La majorité des DSI et Product Managers partagent le même constat : malgré des performances d’algorithme spectaculaires, plus de huit projets IA sur dix n’atteignent jamais la production. Le « Proof of Concept » (PoC) reste en rade, sans retour sur investissement. La cause ? Rarement technique, presque toujours organisationnelle.
Les équipes partent d’une hypothèse de solution, affinent des métriques de précision, mais ignorent les utilisateurs finaux et la stratégie corporate. Le résultat est souvent le même : des outils brillants, mais inutilisés. Pour combler ce fossé entre performance technique et impact business, des formations hybrides émergent, comme la Double Licence en Intelligence Artificielle et Sciences des Organisations de l’Université Paris Dauphine-PSL, qui forment des profils capables de lier ces deux dimensions essentielles.
Le Design Thinking comme cadre stratégique
Adopter le Design Thinking permet d'encadrer la démarche IA et de transformer une simple démonstration technique en un produit rentable et scalable. Cette approche s'articule autour de trois étapes clés.
1. Découverte : formuler le bon problème
Avant la moindre ligne de code, l’étape de Découverte est cruciale. Il faut interroger les futurs utilisateurs, cartographier leurs points de friction et quantifier la valeur cible. Cette immersion évite le classique piège du « marteau en quête de clou » et garantit que l'IA répond à un besoin métier réel et prioritaire.
2. Définir des KPIs business, pas seulement techniques
Le succès d'un projet IA ne se mesure pas uniquement par l’accuracy ou la précision du modèle. Il est impératif de remplacer les métriques purement techniques par des indicateurs d’impact business clairs : gain de productivité, taux de conversion, ou Net Promoter Score (NPS). L’appel à projets gouvernemental AI for Efficiency illustre parfaitement cette exigence croissante de ROI chiffré.
3. Prototyper l’UX dès les premières semaines
Un modèle performant mal présenté ou difficile à utiliser est un échec assuré. Il est essentiel de tester des maquettes (wireframes) et des prototypes d'interface dès la semaine 3 du projet. Ajuster l’interface utilisateur (UX) et mesurer l’adoption précoce sont des facteurs déterminants. Le déploiement d’une IA générative open-source par le Crédit Mutuel Arkéa a montré que l’intégration fluide dans les processus existants conditionne le passage à l’échelle.
Executive takeaway
Pour les décideurs souhaitant maximiser le ROI de leurs investissements en IA :
- Posez la question business avant de concevoir la solution algorithmique.
- Fixez un KPI financier et un seuil d’adoption minimum avant le lancement.
- Validez l’expérience utilisateur (UX) dès le sprint 1.
En définitive, le succès de l’IA se joue avant le choix de l’architecture technique. Le Design Thinking crée le langage commun indispensable entre les équipes techniques, les métiers et les utilisateurs finaux. Il transforme l’IA d’un simple poste de R&D en un véritable levier de croissance, objectif recherché par des programmes européens ambitieux comme Horizon Europe. Pour les décideurs, il ne s’agit plus d’expérimenter, mais de produire. C'est une question de méthode, non de technologie.
