L’IA en Entreprise : Dépasser la Fatigue des Pilotes

Pourquoi l’intelligence artificielle (IA), annoncée comme une révolution, laisse-t-elle certaines entreprises sur leur faim ? Lors du récent Web Summit Vancouver 2025, un constat a émergé : les projets pilotes d’IA, souvent lancés avec enthousiasme, peinent à se transformer en solutions concrètes. Les entreprises, séduites par le potentiel de l’IA, se heurtent à des obstacles comme des coûts élevés, des problèmes de gouvernance ou des résultats décevants. Pourtant, des acteurs comme Cohere, une start-up canadienne spécialisée dans les modèles linguistiques, appellent à recentrer les efforts sur un objectif clé : le retour sur investissement (ROI). Cet article explore les défis de l’adoption de l’IA en entreprise, les solutions proposées pour surmonter cette « fatigue des pilotes » et les perspectives d’avenir pour un déploiement plus efficace.

L’IA en Entreprise : Entre Promesses et Réalité

Le battage médiatique autour de l’IA a poussé de nombreuses entreprises à lancer des projets pilotes, souvent sans stratégie claire. Ces initiatives, bien que prometteuses sur le papier, se soldent parfois par des échecs. Les raisons ? Des coûts imprévus, des problèmes de sécurité des données ou encore des résultats qui ne répondent pas aux attentes. Ivan Zhang, co-fondateur de Cohere, une entreprise torontoise spécialisée dans les large language models (LLM), a mis en lumière cette problématique lors d’une conférence récente. Selon lui, les entreprises doivent cesser de se perdre dans des projets ambitieux mais mal définis et se concentrer sur des cas d’usage précis.

« Ne vous perdez pas à construire quelque chose en cherchant un problème à résoudre. »

– Ivan Zhang, co-fondateur de Cohere

Cette approche pragmatique est essentielle pour éviter ce que Zhang appelle la « fatigue des pilotes ». Trop d’entreprises, séduites par le potentiel disruptif de l’IA, se lancent dans des projets coûteux sans évaluer leur impact réel. Le résultat ? Des solutions qui restent au stade de prototype, sans jamais atteindre la production.

Les Obstacles à l’Adoption de l’IA

Les défis rencontrés par les entreprises sont multiples. Voici les principaux freins identifiés :

• Coûts élevés : Dans certains cas, le coût d’exploitation d’un modèle d’IA dépasse celui d’une main-d’œuvre humaine, rendant l’investissement difficile à justifier.
• Sécurité et confidentialité : Les entreprises doivent garantir que les données utilisées par les modèles d’IA sont protégées, ce qui complique le déploiement.
• Manque de ROI clair : Les projets pilotes ne démontrent pas toujours une augmentation de la productivité ou des bénéfices.
• Hallucinations des LLM : Les modèles linguistiques peuvent générer des informations erronées, ce qui nuit à leur fiabilité.

Un rapport récent du National Bureau of Economic Research confirme ces observations. Sur 7 000 entreprises étudiées, aucune amélioration significative des revenus ou des heures travaillées n’a été constatée grâce à l’IA. De même, une étude de Boston Consulting Group révèle que seules 25 % des entreprises interrogées ont tiré une valeur significative de leurs investissements en IA. Ces données soulignent l’importance de recentrer les efforts sur des projets à fort impact.

Cohere : Une Approche Pragmatique pour un ROI Concret

Cohere, fondée à Toronto, propose une solution pour surmonter ces obstacles. Avec son nouveau produit, North, l’entreprise vise à simplifier l’intégration des modèles d’IA dans les environnements professionnels. Contrairement à d’autres acteurs du secteur, Cohere mise sur des modèles plus légers et efficaces, conçus pour fonctionner directement dans l’infrastructure des clients. Cette approche réduit les coûts et répond aux préoccupations de sécurité des données.

« Un modèle n’est aussi bon que les données et les systèmes auxquels il a accès. »

– Ivan Zhang, co-fondateur de Cohere

En mettant l’accent sur l’efficacité, Cohere cherche à se démarquer dans un marché dominé par des géants comme OpenAI ou Google. L’entreprise a récemment levé 500 millions de dollars USD lors d’un tour de financement de série D, atteignant une valorisation de 5,5 milliards de dollars. Malgré une croissance impressionnante, avec un chiffre d’affaires annualisé de 100 millions de dollars USD, Cohere doit encore relever des défis, notamment face à des concurrents mieux financés et à des attentes élevées de la part des investisseurs.

