Deux ans après le lancement de ChatGPT, le constat est clair : l'immense majorité des entreprises et des administrations ont déjà expérimenté l'IA générative. Les premiers gains de productivité sont visibles dans de nombreux métiers. Pourtant, en Europe, le passage à grande échelle reste timide.
C'est ce que souligne Jacques Pommeraud, PDG d'Inetum depuis février 2023, ancien vice‑président de Salesforce puis de Bureau Veritas. Selon lui, les dirigeants européens ne doutent pas de la technologie elle‑même, mais de sa capacité à transformer en profondeur leurs organisations. S'ajoutent des freins bien connus : principe de précaution, complexité réglementaire, craintes sociales et juridiques.
Dans le même temps, la France et l'Europe ont plus que jamais besoin de gains rapides et massifs de productivité pour rester compétitives. L'enjeu n'est plus de savoir si l'IA générative va transformer l'économie, mais de décider où et à quelle vitesse nous voulons être parmi les gagnants.
Ce guide propose une lecture pratique et positive de cette transformation : pourquoi l'adoption à grande échelle patine, comment dépasser le principe de précaution sans renoncer à la protection, et surtout comment bâtir une feuille de route concrète pour tirer le meilleur parti de l'IA générative dans votre organisation.
1. Où en est vraiment l'adoption de l'IA générative en Europe ?
Depuis fin 2022, l'IA générative a quitté le cercle des experts pour entrer dans le quotidien des collaborateurs : rédaction de contenus, aide à la programmation, synthèse de documents, traduction, support client, etc. Les chiffres issus de multiples études convergent sur quelques tendances robustes.
1.1. Une expérimentation quasi généralisée
Dans les entreprises comme dans les administrations, on observe aujourd'hui :
- Une phase de tests très avancée : la plupart des organisations ont mené des pilotes, des POC ou des expérimentations locales (dans un service, une équipe, un métier).
- Une appropriation individuelle forte : beaucoup de collaborateurs utilisent déjà des outils d'IA générative à titre personnel ou "en marge" des processus officiels, pour gagner du temps dans leurs tâches quotidiennes.
- Des gains visibles mais localisés : on observe des économies de temps significatives sur la rédaction, la préparation de présentations, la veille, la génération de premiers codes ou scripts, etc.
En d'autres termes : l'IA générative est déjà là, mais elle est souvent utilisée sans orchestration globale ni alignement stratégique.
1.2. Le contraste avec les États‑Unis et l'Asie
Là où les entreprises américaines et certaines entreprises asiatiques commencent à industrialiser l'IA générative à l'échelle de chaînes de valeur entières, beaucoup de groupes européens restent sur des usages ponctuels :
- aux États‑Unis, de plus en plus d'entreprises intègrent l'IA générative au cœur de leurs produits, de leurs applications clients et de leurs plateformes internes ;
- en Asie, des géants technologiques et industriels déploient l'IA pour automatiser massivement la relation client, la logistique ou la conception de nouveaux services ;
- en Europe, les déploiements restent souvent par silos métier : marketing, relation client, DSI, parfois finance, rarement l'ensemble de l'organisation.
C'est précisément ce "pas de côté" que pointe Jacques Pommeraud : le fossé ne se situe pas au niveau de l'expérimentation, mais dans la capacité à passer à l'échelle.
2. Pourquoi l'adoption à grande échelle patine en Europe ?
Les freins ne sont pas techniques : les modèles existent, les offres se multiplient, les infrastructures cloud sont disponibles. Ce sont surtout des freins culturels, managériaux et réglementaires.
2.1. Le principe de précaution comme réflexe de gouvernance
Le principe de précaution est une force lorsqu'il protège les citoyens et les entreprises contre des risques avérés ou mal maîtrisés. Mais appliqué trop largement, il devient un frein :
- de nombreux projets sont ralentis, voire bloqués en amont, par crainte de risques de conformité ou d'image ;
- les directions préfèrent parfois "attendre de voir" plutôt que d'encadrer un déploiement progressif mais ambitieux ;
- l'accent est mis sur ce qui pourrait mal se passer plutôt que sur l'opportunité manquée si l'on ne fait rien.
Le résultat : des scénarios de risque très travaillés, mais souvent peu de scénarios de création de valeur modélisés.
2.2. Scepticisme des dirigeants sur la transformation réelle
Comme le souligne Jacques Pommeraud, beaucoup de dirigeants européens ne doutent pas des capacités spectaculaires de la technologie. Leur doute porte plutôt sur :
- la capacité de l'IA générative à transformer réellement les process, et pas seulement à "faire gagner du temps aux équipes" ;
- le retour sur investissement d'un déploiement massif dans des organisations déjà complexes ;
- la résistance potentielle des métiers, des partenaires sociaux et parfois des clients.
