IA en Europe : passer du discours aux usages concrets

À la tête d’ Inetum, acteur européen majeur de la transformation numérique, Jacques Pommeraud porte un message clair : ce qui comptera, ce ne sont pas les slogans sur l’intelligence artificielle, mais ce que les organisations en feront réellement. Autrement dit, ce n’est pas le drapeau planté sur l’IA qui fera la différence, mais la capacité à déployer des usages concrets, à grande échelle, au service de la performance et de la compétitivité.

Dans un contexte où les États-Unis et la Chine avancent très vite, l’Europe donne parfois l’impression d’hésiter : adoption plus lente, projets pilotes qui ne se déploient pas vraiment, inquiétudes réglementaires, peur de l’échec… Pourtant, le potentiel est immense pour les entreprises, les administrations et l’économie européenne dans son ensemble.

Cet article propose une lecture pragmatique de ces enjeux, dans l’esprit des alertes formulées par Jacques Pommeraud : comment passer des discours sur l’IA à une mise en œuvre opérationnelle, responsable et créatrice de valeur en Europe ?

1. Un retard européen réel, mais pas irrémédiable

Les signaux sont convergents : les grandes plateformes américaines et chinoises dominent aujourd’hui la plupart des segments clés de l’intelligence artificielle (cloud, modèles de langage, IA générative, plateformes de données). L’Europe, elle, se distingue davantage par sa qualité de recherche et par un cadre réglementaire structurant que par des géants technologiques globaux.

1.1 Où se manifeste le retard ?

Le « retard » européen ne signifie pas absence d’IA, mais plutôt :

Moins de déploiements à grande échelle dans les entreprises par rapport aux États-Unis ;
Plus de projets pilotes et de POC (proof of concept) qui peinent à se transformer en solutions industrielles ;
Dépendance importante à des solutions non européennes pour l’infrastructure (cloud, GPU) et parfois pour les briques logicielles stratégiques ;
Investissements plus fragmentés dans les startups et les scale-ups IA ;
Temps de décision plus longs liés à la gouvernance, au cadre réglementaire et à la culture du risque.

Pour des groupes comme Inetum, qui accompagnent des milliers d’organisations, ce constat est très concret : les opportunités existent, les technologies sont mûres, mais le passage à l’action reste freiné par plusieurs facteurs structurants.

1.2 Des atouts européens à valoriser

Ce tableau ne doit pourtant pas masquer les forces réelles de l’Europe :

Des talents scientifiques de haut niveau en mathématiques, IA, data science et ingénierie ;
Un tissu industriel et de services très diversifié, idéal pour des cas d’usage IA concrets (industrie, santé, énergie, banque, secteur public, retail, mobilité, etc.) ;
Un cadre de confiance autour de la protection des données et de l’éthique, qui peut devenir un avantage compétitif à moyen terme ;
Une forte demande de modernisation des systèmes d’information et des processus métiers.

Ce qui manque le plus souvent n’est pas la technologie, mais la capacité à investir, à décider et à déployer de manière coordonnée. C’est exactement le sens du message porté par Jacques Pommeraud : l’enjeu n’est plus « faut-il faire de l’IA ? », mais « comment en tirer des bénéfices opérationnels, maintenant ? ».

2. « Ce n’est pas le drapeau planté sur l’IA qui compte » : le sens d’un avertissement

Dans de nombreuses organisations, l’IA est déjà un sujet de communication : annonces de projets d’IA générative, création de labs, recrutements de data scientists, participation à des conférences, etc. Tout cela est utile… mais pas suffisant.

Dire que « ce n’est pas le drapeau planté sur l’IA qui compte », c’est rappeler que :

Les effets économiques ne viennent pas des déclarations, mais des processus réellement transformés;
Un POC brillant mais isolé ne change pas le quotidien des équipes;
Le vrai indicateur de maturité, c’est le nombre de cas d’usage robustes, sécurisés et scalés dans l’organisation ;
L’IA n’est pas un trophée, mais un outil industriel à intégrer dans la stratégie, la culture et les opérations.

2.1 De la vitrine au moteur de performance

Concrètement, une stratégie IA centrée sur les usages vise à :

Automatiser des tâches répétitives à faible valeur ajoutée ;
Augmenter la capacité d’analyse, de prévision et de décision ;
Personnaliser les services, les parcours clients et l’expérience utilisateur ;
Sécuriser et surveiller en continu les systèmes et les opérations ;
Accélérer l’innovation produit, le développement logiciel et le time-to-market.

