Pour la plupart des organisations, l’enjeu de l’année 2026 sera de parvenir à intégrer l’intelligence artificielle au cœur de leurs processus. Dans cette optique, les entreprises devront gagner en maturité, en assurant une gestion des données garantissant leur qualité, et en se dotant d’un cadre approprié, comme l’explique Thomas Schneider d’Amexio.

Quand on aborde l’IA, il y a ceux qui en parlent beaucoup. Et il y a ceux qui, moins nombreux, parviennent effectivement à faire évoluer leurs modèles et leur organisation en s’appuyant sur la technologie. À travers le monde, les avancées en la matière diffèrent d’une région à l’autre. En Europe, en raison de considérations éthiques et réglementaires, les acteurs accusent un léger retard par rapport à leurs homologues américains ou asiatiques. « Cependant, on constate d’importants développements dans de nombreux secteurs. Tout au long de l’année 2026, on devrait continuer à voir l’IA se déployer dans les organisations européennes, avec une accentuation de la mutation à l’œuvre, explique Thomas Schneider, Manager au sein d’Amexio. Le cadre européen présente l’avantage de soutenir une mise en œuvre de l’IA plus sûre et plus robuste. »

Faire un usage de l’IA à l’échelle opérationnelle

Face à la technologie, selon que l’on est une PME ou un grand groupe, les défis liés à son appropriation ne sont pas les mêmes. Une grande structure aura la possibilité d’entraîner et d’héberger ses propres modèles, tandis que des organisations plus modestes se tourneront plus volontiers vers des solutions SaaS. « Quelle que soit la taille de la structure, cependant, l’enjeu est de parvenir à aborder la technologie pour en tirer un avantage compétitif, poursuit Thomas Schneider. Aujourd’hui, l’intelligence artificielle est un levier d’amélioration de la productivité individuelle. Les modèles de langage nous permettent, à toutes et à tous, de trouver plus facilement l’information, de produire des contenus ou d’effectuer des analyses. L’enjeu est d’aller au-delà de cette utilisation individuelle. À l’échelle de l’organisation, il faut dépasser le stade de l’expérimentation en définissant des stratégies permettant de faire de l’intelligence artificielle un levier de transformation opérationnelle. »

L’ère des agents

Dans cette optique, il s’agit d’intégrer l’IA au cœur des processus. Des agents peuvent aujourd’hui comprendre, planifier, exécuter en toute autonomie un ensemble de tâches liées, par exemple, à la gestion des ressources humaines, au support IT ou à la comptabilité. « En interagissant avec les systèmes et d’autres agents, ils peuvent contribuer à automatiser de nombreux processus, permettant aux collaborateurs de se concentrer sur des enjeux à plus forte valeur ajoutée, explique Thomas Schneider. Cependant, le déploiement et l’intégration de ces agents ne s’improvisent pas et nécessitent d’identifier précisément les opportunités, ainsi que les risques liés à leur utilisation. »

Se doter d’une bonne gouvernance

Le déploiement opérationnel de l’IA exige en effet de se doter d’une gouvernance adaptée, d’évaluer correctement les impacts sur les systèmes d’information, l’humain ou encore l’organisation, afin d’accompagner au mieux le changement. « La gouvernance va intégrer ces enjeux de gestion du changement, prendre en considération les risques et les exigences réglementaires, et permettre de mettre en place des mesures garantissant la sécurité de l’activité et des données, explique Thomas Schneider. Des solutions comme watsonx Orchestrate permettent de définir l’ensemble des règles et d’orchestrer les agents et les interfaces afin de garantir une utilisation conforme et fiable de l’intelligence artificielle. »

Des capacités de prédiction au service de la prise de décision

Au-delà des traitements opérationnels, l’IA ouvre également de nouvelles perspectives en matière de prise de décision, notamment grâce à sa capacité à croiser une large diversité de sources de données afin d’établir des prédictions ou de formuler des recommandations. « Selon les cas, le processus et l’enjeu, l’intelligence artificielle peut prendre des décisions en autonomie ou éclairer les orientations à adopter. En Europe, on constate que l’humain reste le plus souvent dans la boucle, commente Thomas Schneider. L’objectif est cependant de se doter de capacités permettant d’anticiper de nouvelles opportunités. Pour cela, il est primordial de veiller à la qualité des données sur lesquelles s’appuiera l’intelligence artificielle, afin de garantir la pertinence des prévisions qu’elle produit. »

S’assurer de disposer de données « AI ready »

Pour l’expert d’Amexio, les entreprises doivent mettre en œuvre de nouvelles approches en matière de gestion des données, afin de s’assurer que celles-ci soient « AI ready ». « Cela implique un travail conséquent en amont, avec des règles de gouvernance garantissant la production de données de qualité. Il s’agit d’éviter les effets de type “garbage in, garbage out”, où des données de mauvaise qualité conduisent à des résultats erronés », explique-t-il.

Face à ces défis, les petites structures et les grandes entreprises ne sont pas logées à la même enseigne. Les premières ne disposent souvent pas des ressources nécessaires pour mener des chantiers d’envergure de transformation ou d’adaptation des données. « La meilleure approche, sans doute, est d’y aller progressivement, en identifiant un cas d’usage au périmètre bien délimité, pour lequel le ROI peut être facilement évalué. Selon l’objectif, on peut identifier les données requises, mettre en place les règles nécessaires pour en garantir la qualité, puis déployer les agents appropriés », explique Thomas Schneider.

Souveraineté, dépendance et maîtrise des coûts

En 2026, l’IA s’intégrera encore davantage au cœur des organisations, dans le cadre d’approches plus réfléchies. La hausse des budgets consacrés à ces projets en témoigne. Les stratégies mises en œuvre différeront d’une entreprise à l’autre. Si les grandes organisations peuvent développer des approches maîtrisées de bout en bout, les plus petites s’appuieront sur des solutions logicielles reposant sur des IA pré-entraînées. « Dans un cas comme dans l’autre, des questions relatives à la dépendance et à la souveraineté vis-à-vis des solutions mises en œuvre doivent être posées », souligne Thomas Schneider.

À cet égard, des plateformes comme IBM watsonx offrent des garanties solides aux utilisateurs. « La maîtrise des coûts est également un enjeu essentiel. Il est important d’opérer un suivi régulier des budgets consacrés à la technologie », ajoute l’expert d’Amexio. Car, ne l’oublions pas, l’intelligence artificielle est gourmande en ressources. Dès lors, il est essentiel de l’utiliser à bon escient.