuelles : elle peut aider à repenser des flux de travail complets, à réduire les frictions et à libérer les équipes pour des activités où le jugement, l’expertise métier, la créativité et les relations humaines demeurent essentiels.
Partie 1 : De l’expérimentation à une organisation centrée sur l’IA
L’accès aux outils ne garantit pas la transformation
Dans plusieurs organisations, l’adoption a commencé par l’attribution de licences et l’expérimentation avec des outils comme ChatGPT ou Copilot. Certaines personnes ont obtenu des gains de productivité, de créativité ou de qualité, mais ces réussites sont souvent demeurées isolées. Les usages se sont multipliés sans toujours être coordonnés, priorisés ou mesurés à l’échelle de l’organisation. Les données présentées durant le webinaire indiquent qu’à peine 20 % des organisations utilisent l’IA de façon avancée et que seulement 6 % ont atteint une intégration complète à l’échelle de leur organisation. Un autre constat présenté indique que 95 % des projets d’IA réalisés en 2025 n’ont pas créé la valeur attendue. La difficulté ne réside donc pas uniquement dans la technologie : elle vient souvent d’un projet lancé à partir d’un outil plutôt qu’à partir d’un besoin d’affaires clairement défini.
Aujourd’hui, le contexte change. Les investissements sont davantage guidés par la productivité, la pression concurrentielle et la nécessité d’obtenir des résultats concrets. L’enjeu n’est plus de multiplier les essais, mais de démontrer une valeur mesurable et alignée sur les priorités de l’organisation.
De l’IA générative à l’IA agentique
L’IA générative produit du texte, des images, de l’audio, de la vidéo ou du code à partir d’une consigne. L’IA agentique va plus loin : elle peut planifier des actions, exécuter certaines tâches et collaborer avec les personnes et les systèmes de l’organisation. Cette autonomie accrue permet d’envisager la prise en charge d’activités complètes plutôt que de simples demandes ponctuelles.
Plus l’IA devient autonome, plus les processus qui lui sont confiés peuvent devenir prioritaires.
Ce que signifie adopter un modèle « IA First »
Une organisation centrée sur l’IA exploite ses données et l’intelligence artificielle pour transformer son modèle d’affaires, ses processus et sa capacité d’innovation. Les processus sont repensés dès le départ pour tirer parti de l’IA, plutôt que de simplement superposer un outil à une façon de faire existante.
L’approche présentée repose sur trois principes complémentaires : commencer par l’IA pour les activités qu’elle exécute efficacement, optimiser avec les personnes pour les tâches qui exigent jugement et expertise, puis mettre à l’échelle avec les systèmes de l’organisation. L’objectif n’est pas de remplacer les équipes, mais de leur permettre de se concentrer davantage sur les activités à valeur ajoutée.
Partie 2 : Transformer une vision en stratégie IA concrète
Partir du besoin d’affaires, pas de l’outil
Une ambition ne produit pas de résultats à elle seule. Elle doit être traduite en objectifs et en choix cohérents. La stratégie IA relie la vision d’affaires aux processus, aux ressources et aux mesures de succès. Elle permet de déterminer quoi faire, dans quel ordre et dans quel périmètre.
Le diagnostic vient avant la solution. Il faut d’abord comprendre comment l’organisation crée de la valeur, puis cartographier le parcours de bout en bout. Cette lecture évite d’automatiser une tâche isolée sans tenir compte des informations, des décisions et des personnes qui l’entourent. Elle aide aussi à cibler les irritants qui ont le plus d’impact sur les résultats d’affaires.
Une stratégie IA ne consiste donc pas à lancer davantage de projets. Elle consiste à sélectionner les initiatives les plus pertinentes et à concentrer les efforts là où la valeur peut être démontrée.
Avancer un processus à la fois
Une organisation ne devient pas centrée sur l’IA du jour au lendemain. La démarche est progressive : choisir un objectif d’affaires, cibler un processus réaliste, lancer une première expérimentation, apprendre, ajuster, puis étendre la transformation à d’autres processus.