Pour un acteur comme Inetum, cela se traduit par des projets qui touchent directement les métiers: agents conversationnels pour les services clients, optimisation des tournées logistiques, maintenance prédictive industrielle, aide à la décision médicale, copilotes pour les fonctions support, etc.

2.2 Mesurer ce qui compte vraiment

Passer d’une approche « drapeau » à une approche « usages » implique aussi de changer les indicateurs de succès :

Moins se concentrer sur le nombre de POC, davantage sur le taux de cas d’usage mis en production;
Suivre les gains mesurables: temps économisé, réduction des erreurs, satisfaction client, chiffre d’affaires, diminution des coûts ;
Mesurer l’adoption par les utilisateurs finaux (collaborateurs, clients, partenaires) ;
Intégrer les impacts RH: nouveaux métiers, montée en compétences, attractivité des postes.

En bref, la question clé devient : combien de valeur l’IA crée-t-elle effectivement dans l’organisation, ici et maintenant ?

3. Trois freins majeurs : peur de l’échec, régulation, incompréhension

Si la technologie progresse vite, les organisations n’avancent pas toutes au même rythme. Jacques Pommeraud met en avant trois freins structurants qui, combinés, ralentissent l’Europe : la peur de l’échec, la régulation perçue comme contraignante et une incompréhension généralisée des enjeux réels de l’IA.

3.1 La peur de l’échec : le grand inhibiteur

Dans de nombreux environnements européens, l’échec reste fortement stigmatisé. Cette culture se traduit par :

Des cycles de décision très longs pour lancer des projets innovants ;
Une tendance à sur-analyser les risques avant même d’expérimenter ;
Des POC limités, avec des objectifs trop prudents, qui n’atteignent pas une taille critique ;
Une frilosité vis-à-vis de projets transformants qui touchent la structure des métiers.

Dans le domaine de l’IA, cette peur de l’échec est particulièrement handicapante, car l’innovation avance par itérations : on teste, on ajuste, on corrige.Refuser d’expérimenter, c’est se condamner à rester spectateur.

3.2 La régulation : contrainte ou avantage compétitif ?

L’Europe a pris une position de pionnier avec des textes fondateurs comme la réglementation sur la protection des données et le futur cadre sur l’intelligence artificielle. Ces règles répondent à des préoccupations légitimes : protection des citoyens, transparence, limitation des usages à haut risque.

Pourtant, certains acteurs perçoivent ces réglementations comme un frein à l’innovation:

Crainte de non-conformité et de sanctions ;
Complexité des exigences documentaires ;
Nécessité de mettre à niveau les processus de gouvernance des données ;
Interprétations divergentes d’un pays à l’autre.

Le défi est de transformer cette régulation en avantage stratégique: construire des solutions d’IA fiables, robustes et dignes de confiance, capables de s’imposer comme des références à l’échelle mondiale. Des acteurs comme Inetum se positionnent justement pour aider les organisations à concilier innovation et conformité, plutôt que de les opposer.

3.3 Une incompréhension générale de l’IA

Le terme « IA » recouvre en réalité des familles de technologies multiples (machine learning, deep learning, IA générative, systèmes experts, vision par ordinateur, NLP, etc.) et des usages très différents d’un secteur à l’autre. Cette complexité nourrit des malentendus :

Confusion entre automatisation ciblée et remplacement généralisé de l’humain;
Surévaluation des risques à court terme, sous-estimation des transformations à moyen et long terme ;
Décisions stratégiques basées sur des buzzwords plutôt que sur des analyses de valeur ;
Attentes irréalistes côté métiers, décalées par rapport aux capacités actuelles.

Pour dépasser ces blocages, une priorité s’impose : élever le niveau de compréhension de l’IA dans toute l’organisation, du comité exécutif jusqu’aux équipes terrain. C’est l’un des piliers d’une adoption sereine et efficace.

4. Un plan d’action pragmatique : investir, former, industrialiser

Face à ces freins, Jacques Pommeraud défend une approche résolument pragmatique : mettre le focus sur les investissements, la montée en compétences et les cas d’usage opérationnels. L’objectif n’est pas de « faire comme les autres », mais de bâtir une trajectoire européenne adaptée à nos forces et à nos valeurs.