Le Problème Persistant des Hallucinations

Un obstacle majeur pour les entreprises adoptant l’IA est le phénomène des hallucinations, ces réponses erronées ou inventées générées par les modèles linguistiques. Lors du Web Summit, Gary Marcus, professeur émérite à l’Université de New York, a qualifié les LLM d’« auto-complétion dopée aux stéroïdes », soulignant leur propension à produire des informations inexactes. Malgré des avancées, les taux d’hallucination restent élevés, même pour les modèles les plus récents.

Cohere, bien que classée 66e sur le classement des hallucinations de Hugging Face, travaille à améliorer la transparence de ses modèles. L’entreprise propose de montrer le « raisonnement brut » de ses LLM, en détaillant les outils utilisés et en fournissant des citations pour les réponses générées. Cette transparence vise à renforcer la confiance des utilisateurs et à réduire les erreurs.

Repenser l’Adoption de l’IA : Conseils pour les Entreprises

Pour tirer parti de l’IA sans tomber dans le piège des projets pilotes infructueux, les entreprises doivent adopter une approche structurée. Voici quelques recommandations inspirées des conseils de Zhang :

• Identifier un problème précis : Commencez par un défi commercial clair, comme l’automatisation d’une tâche répétitive ou l’amélioration de l’expérience client.
• Évaluer le ROI dès le départ : Mesurez les bénéfices potentiels en termes de productivité, de réduction des coûts ou d’augmentation des revenus.
• Privilégier des solutions intégrées : Optez pour des outils comme North, qui s’adaptent à l’infrastructure existante et minimisent les risques.
• Surveiller les performances : Mettez en place des indicateurs pour évaluer l’efficacité de l’IA en production.

Ces étapes permettent de passer d’une approche expérimentale à un déploiement stratégique, garantissant que l’IA devient un outil au service des objectifs de l’entreprise.

Les Défis Juridiques de l’IA

Outre les défis techniques, Cohere fait face à des obstacles juridiques. Une action en justice intentée par des médias, dont le Toronto Star et Condé Nast, accuse l’entreprise d’avoir utilisé sans autorisation des contenus protégés pour entraîner ses modèles. Ce litige, qualifié de potentiellement « décisif » par certains experts, illustre les tensions croissantes autour des questions de propriété intellectuelle dans l’IA. Cohere conteste ces accusations, affirmant que les plaignants ont exagéré les faits.

Ce type de contentieux n’est pas isolé. De nombreuses start-ups d’IA doivent naviguer dans un paysage juridique complexe, où les réglementations peinent à suivre le rythme des avancées technologiques. Pour les entreprises adoptant l’IA, ces incertitudes soulignent l’importance de choisir des partenaires transparents et conformes aux normes éthiques.

L’Avenir de l’IA : Efficacité et Accessibilité

Malgré les défis, l’avenir de l’IA reste prometteur. Cohere mise sur des modèles plus compacts et moins énergivores, une stratégie qui pourrait séduire les entreprises soucieuses de durabilité. En parallèle, la demande croissante pour des solutions IA personnalisées et sécurisées ouvre de nouvelles opportunités pour les acteurs comme Cohere.

Le marché de l’IA est encore jeune, et les entreprises qui sauront démontrer un ROI tangible auront un avantage compétitif. Comme le souligne Zhang, l’IA n’est qu’un outil parmi d’autres dans la boîte à outils des entreprises. Son succès dépendra de la capacité des acteurs à aligner technologie et besoins réels.

« L’IA est juste un outil pour résoudre un problème commercial et créer de la valeur pour vos clients. »

– Ivan Zhang, co-fondateur de Cohere

En conclusion, la « fatigue des pilotes » ne doit pas décourager les entreprises. En adoptant une approche centrée sur le ROI, en choisissant des partenaires fiables comme Cohere et en surmontant les défis techniques et juridiques, l’IA peut devenir un levier de croissance puissant. Le chemin est encore long, mais les entreprises qui sauront tirer parti de cette technologie avec pragmatisme seront les grandes gagnantes de demain.