2026 : Un tournant décisif pour l’intégration de l’IA en entreprise
Jacques Benhamou : Il est indéniable que nous assistons à un tournant. Nous avons quitté une phase où l’IA était souvent vue comme un simple gadget ou un prototype sans avenir. Aujourd’hui, les leaders d’entreprise recherchent des résultats concrets et mesurables. Cependant, la réalité est discourante : seulement 10 % des entreprises en France exploitent réellement l’IA dans leurs processus, tandis que 70 à 90 % des initiatives liées à l’IA ne parviennent jamais à être mises en œuvre dans un cadre opérationnel. De plus, entre 20 à 25 % des projets échouent lorsque la gestion des données est inadéquate. Ainsi, 2026 marque un tournant : l’IA doit désormais démontrer son potentiel et respecter les promesses faites, ce qui est impossible sans une gouvernance appropriée, rapporte TopTribune.
JDE : Que signifie la « gouvernance de l’IA » et est-ce un frein pour l’innovation ?
JB : Au contraire, il s’agit d’un élément essentiel qui permet à l’IA d’être véritablement utile, fiable et durable.
La gouvernance de l’IA repose sur trois piliers : d’abord, elle consiste à structurer et gérer efficacement le patrimoine de données de l’entreprise ; ensuite, elle assure la qualité, la sécurité et la conformité des usages ; enfin, elle définit clairement les rôles respectifs de l’humain et de l’IA. L’objectif n’est pas de brider l’innovation, mais de l’accompagner en sécurisant et en pérennisant les projets. La gouvernance aide également à contrer le phénomène du « Shadow AI », qui implique des usages non régulés de l’IA au sein des équipes, générant des risques tant sur le plan de la sécurité que de la conformité. En résumé, la gouvernance établit un cadre de confiance indispensable pour que l’IA devienne un véritable atout stratégique, et non une menace.
JDE : Quels sont les principes fondamentaux d’une gouvernance efficace de l’IA ?
JB : Nous identifions quatre grands principes. Premièrement, l’alignement stratégique : chaque projet doit répondre aux enjeux et aux objectifs de rentabilité de l’entreprise. Ensuite, la conformité : il est crucial d’intégrer dès le début des éléments tels que le RGPD et la législation européenne sur l’IA, en s’inspirant de normes comme l’ISO 42001. Troisièmement, l’inclusion et la sensibilisation : une gouvernance n’est efficace que si elle implique toutes les parties prenantes, du comité exécutif aux équipes opérationnelles. Enfin, il est fondamental d’organiser les données : sans une gestion adéquate des données, l’IA ne peut offrir une valeur durable. Chez JEMS, nous avons observé pendant plus de 20 ans que l’IA se révèle véritablement efficace seulement lorsque les données sont bien structurées. En effet, la véritable innovation ne réside pas uniquement dans l’algorithme, mais dans notre capacité à transformer un secteur d’activité de manière significative grâce à une gestion maîtrisée des données.
JDE : Quelle est la position de JEMS sur ce sujet et en quoi vous distinguez-vous réellement ?
JB : Notre position est claire : 90 % des obstacles à l’adoption de l’IA proviennent d’une mauvaise gestion des données. Nous sommes l’un des rares acteurs en Europe totalement spécialisés dans le domaine de la donnée et de l’IA, adoptant une approche industrielle capable de structurer et d’industrialiser les données pour faciliter le passage à l’échelle des projets IA de manière rapide, fiable et sécurisée. Nos solutions ne sont pas de simples prototypes, mais de véritables outils de transformation affichant un retour sur investissement mesurable. Par exemple, pour un leader mondial dans le secteur de l’ingénierie, nous avons réussi à accroître la productivité de 19 % en seulement trois mois grâce à l’analyse de plus de 100 millions de documents archivés. Notre promesse est simple : transformer votre patrimoine de données en un actif stratégique, pour faire de votre IA un moteur d’innovation et d’efficacité opérationnelle durable.
JDE : Quels conseils donneriez-vous à une entreprise soucieuse de réussir sa gouvernance de l’IA ?
JB : Tout d’abord, il est crucial de dépasser la simple tendance : l’IA doit viser des résultats concrets et mesurables. Ensuite, il faut structurer le patrimoine de données, car c’est la condition essentielle pour une IA pertinente. De plus, une gouvernance claire doit être établie, créant un cadre qui sécurise, accélère et instille la confiance. Enfin, l’engagement des collaborateurs est primordial : une IA non adoptée ne sert à rien. L’inclusion est donc essentielle. Pour résumer : l’avenir appartient à ceux qui intègrent l’IA dans leurs processus industriels, et non à ceux qui s’engagent dans de simples tests. La gouvernance n’est pas une contrainte, mais un moteur pour une IA performante.
