Par Charles Bolduc, analyste principal, stratégie d’affaires, Fasken
Retour sur la soirée : quatre apprentissages avec Geoffrey Vander Weerdt et Marc-André Matton
Le message est simple : pas besoin d’attendre la stratégie parfaite pour commencer avec l’IA. Mais pour que ça rapporte vraiment, quatre conditions doivent être en place dès le départ.
Ce qu’on retient : l’IA n’est plus réservée aux grandes entreprises ou aux équipes TI. Toute organisation peut commencer, pourvu qu’elle ait une intention claire et qu’elle y aille étape par étape.
Pas besoin d’un grand programme de transformation. Un premier cas d’usage, une expérimentation encadrée ou un outil comme Microsoft Copilot suffisent. Le but : apprendre vite, voir ce qui crée vraiment de la valeur, puis ajuster.
1. Mettre un minimum d’ordre dans les données
Les modèles d’IA s’appuient sur l’information à laquelle ils ont accès. La qualité des résultats dépend directement de la qualité et de l’accessibilité de vos données.
Documents dispersés, périmés, mal classés. Les réponses seront incomplètes ou peu fiables. L’IA amplifie autant vos forces que vos faiblesses.
Cependant, pas besoin d’absolument tout nettoyer avant de commencer.
Sachez quelles données vous avez, où elles sont, qui en est responsable et qui y a accès. Ciblez les sources prioritaires et faites un ménage ciblé. Une gouvernance minimale des données, c’est un levier direct de valeur.
2. Préparer les personnes, pas seulement la technologie
L’adoption de l’IA, c’est d’abord une transformation humaine. Les tâches, les rôles et les façons de travailler changent. Du temps se libère, mais de l’incertitude peut aussi s’installer chez les employés et les gestionnaires quant à la délimitation de leurs rôles et responsabilités. Il faut prévoir d’être ouvert et d’en discuter, d’accepter l’inconfort et de s’adapter.
Une formation à l’outil ne suffit pas. Il faut aider les équipes à voir comment leur contribution évolue et où leur jugement demeure essentiel. Les gestionnaires doivent expliquer le pourquoi, écouter les inquiétudes et offrir un espace sécuritaire pour essayer. On n’impose pas l’IA : on aide les gens à s’y retrouver et à en tirer une valeur concrète.
3. Nommer un propriétaire clair de l’IA
Sans responsable clair, les initiatives restent éparpillées : chaque équipe teste dans son coin, les apprentissages circulent peu et les décisions traînent.
Nommez une personne imputable de faire avancer l’IA. Pas forcément en TI : elle doit avoir l’intérêt, la crédibilité et la capacité de mobiliser les fonctions de l’entreprise. Au départ, un champion interne avec un mandat clair suffit. Plus tard, un comité ou une gouvernance plus structurée peut prendre le relais. L’essentiel : que la responsabilité ne soit pas diffuse.
4. Obtenir une intention claire de la direction générale
Quand l’IA repose sur quelques employés curieux ou sur l’équipe TI, ça plafonne. La direction doit montrer que le sujet compte vraiment.
Elle n’a pas à superviser chaque projet. Elle doit dire pourquoi l’organisation s’y intéresse, quels résultats elle vise et quelle place prend l’expérimentation, puis montrer qu’elle apprend aussi. Ce signal donne la légitimité de dégager du temps, d’essayer et d’accepter une courbe d’apprentissage.
Commencer petit, apprendre vite et structurer progressivement
Pas besoin de tout régler avant de commencer. Attendre des données parfaites et une stratégie définitive, c’est souvent une façon de repousser le passage à l’action.
Partez avec quelques cas d’usage pertinents, encadrez les essais et documentez ce que vous apprenez. En parallèle, améliorez vos données, accompagnez vos équipes, précisez les responsabilités et mobilisez la direction.
La technologie est importante, mais elle ne suffit pas. La valeur vient de données utiles, d’une culture ouverte, d’une responsabilité claire et d’un leadership engagé.
À retenir
L’IA est une technologie, mais son adoption est une transformation organisationnelle. Ceux qui réussiront le mieux ne sont pas ceux qui partent avec le plus gros projet, mais ceux qui avancent de façon structurée, humaine et alignée sur leurs priorités.
