Tout le monde veut faire de la GenAI. Mais pour quoi faire ?
Le syndrome du mouton de Panurge technologique
Depuis la déferlante ChatGPT, une frénésie collective s’est emparée des entreprises. Chacune veut son projet GenAI, souvent à marche forcée. Les comités stratégiques s’emballent, les budgets se débloquent, les proof of concept (POC) se multiplient. L’idée dominante ? Si tout le monde s’y met, il ne faut pas rester à la traîne.
Mais dans cette ruée vers l’or, une question fondamentale est trop souvent oubliée : pourquoi ?
Pourquoi ce projet IA, maintenant ? Pour quel objectif métier, quel problème concret, quelle valeur ajoutée ? Dans la course à l’innovation, beaucoup oublient de vérifier s’ils courent dans la bonne direction.
Pourquoi cette ruée vers la GenAI ?
La génération automatique de texte, d’images ou de code fascine. Les démos sont bluffantes. Les promesses abondent : gain de productivité, assistance intelligente, automatisation des tâches cognitives...
Mais cette fascination cache souvent une incompréhension. Beaucoup de décideurs ne font pas la différence entre un outil spectaculaire et un outil utile. Entre une démo impressionnante et un cas d’usage durable.
Ajoutons à cela l’effet de groupe, l’anxiété de rater le virage technologique, le discours très persuasif des grands acteurs du marché… et l’on obtient un cocktail qui pousse à l’action rapide, parfois sans réflexion.
Et surtout, on oublie qu'il n'existe pas une seule IA. La GenAI n'est qu'une facette. Il existe également l'IA symbolique, basée sur des règles, des logiques, des ontologies. Elle reste extrêmement puissante dans les contextes où les raisonnements doivent être expliqués, tracés, validés (conformité, audit, diagnostic médical, etc.).
De plus en plus, on voit émerger des approches hybrides : le Neuro-Symbolique. Cette combinaison cherche à tirer le meilleur des deux mondes :
La GenAI (ou IA connexionniste) pour générer, interpréter, généraliser à partir de données massives.
L’IA symbolique pour structurer, contrôler, formaliser les connaissances, et garantir des raisonnements logiques, vérifiables.
Le Neuro-Symbolique permet par exemple d’éviter les hallucinations d’un LLM en le contraignant par des règles ou des modèles de connaissances. Il peut aussi renforcer la capacité à expliquer les réponses, condition essentielle dans les secteurs réglementés ou sensibles.
Exemple concret de Neuro-Symbolique
Une entreprise de maintenance industrielle veut automatiser le diagnostic de pannes sur ses machines. Elle dispose de milliers de rapports d’intervention (texte libre) et d’un corpus de règles métiers ("si la température dépasse 70°C et que la vibration augmente, alors risque de surchauffe").
Un système Neuro-Symbolique va :
· Utiliser un LLM pour analyser les rapports et détecter des motifs récurrents.
· Appliquer les règles symboliques pour vérifier la cohérence et formuler des diagnostics traçables.
Résultat : un outil intelligent et fiable, que les ingénieurs peuvent comprendre, contrôler et améliorer.
Ces alternatives sont trop souvent ignorées, alors qu’elles répondent mieux à certains besoins spécifiques : aide à la décision, automatisation complexe, mise en conformité, ou création de systèmes robustes, auditables et transparents.
Cinq questions que personne ne prend le temps de poser
Voici cinq questions simples qui devraient être au cœur de tout projet IA, avant même de parler de technologie :
Quel est le problème métier à résoudre ? Trop de projets partent de l’outil, pas du besoin. Or une IA ne remplace pas un objectif clair, ni un bon diagnostic. Identifier un irritant récurrent, une perte de temps ou un risque fort est souvent plus utile que de vouloir "faire de l’IA" sans direction.
Y a-t-il une solution plus simple, non-IA ? Avant de sortir l'artillerie lourde, il faut se demander si une approche classique ne suffirait pas. Une bonne API, un process mieux conçu, ou un outil existant déployé à bon escient peuvent parfois produire 80 % du gain attendu, pour 10 % de l’effort.
Dispose-t-on de données pertinentes et exploitables ? L'IA repose sur des données. Pas de données, pas de miracle. Il faut évaluer leur qualité (complets, propres, représentatifs), leur accessibilité (stockage, formats) et leur cadre d’utilisation (RGPD, sécurité). Un projet GenAI sans gouvernance de données est une bombe à retardement.
Quelle valeur apportée pour les utilisateurs ? Une solution IA doit s’intégrer dans les usages réels, pas seulement dans un pitch PowerPoint. Si l’outil ne répond à aucun besoin ressenti, n’est pas testé avec les bons utilisateurs, ou modifie trop brutalement les habitudes, il risque le rejet, même s’il est techniquement excellent.
Est-ce qu’on peut expliquer le projet à un décideur non-tech ? Un projet IA doit être compréhensible en une phrase claire. "On veut aider les commerciaux à répondre plus vite aux appels d’offres" est mieux que "on veut implémenter un RAG avec embeddings vectoriels sur des corpus hétérogènes". Si ce n’est pas clair pour un décideur, ce ne sera pas clair pour les équipes.
Quelques cas concrets (inspirés de faits réels)
Entreprise A lance un assistant IA pour aider ses employés à trouver des informations internes. Le projet échoue : l’outil est mal intégré, les données ne sont pas accessibles, les utilisateurs l’abandonnent.
Entreprise B automatise la lecture de documents juridiques. Le projet réussit car le besoin est clair, les données sont préparées, les utilisateurs formés.
Entreprise C prévoit un fine-tuning coûteux d’un LLM, mais réalise qu’une bonne stratégie de prompt suffit.
Même technologie. Trois résultats différents. Le dénominateur commun du succès ? Un cadrage précis en amont.
Une approche guidée par le bon sens
Chez The Reveal Insight Project, on ne pousse pas une techno. On part de votre problématique métier. Et s’il y a une solution IA, on la construira ensemble, sans dogme.
Notre rôle ? Vous faire gagner du temps, éviter les pièges, réaliser des projets utiles, simples et compréhensibles.
En conclusion - La GenAI, oui. Mais pas n’importe comment.
L’IA générative est une avancée majeure. Mais ce n’est pas une baguette magique. Elle n'est pas adaptée à tous les contextes, ni pertinente pour toutes les entreprises.
Se lancer dans un projet GenAI sans se poser les bonnes questions, c’est comme construire une maison sans plan. On peut investir beaucoup, pour très peu de résultats.
Chaque organisation a ses propres enjeux, ses propres données, sa propre culture. Une démarche IA efficace doit s’adapter à cette réalité, pas l’inverse. Elle doit être au service d’un résultat concret, mesurable, utile.
Avant chaque projet, posons les bonnes questions. Prenons un peu de recul. Explorons aussi les alternatives à la mode dominante. C’est à ce prix que l’IA tiendra ses promesses.
Et si vous souhaitez être accompagné pour y voir clair, structurer vos idées et transformer vos intuitions en résultats concrets : c’est exactement notre métier.