Après 18 mois d’accompagnement dédié à la transformation IA auprès d’une quinzaine de grands groupes français, tous secteurs confondus, Betty Sfez, avocate spécialisée en tech et en IA, fondatrice du cabinet June, et Vincent Thijssens, Partner IA de l’agence Yuri & Neil, partagent leur retour d’expérience. Ils déconstruisent certaines idées reçues encore très présentes au sein des Comex et identifient les leviers stratégiques à activer pour un déploiement efficace de l’IA.

Décideurs. Vos interventions auprès des comex ont permis d’identifier plusieurs écueils. Quels sont-ils concrètement ?

Vincent Thijssens. En 2024, les entreprises ont déployé massivement les mêmes outils. Un éditeur dominant a vendu des licences IA, à une majorité de grands comptes européens, intégrées à leurs suites bureautiques. L’IA en entreprise a alors pris un visage unique, dé connecté des usages réels. Le produit s’est avéré déceptif, sans accompagnement ni formation. Très peu d’utilisateurs licenciés ont adopté cet outil de manière régulière. Dans le même temps, 80 % des collaborateurs ont continué à utiliser ChatGPT en version gratuite. Pas par rébellion, mais par pragmatisme.

La même année a aussi été celle des PoC, dont la majorité a échoué. Or, un PoC raté révèle moins un problème technologique qu’un enjeu organisationnel : il expose les silos, les absences d’ownership, et des processus qui n’étaient pas prêts à évoluer. Si l’IA amplifie les capacités des équipes, cela n’est possible qu’à condition que les workflows existants le permettent. Plus la circulation de l’information est fluide, plus la productivité augmente.

"En développant leur propre modèle, les entreprises endossent la qualification juridique de « fournisseurs de SIA »" Betty Sfez

Betty Sfez. Les écueils évoqués par Vincent ont des incidences juridiques. Lorsqu’un outil d’IA est imposé sans réflexion réelle sur les usages, les salariés le contournent au profit de solutions mieux adaptées à leurs besoins. L’entreprise perd alors la maîtrise de ses données et, avec elle, sa conformité réglementaire.

Le législateur européen est pourtant très clair sur ce sujet : l’usage et le déploiement d’outils d’IA au sein d’une organisation doivent impérativement être adossés à une gouvernance interne solide, à une maîtrise des données, avec des processus documentés et des équipes formées spécifiquement à l’IA. Un mauvais PoC révèle donc aussi un risque juridique encore très largement sous-estimé.

En 2025, la majorité des entreprises change de stratégie et préfère désormais internaliser la conception d’IA. Qu’en a-t-il été ?

V. T. "On va développer notre propre GPT interne", ont pensé de nombreux DSI. Une intention bien compréhensible, au nom de la souveraineté, du contrôle, et de l’indépendance, mais, dans les faits, c’est un leurre qui coûte cher. L’IA évolue tous les 2 à 3 mois quand les cycles de développement interne s’étalent sur 6 mois au minimum. Résultat : la dette de vitesse s’accumule. L’internalisation totale mobilise 18 à 36 mois de ressources pour des résultats déjà partiellement obsolètes à la livraison.

B. S. Sur le plan juridique, l’internalisation déplace intégralement le risque sur l’organisation. En développant leur propre modèle, les entreprises endossent la qualification juridique de "fournisseurs de systèmes d’IA", avec des obligations particulièrement étendues en matière de documentation, de gestion des risques, de supervision humaine et de sécurité.

"On ne force pas l’adoption, on en crée les conditions" Vincent Thijssens

En outre, la quête de souveraineté apparente masque une réalité plus triviale : un modèle interne doit être entraîné sur des données internes dont l’entreprise assume l’entière responsabilité – qualité, licéité, gouvernance, droits de propriété intellectuelle, traçabilité. À chaque évolution du modèle, cette responsabilité doit être réexaminée et documentée. Maintenir la conformité d’un modèle interne dans un contexte où les innovations se succèdent à une cadence mensuelle devient une tâche complexe, que peu d’acteurs peuvent réellement absorber.

Quelles pistes prometteuses ont-elles pu émerger ?

V. T. On ne force pas l’adoption, on en crée les conditions. Autrement dit, on ne peut pas forcer l’adoption en poussant un pro duit déconnecté des scénarios métiers. La bonne approche est inverse : elle consiste à partir des workflows à plus fort impact, à choisir les outils en fonction des besoins, puis à mesurer les résultats. Sur un grand compte du secteur des télécoms, cette approche a permis de démultiplier la production de contenus marketing en 18 mois, générant une augmentation très significative de la visibilité organique et de la présence dans les réponses des IA génératives. Autre levier souvent sous-estimé, celui des "IA champions".

Il ne s’agit pas forcément des plus seniors, mais de collaborateurs curieux, moteurs, qui veulent enseigner l’IA aux autres. Ils sont le vrai levier de diffusion dans l’organisation, et bien plus efficaces qu’une campagne de communication interne.

B. S. Le cadre doit être pensé comme un accélérateur de l’adoption. Interdire ChatGPT sans proposer d’alternative ne protège pas les données – cela pousse les collaborateurs à l’utiliser quand même, hors de tout cadre et sans vraiment savoir ce qu’ils y intègrent. Or, l’entreprise de meure responsable des agissements de ses salariés, qu’elle ait autorisé ou non l’outil. Le document de cadrage que constitue la charte IA permet à l’entreprise de réduire le "shadow IA" et les risques juridiques associés. La charte définit ce qui est autorisé, avec quels outils, dans quel périmètre, et les exigences de traçabilité. À l’aide de ce document, l’entreprise pourra au besoin justifier le processus de création de ses livrables auprès des clients (traçabilité), voire se défendre face à un concurrent ou en cas de contrôle CNIL. Une charte bien conçue crée de la confiance et accélère l’adoption au lieu de la freiner.

Quelle serait, selon vous, la stratégie IA à privilégier ?

V. T. La mise en place d’une charte IA, avec des outils adaptés aux métiers et capables de produire des livrables traçables, favorise le déploiement de l’IA. Ces appuis, combinés à la formation, constituent le socle d’une adoption efficace et maîtrisée par l’ensemble de l’entreprise.

B. S. Prendre 18 mois d’avance ne nécessite ni budget exceptionnel ni solution mi racle. Cela demande de la clarté sur les besoins, une organisation qui met les métiers aux commandes, et un cadre juridique qui sécurise sans bloquer. Les organisations qui performent aujourd’hui l’ont compris : on ne choisit pas ses outils avant d’avoir posé ses fondations.

 

SUR LES AUTEURS

Betty Sfez est avocate et fondatrice du cabinet June. Elle accompagne PME et grands comptes dans la maîtrise des enjeux réglementaires, juridiques et contractuels liés à la data, à la cybersécurité et à l’IA. Reconnue pour son approche opérationnelle, elle intervient comme formatrice auprès des équipes dirigeantes et des collaborateurs.

Vincent Thijssens est Partner Gen AI au sein de l’agence de communication Yuri & Neil. Il accompagne les CMOs Grands Comptes sur les sujets de stratégie, gouvernance et implémentation des outils au sein de leurs process & worflow pour aller chercher de la performance marketing.