Ce scepticisme est compréhensible : sans feuille de route claire, l'IA générative peut sembler être un gadget spectaculaire mais difficile à intégrer dans les fondamentaux de l'entreprise (qualité, sécurité, conformité, expérience client, performance opérationnelle).
2.3. Craintes sociales, juridiques et réglementaires
Les décideurs européens sont confrontés à des questions de fond, légitimes :
- Social : impact sur l'emploi, évolution des compétences, perception par les équipes d'une "substitution" plutôt que d'un renforcement ;
- Juridique : protection des données, responsabilité en cas d'erreur, respect du droit d'auteur et de la propriété intellectuelle ;
- Réglementaire : conformité avec les cadres existants et à venir, notamment dans les secteurs régulés (banque, assurance, santé, secteur public, énergie, etc.).
Dans ce contexte, beaucoup d'organisations choisissent une posture très prudente, voire d'attentisme, alors même qu'il est possible de maîtriser ces risques tout en avançant vite.
3. Les bénéfices concrets déjà visibles de l'IA générative
Pour dépasser les hésitations, il est essentiel de se recentrer sur ce que l'IA générative permet déjà de faire ici et maintenant dans les services et la transformation numérique.
3.1. Gains de productivité par fonction
Sans bouleverser du jour au lendemain les organisations, l'IA générative produit déjà des effets mesurables sur plusieurs fonctions clés.
Marketing et communication
- Rédaction et adaptation de contenus (articles, posts, newsletters, scripts vidéo) avec un gain de temps de 30 à 70 % selon les cas ;
- Déclinaison de messages sur plusieurs segments, pays ou canaux en quelques minutes ;
- Amélioration de la qualité rédactionnelle (ton, clarté, correction orthographique) de manière systématique.
Relation client et support
- Création d'assistants virtuels capables de pré‑qualifier ou résoudre une partie importante des demandes simples ;
- Proposition de réponses augmentées aux agents humains, qui gagnent en rapidité et en cohérence ;
- Analyse automatique des verbatims clients pour identifier irritants, tendances et opportunités.
Fonctions supports (RH, finance, juridique)
- Synthèse de documents longs (contrats, rapports financiers, CV, appels d'offres) ;
- Pré‑rédaction de notes, courriels, clauses types ou réponses aux questions fréquentes ;
- Aide à la préparation d'analyses (scénarios, comparaisons, check‑lists de conformité).
DSI et équipes techniques
- Assistance à la génération de code, de tests unitaires, de scripts d'automatisation ;
- Documentation technique plus complète et mieux structurée ;
- Support aux équipes de run pour la recherche d'incidents ou la rédaction de procédures.
3.2. Au‑delà du "gain de temps" : des effets structurels
Réduire l'IA générative à un "copilote" qui fait gagner quelques heures par semaine serait passer à côté d'enjeux plus profonds :
- Standardisation des meilleures pratiques : on encapsule dans les prompts et les assistants des façons de faire robustes, qui se diffusent instantanément dans toute l'organisation ;
- Égalisation des compétences : des profils moins expérimentés peuvent produire plus vite des livrables d'une qualité proche de celle des experts ;
- Accélération de l'innovation : prototypage rapide de nouvelles offres, de parcours clients, de scénarios de service, avec un coût marginal quasi nul.
Ce sont justement ces effets structurels qui intéressent les directions générales… à condition de pouvoir les articuler avec un cadre de confiance clair.
4. Transformer le principe de précaution en principe d'action maîtrisée
L'enjeu n'est pas d'opposer protection et innovation, mais de les combiner intelligemment. Il est possible de transformer le principe de précaution en véritable principe d'action maîtrisée.
4.1. Partir des risques réels, pas des peurs diffuses
Une démarche structurée consiste à :
- Cartographier précisément les risques liés aux cas d'usage ciblés : fuite de données, information erronée, biais, atteinte à la réputation, non‑conformité réglementaire ;
- Qualifier l'impact et la probabilité de chaque risque, plutôt que de les considérer tous comme inacceptables par défaut ;
- Définir des mesures de maîtrise adaptées : choix des modèles, filtrage des données, contrôles humains, audits réguliers, limitation de certaines fonctionnalités, etc.
Cette approche permet de passer d'un "non" de principe à un "oui, sous conditions" beaucoup plus productif.
4.2. Mettre en place une gouvernance IA claire
Une gouvernance proportionnée est un puissant levier pour rassurer les dirigeants, les métiers et les partenaires sociaux :
- création d'un comité IA pluridisciplinaire (IT, métiers, juridique, conformité, RH) capable d'arbitrer rapidement ;
- définition d'un cadre d'usage responsable (charte, principes éthiques, lignes rouges, obligations de transparence vis‑à‑vis des clients et des collaborateurs) ;
- processus d'instruction simplifié des cas d'usage : ce qui est autorisé par défaut, ce qui nécessite une validation, ce qui est exclu ;
- pilotage via un portefeuille de cas d'usage priorisés, avec des indicateurs de valeur et de risque.