Chaque initiative réussie renforce la capacité de l’organisation. Les apprentissages sur les usages, les données, les risques, la gouvernance et l’adoption deviennent des fondations réutilisables. L’organisation ne repart donc pas de zéro à chaque nouveau projet.
Cette transformation touche aussi les talents et la culture. Les équipes doivent développer de nouvelles compétences, documenter leur expertise et apprendre à collaborer avec des agents. Les structures peuvent devenir plus fluides et davantage orientées vers la création de valeur de bout en bout. Les gains de temps comptent, mais ils ne suffisent pas à démontrer la réussite d’une initiative.
Consultez notre page Stratégie IA avec Microsoft 365 Copilot.
Partie 3 : Réduire le risque grâce à une exécution structurée
Explorer, planifier, puis exécuter
Avant de développer, une équipe doit comprendre le besoin réel et documenter l’état actuel du processus. La phase d’exploration sert à cartographier les données, les décisions, les règles d’affaires et les inconnues techniques. La planification précise ensuite les technologies, les licences, les intégrations, les prérequis, le périmètre et la feuille de route. L’exécution peut alors progresser par courtes itérations, avec des validations régulières auprès des utilisateurs.
Préparer les données pour l’IA
Les données sont le carburant de l’IA. Elles comprennent les fichiers Word, Excel et PDF, les images, les bases de données, les informations contenues dans les applications infonuagiques ainsi que les connaissances qui résident uniquement dans la tête des employés. Dans plusieurs projets, le travail le plus important n’est pas le développement de l’agent, mais l’inventaire, la documentation, la gouvernance et la préparation des données. Une fondation de données bien structurée facilite le premier projet et accélère les initiatives suivantes.
Intégrer la sécurité dès la conception
La sécurité n’est pas une étape à ajouter à la fin du projet. Elle doit accompagner chaque décision, de la conception du processus au déploiement de l’agent. Les risques existants, accès trop larges, données non protégées, secrets mal gérés ou absence de traçabilité, peuvent être amplifiés par un système capable d’agir automatiquement. Toute action importante doit pouvoir être attribuée, journalisée et évaluée, qu’elle ait été réalisée par une personne, un agent ou un agent agissant pour une personne.
Questions auxquelles nous avons répondu pendant notre webinaire
Faut-il commencer par choisir un outil d’IA?
Non. Le point de départ est le besoin d’affaires. L’organisation doit d’abord clarifier l’objectif, le processus concerné, les utilisateurs, les données requises et la façon de mesurer le succès. La technologie est choisie ensuite en fonction de ce contexte.
Comment éviter une multiplication de projets pilotes isolés?
Il faut relier les initiatives à une vision commune, comprendre la chaîne de valeur de bout en bout et prioriser les processus qui répondent le mieux aux objectifs d’affaires. Chaque projet doit contribuer à une direction partagée plutôt qu’à une collection d’expérimentations indépendantes.
Quelles données faut-il préparer pour un projet d’IA?
Comment gérer le risque lié à une technologie qui évolue rapidement?
Êtes-vous prêt à cibler un premier processus à transformer?
Le passage à l’action commence par un processus clairement défini, lié à un objectif d’affaires et suffisamment circonscrit pour apprendre rapidement. Cette première initiative permet de valider la valeur, de renforcer les compétences internes et de préparer les transformations suivantes.
Precicom peut vous accompagner pour clarifier votre vision, cartographier vos processus, cibler une première initiative, préparer les données et encadrer l’exécution. Une démarche progressive permet de démontrer la valeur, de gérer le risque et de développer les capacités nécessaires pour poursuivre la transformation. Découvrez notre accompagnement en stratégie IA avec Microsoft 365 Copilot.
Restez à l’affût de nos prochains webinaires IA, qui approfondiront certains volets de cette démarche. Pour planifier votre présentation personnalisée, n’hésitez pas à nous joindre dès aujourd’hui.
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