La course à l’intelligence artificielle est lancée au Québec. Les entreprises voient l’IA comme l’occasion d’automatiser, d’accélérer et de réduire les coûts, mais la majorité se lancent… sans savoir quoi automatiser, ni pourquoi.

Le résultat? Projets qui stagnent, investissements qui ne livrent pas les ROI promis, frustrations internes et perte de confiance envers l’IA.

Et surtout, une impression que « l’IA ne fonctionne pas pour nous » alors que le vrai problème, c’est l’absence de diagnostic.

C’est actuellement le problème le plus fréquent dans les organisations que nous accompagnons.

Les chiffres sont clairs.
Les données disponibles montrent clairement que l’enthousiasme pour l’IA dépasse largement la capacité des organisations à en tirer de la valeur réelle. Selon Boston Consulting Group, 74 % des entreprises n’ont toujours pas démontré de valeur tangible provenant de leurs initiatives en IA, malgré des investissements croissants et une multiplication des pilotes.

Le même rapport révèle que seulement 4 % des organisations parviennent à générer une valeur significative de façon cohérente, confirmant que le passage du prototype à l’impact d’affaires demeure exceptionnel.

D’autres analyses soulignent le même décalage, une étude récente sur « l’exécution IA » rapporte que près de 80 % des modèles ne se rendent jamais jusqu’à la production, faute d’un problème bien défini, de données prêtes ou d’une stratégie de déploiement claire.

Chez IBM, on observe que les entreprises considérées comme « leaders » sont celles qui ont structuré leur démarche en amont, preuve que la réussite en IA dépend beaucoup moins de la technologie que de la méthode. En résumé, ce n’est pas l’IA qui échoue : ce sont les organisations qui se lancent sans diagnostic précis, sans alignement et sans plan.

Le problème? Les entreprises sautent directement à la solution.
Voici le scénario qui est couramment utilisé (peut-être que vous l’avez même vécu!) :

  1. Une équipe identifie un irritant opérationnel.
  2. Quelqu’un dit : « On pourrait automatiser ça avec l’IA. »
  3. On achète un outil, on développe un modèle ou on lance un pilote.
  4. Trois mois plus tard … plus personne ne sait pourquoi le projet a commencé et qui plus est, ne répond plus au besoin original.

Entre-temps :

  • On n’a pas défini le problème d’affaires.
  • On n’a pas validé l’impact réel.
  • On n’a pas aligné les équipes.
  • On n’a pas estimé les coûts cachés.
  • On a sous-estimé la complexité des données.

Résultat? Projet qui se termine en queue de poisson, un classique.

La vérité, une transformation IA commence par une analyse, pas un outil
Toutes les entreprises qui réussissent l’IA appliquée suivent le même principe, avant d’automatiser, il faut comprendre ce qu’on automatise et surtout pourquoi.

Cette étape porte plusieurs noms :

  • analyse stratégique IA
  • discovery
  • diagnostic technologique
  • cartographie des processus
  • audit de maturité

Mais la logique est la même :

  1. Clarifier les problèmes d’affaires réels : pas les symptômes. Pas les irritants isolés. Les enjeux qui bloquent la croissance, la marge ou l’efficacité.
  2. Prioriser les cas d’usage selon trois critères: ROI potentiel, complexité technique, impact humain/organisationnel
  3. Valider la qualité et l’accessibilité des données : IBM estime que 40 % des échecs IA sont liés aux données, et non aux modèles.
  4. Définir un plan de déploiement progressif : des « quick wins » en 30 à 90 jours, puis des automatisations plus complexes ensuite.
  5. Mesurer les gains pour ajuster et scaler : La Firme Deloitte observe que les organisations qui mesurent les résultats de leurs projets IA dès le début obtiennent jusqu’à trois fois plus de ROI. Elles identifient plus vite ce qui fonctionne, coupent ce qui ne crée pas de valeur et ajustent leur stratégie en continu.

Automatisation IA, ce qu’une analyse révèle que les équipes ne voient pas
Dans la majorité des analyses que nous réalisons, nous découvrons :

  • des tâches automatisables à 60–80 %
  • des processus qui coûtent 2 à 4 fois plus cher que prévu
  • des redondances entre départements
  • des frictions qui ralentissent l’expérience client
  • des risques liés aux données jamais identifiés
  • des erreurs coûteuses qui peuvent que se multiplier
  • des opportunités IA passées sous le radar

Souvent, la meilleure automatisation n’est pas celle que la direction avait imaginée.

Le Québec a un avantage… à condition d’arrêter de brûler les étapes
Les entreprises québécoises sont innovantes, capables de prototyper vite et d’adopter l’IA opérationnelle. Mais pour que l’écosystème soit compétitif, il faut cesser de multiplier :

  • les projets « proof of concept » qui ne vont nulle part
  • les automatisations isolées sans vision
  • les initiatives coûteuses, mais déconnectées des objectifs d’affaires

La maturité IA n’est pas une question de technologie. C’est une question de méthode, de clarté, d’alignement et de priorisation.

L’IA ne remplace pas la stratégie. Elle l’exige.
L’automatisation IA offre des gains spectaculaires comme, réduction des coûts, efficacité, satisfaction employés, meilleure expérience client, croissance plus saine.

Mais ces gains sont réservés aux organisations qui commencent par la question fondamentale :

«Quel problème voulons-nous vraiment résoudre et quel impact cher­chons-nous à créer?»

Avant de coder, acheter un outil, ou lancer un pilote… il faut d’abord comprendre. C’est la condition numéro un pour que l’IA devienne un levier et non une déception.