Cette gouvernance doit être suffisamment structurée pour encadrer, mais suffisamment légère pour ne pas étouffer l'innovation.
4.3. Impliquer les équipes très tôt
Le meilleur antidote aux peurs sociales est la co‑construction des usages d'IA générative avec les métiers :
- associer les collaborateurs à l'identification des tâches à automatiser ou à augmenter ;
- privilégier des cas d'usage où l'IA libère du temps sur des tâches répétitives au profit de tâches à plus forte valeur ajoutée ;
- investir dans la formation pour faire de l'IA un levier d'employabilité et non une menace.
Cette dynamique collaborative est souvent plus efficace que des discours rassurants descendus d'en haut.
5. De l'expérimentation au déploiement à l'échelle : une méthode en 4 étapes
Passer de quelques POC à une adoption à grande échelle ne s'improvise pas. Les acteurs du numérique comme Inetum proposent souvent des approches structurées, qui peuvent inspirer une démarche interne.
Étape 1 : cadrer l'ambition et la valeur cible
Avant même de parler de technologie, il est utile de clarifier :
- Les objectifs business : réduction de coûts, amélioration du NPS, accélération du time‑to‑market, montée en gamme de l'offre, qualité opérationnelle ;
- Les indicateurs de succès : temps gagné, productivité par rôle, taux d'automatisation de certaines tâches, satisfaction des collaborateurs, réduction du nombre d'erreurs ;
- Le périmètre prioritaire : quelques métiers ou processus où l'impact potentiel est élevé et la complexité de mise en œuvre maîtrisable.
Ce travail de cadrage permet de concentrer les efforts sur quelques "victoires rapides" très visibles, plutôt que de disperser les initiatives.
Étape 2 : sélectionner et industrialiser les cas d'usage
Une fois le périmètre défini, la démarche consiste à :
- Identifier un portefeuille de cas d'usage en impliquant les métiers ;
- Évaluer chaque cas selon deux axes : valeur potentielle (business, opérationnelle, RH) et faisabilité (données disponibles, complexité technique, risques) ;
- Sélectionner un noyau de 3 à 10 cas d'usage prioritaires pour la première vague ;
- Passer très vite de la preuve de concept à un prototype industrialisable: intégration avec les systèmes existants, sécurité, traçabilité, monitoring.
L'objectif n'est pas de multiplier les POC, mais de valider des modèles réplicables d'un pays, d'une entité ou d'un métier à l'autre.
Étape 3 : sécuriser les données et la conformité
La donnée est au cœur de l'IA générative. Trois chantiers sont essentiels :
- Classification des données : distinguer ce qui peut être utilisé librement, ce qui doit rester strictement interne, ce qui nécessite un traitement spécifique (données personnelles, données sensibles, secrets d'affaires) ;
- Choix des modèles et de l'hébergement : modèles publics ou privés, hébergement dans un cloud maîtrisé, isolation des environnements, politique de non‑réutilisation des données ;
- Intégration des exigences réglementaires dès la conception (par exemple RGPD, règles sectorielles, cadre européen sur l'IA).
Un traitement sérieux mais pragmatique de ces sujets permet de rassurer rapidement les fonctions conformité, juridique et sécurité.
Étape 4 : accompagner les usages et mesurer les résultats
Le facteur humain est déterminant. Un déploiement réussi repose sur :
- Des parcours de formation adaptés aux différents profils : utilisateurs finaux, managers, sponsors, équipes IT ;
- Des "champions IA" dans les métiers, capables d'accompagner leurs collègues au quotidien ;
- Une boucle de feedback pour améliorer progressivement les assistants, les prompts et les scénarios ;
- Un pilotage par la valeur : indicateurs partagés, bilans réguliers, communication transparente sur les résultats obtenus.
C'est ainsi que l'on passe d'une curiosité technologique à un véritable levier de performance durable.
6. 90 / 180 / 365 jours : une feuille de route réaliste
Pour les organisations qui veulent accélérer tout en gardant le contrôle, il est utile de se projeter dans un calendrier simple.
Dans les 90 prochains jours
- Nommer un référent ou une équipe dédiée à l'IA générative ;
- Lancer un diagnostic flash : usages existants (officiels et officieux), données disponibles, contraintes majeures ;
- Définir 3 à 5 objectifs prioritaires de productivité ou de qualité ;
- Choisir et cadrer les premiers cas d'usage à fort impact mais faible risque ;
- Élaborer une charte d'usage responsable interne pour sécuriser les premiers déploiements.