4.1 Investir dans l’infrastructure, les données et les partenariats

Sans infrastructures solides, pas d’IA à grande échelle. Les priorités d’investissement incluent :

Capacité de calcul: cloud, edge, GPU, solutions hybrides, selon les besoins métiers ;
Plateformes de données: data lakes, data warehouses, gouvernance des données, catalogues, qualité et sécurité ;
Outils d’orchestration de modèles: MLOps, monitoring des performances, gestion des versions et des dérives ;
Partenariats stratégiques avec des intégrateurs, éditeurs et startups pour accélérer les déploiements.

Les grands intégrateurs européens comme Inetum jouent un rôle clé pour mutualiser ces investissements, capitaliser sur des architectures éprouvées et éviter à chaque organisation de réinventer la roue.

4.2 Monter en compétences à tous les niveaux

L’IA n’est pas qu’une affaire de spécialistes. Pour qu’elle tienne ses promesses, plusieurs niveaux de compétences doivent être développés :

Direction générale et comités exécutifs: compréhension des enjeux stratégiques, des risques, des opportunités de modèle économique ;
Managers métiers: capacité à identifier des cas d’usage, à prioriser, à piloter des projets IA ;
Équipes techniques: data engineers, data scientists, MLOps, architectes, développeurs IA ;
Collaborateurs opérationnels: appropriation des nouveaux outils, travail augmenté par l’IA, bonnes pratiques d’usage.

Cela suppose d’investir dans :

Formations ciblées, adaptables par profil ;
Programmes d’acculturation (découverte des cas d’usage, ateliers, démonstrations) ;
Parcours de reconversion pour les métiers les plus impactés ;
Communautés internes (guildes data, clubs IA, réseaux d’ambassadeurs).

Les entreprises qui réussissent le mieux sont celles qui considèrent l’IA comme un levier de développement des talents, et non comme une simple réduction de coûts.

4.3 Industrialiser les cas d’usage : du POC à la production

Le passage à l’échelle est souvent le « chaînon manquant » des stratégies IA. Pour le réussir, plusieurs conditions sont essentielles :

Un pipeline de cas d’usage priorisés selon la valeur business, la faisabilité technique et l’impact organisationnel ;
Une gouvernance claire: qui décide, qui finance, qui opère, qui pilote la performance ;
Des méthodologies de delivery combinant agilité, sécurité, conformité et qualité de service ;
Une intégration profonde aux systèmes existants (SI, outils métiers, processus).

Les intégrateurs expérimentés accompagnent cette industrialisation en apportant :

Des référentiels de cas d’usage déjà éprouvés dans d’autres secteurs ;
Des architectures types réutilisables ;
Des équipes pluridisciplinaires qui parlent à la fois langage métier, technique et réglementaire ;
Des indicateurs de performance standardisés pour mesurer les gains.

5. Cas d’usage concrets : où l’IA crée déjà de la valeur

Pour rendre l’IA tangible, rien ne vaut des exemples concrets. Voici quelques domaines où les entreprises européennes, accompagnées par des acteurs comme Inetum, peuvent générer rapidement des bénéfices.

5.1 Relation client et expérience utilisateur

Agents virtuels et chatbots augmentés pour répondre 24/7 aux questions fréquentes, désengorger les centres d’appels et réduire les temps d’attente ;
Analyse automatique des verbatims (emails, enquêtes, réseaux sociaux) pour détecter irritants, signaux faibles et opportunités commerciales ;
Recommandations personnalisées de produits, services ou contenus, basées sur le comportement et le contexte client.

Résultat : meilleure satisfaction client, hausse des ventes additionnelles et optimisation des coûts de support.

5.2 Industrie, énergie et logistique

Maintenance prédictive pour anticiper les pannes et éviter les arrêts de production ;
Optimisation des chaînes logistiques et des stocks via la prévision de la demande ;
Vision par ordinateur pour le contrôle qualité, la détection de défauts ou la sécurité sur site.

Résultat : réduction des coûts d’exploitation, amélioration de la fiabilité et meilleure utilisation des actifs industriels.

5.3 Santé et secteur public

Aide au diagnostic via l’analyse d’images médicales ou de données de santé structurées ;
Optimisation des plannings de ressources (lits, blocs opératoires, personnel médical) ;
Automatisation du traitement des dossiers pour les administrations, afin de réduire les délais et simplifier les démarches.