Dans les 180 prochains jours
- Mettre en production les premiers cas d'usage sélectionnés dans un périmètre pilote ;
- Mesurer les gains réels (temps, qualité, satisfaction) et ajuster ;
- Structurer la gouvernance IA et le processus d'instruction des nouveaux cas ;
- Lancer les premiers parcours de formation et communautés de pratiques ;
- Préparer l'extension des cas d'usage réussis à d'autres entités ou pays.
Dans les 365 prochains jours
- Industrialiser un portefeuille plus large de cas d'usage dans plusieurs métiers ;
- Intégrer l'IA générative dans les grands processus (relation client end‑to‑end, cycle de vente, gestion d'offres, maintenance, etc.) ;
- Mettre en place un pilotage global de la valeur créée (tableau de bord IA) ;
- Adapter les référentiels de compétences et les parcours de carrière pour tenir compte de l'économie de l'IA ;
- Commencer à explorer des opportunités d'offres et de services augmentés par l'IA.
7. Faire de l'IA générative un investissement stratégique, pas un simple coût
Dans un contexte de pression sur les marges et les budgets, il est tentant de voir l'IA générative comme un nouveau poste de coût IT. C'est une vision réductrice.
Les organisations qui tirent pleinement parti de cette technologie l'envisagent comme :
- un investissement de productivité à large spectre, comparable à ceux qui ont accompagné la bureautique ou l'internet dans les années précédentes ;
- un accélérateur de transformation des processus métier, au‑delà du simple "gain de temps" individuel ;
- un levier d'attractivité pour les talents, notamment les plus jeunes générations, qui attendent de travailler avec des outils modernes.
Dans cette perspective, le rôle des dirigeants est déterminant : donner le cap, fixer les règles du jeu, assumer des choix structurants et envoyer un signal clair que l'IA générative est au cœur de la stratégie de compétitivité.
8. Europe : d'un retard perçu à un avantage compétitif possible
L'Europe est souvent décrite comme "à la traîne" sur l'IA, en particulier par rapport aux États‑Unis et à l'Asie. Pourtant, certains de ses atouts peuvent devenir de puissants accélérateurs si nous les utilisons intelligemment.
8.1. Un cadre de confiance comme avantage, pas comme frein
Un cadre règlementaire exigeant, une forte culture de protection des données et des droits fondamentaux peuvent devenir :
- un argument commercial puissant auprès de clients eux‑mêmes soucieux de confiance numérique ;
- un terrain favorable à des solutions d'IA "de confiance" qui se différencient sur la qualité, la transparence et la maîtrise des risques ;
- un avantage durable pour les acteurs capables d'industrialiser des pratiques de conformité dès la conception.
À condition toutefois de ne pas transformer chaque exigence en obstacle supplémentaire, mais en élément de design de la solution.
8.2. Capitaliser sur la richesse des écosystèmes européens
La diversité des industries, la qualité des systèmes éducatifs, la force des acteurs du numérique et du conseil constituent une base solide pour :
- co‑construire des solutions sectorielles (santé, industrie, services financiers, énergie, secteur public) adaptées aux exigences européennes ;
- développer des partenariats entre grands groupes, ETI, start‑up et acteurs académiques;
- créer des modèles d'IA spécialisés sur des corpus de données européennes de haute qualité.
C'est précisément là que des acteurs comme Inetum, forts d'une double culture technologique et métier, jouent un rôle d'intégrateur et d'accélérateur.
9. Conclusion : dépasser la peur de l'IA pour affronter la peur de ne rien faire
En soulignant que notre principe de précaution freine le déploiement de l'IA générative au moment où l'Europe a un besoin vital de productivité, Jacques Pommeraud met le doigt sur un enjeu central : la vraie prise de risque, aujourd'hui, est de rester immobile.
L'adoption à grande échelle de l'IA générative n'implique pas de renoncer à nos valeurs, ni de sacrifier la protection des citoyens ou des collaborateurs. Elle implique en revanche de :
- regarder lucidement les opportunités de création de valeur et pas seulement les risques ;
- structurer une gouvernance agile qui permet d'avancer vite tout en gardant le contrôle ;
- investir dans les compétences et l'accompagnement des équipes ;
- faire de l'IA générative un pilier assumé de la stratégie de transformation et de compétitivité.
Les entreprises et administrations qui réussiront cette bascule ne seront pas celles qui auront testé le plus d'outils, mais celles qui auront su aligner vision, gouvernance, technologies et humains au service d'une ambition claire : produire mieux, plus vite, avec plus de sens et de valeur pour leurs clients comme pour leurs collaborateurs.
Le moment est venu, pour les décideurs européens, de transformer le principe de précaution en principe d'action responsable : avancer, tester, encadrer, corriger… plutôt qu'attendre que d'autres décident à leur place du futur de la productivité.