Résultat : gain de temps pour les professionnels, amélioration de la qualité de service aux citoyens et meilleure allocation des ressources publiques.

5.4 Banque, assurance et fonctions support

Détection de fraude et de comportements suspects grâce à l’analyse de patterns complexes ;
Scoring de risque plus précis et dynamique pour le crédit ou la souscription ;
Copilotes IA pour les fonctions finance, juridique, RH, permettant d’automatiser la rédaction de documents, le contrôle de conformité ou l’analyse de données.

Résultat : meilleure maîtrise des risques, productivité renforcée et équipes recentrées sur l’analyse et la relation humaine.

6. Gouvernance, éthique et confiance : différencier l’Europe par la qualité

Plutôt que de voir la régulation comme un frein, l’Europe peut s’affirmer en championne d’une IA de confiance. Les organisations qui anticipent ces exigences prennent une longueur d’avance :

Traçabilité des modèles: savoir quels jeux de données ont été utilisés, comment les modèles ont été entraînés et évalués ;
Gestion des biais: audits réguliers pour détecter et corriger les discriminations potentielles ;
Explicabilité: capacité à expliquer, au moins à un niveau macro, pourquoi un modèle a produit une décision donnée ;
Sécurité: protection contre les intrusions, les attaques par données corrompues et les fuites d’information ;
Dialogue social: implication des représentants du personnel, transparence sur les impacts métiers et les perspectives de formation.

Cette approche « qualité et confiance » peut devenir un avantage commercial fort: les clients comme les citoyens sont de plus en plus sensibles à la façon dont leurs données sont utilisées et à l’équité des systèmes d’IA.

7. Ce que peuvent faire, dès maintenant, les dirigeants européens

Les alertes formulées par des dirigeants comme Jacques Pommeraud ne sont pas destinées à alimenter l’inquiétude, mais à provoquer une prise de conscience et une accélération. Concrètement, voici quelques actions immédiates pour les organisations européennes.

7.1 Pour les comités de direction

Clarifier l’ambition IA: où veut-on que l’IA crée de la valeur dans 12 à 24 mois ? ;
Nommer un sponsor exécutif de l’IA, avec un mandat clair et des moyens ;
Définir un portefeuille prioritaire de 5 à 10 cas d’usage stratégiques ;
Allouer un budget dédié sur plusieurs années, plutôt que des financements annuels fragmentés.

7.2 Pour les DSI, CDO et responsables data

Évaluer la maturité actuelle des données, des infrastructures et des compétences ;
Mettre en place une plateforme data & IA cohérente, sécurisée et évolutive ;
Standardiser les bonnes pratiques MLOps pour fiabiliser les mises en production ;
Collaborer étroitement avec les métiers pour co-construire les solutions.

7.3 Pour les DRH et responsables formation

Lancer des programmes d’acculturation IA pour tous les collaborateurs ;
Cartographier les métiers impactés et les besoins en nouvelles compétences ;
Co-créer des parcours de montée en compétences avec des partenaires spécialisés ;
Valoriser les projets IA comme des opportunités de développement de carrière.

8. Vers une compétitivité européenne renouvelée grâce à l’IA

L’Europe n’a pas encore perdu la course de l’intelligence artificielle, mais la fenêtre d’opportunité se rétrécit. Les messages portés par des dirigeants comme Jacques Pommeraud sont un appel à l’action : sortir de la fascination ou de la crainte, et entrer pleinement dans une démarche pragmatique, orientée usages, investissements et compétences.

En se concentrant sur :

Des cas d’usage à forte valeur ajoutée, rapidement industrialisables ;
Une montée en puissance coordonnée des infrastructures, des talents et de la gouvernance ;
Une IA responsable et de confiance, alignée avec les valeurs européennes ;
Des partenariats solides avec des acteurs technologiques et des intégrateurs expérimentés ;

les entreprises et institutions européennes peuvent non seulement combler une partie de leur retard, mais aussi inventer une voie propre : performante, durable et humaine.

Au fond, le message est simple : l’IA n’est pas un trophée à brandir, c’est un outil à maîtriser. Celles et ceux qui sauront la déployer intelligemment, au service de leurs métiers et de leurs équipes, façonneront la compétitivité européenne de demain.