Adopter l’IA : comment concilier vitesse et solidité des fondations

[PODCAST] Joseph Aoun x Margot Bletterie
Joseph Aoun - Data and AI solutions Director (UAE)

Par Joseph Aoun - Directeur Data et solutions IA (UAE)

Le 17 septembre 2025

Alors que de plus en plus d’organisations se lancent dans l’adoption de l’intelligence artificielle, beaucoup se retrouvent confrontées au même dilemme :

Comment obtenir des résultats rapides sans compromettre les fondations indispensables à une stratégie IA durable ?

Cette tension — entre rapidité d’exécution et pérennité des résultats — est au cœur de notre dernier épisode, avec Joe AOUN, Director Data & AI Solutions, et Margot Bletterie.

Voici les principaux enseignements de cette discussion :

1. Les fondations data restent essentielles — mais le timing est crucial

Des données fiables, une gouvernance robuste et une architecture évolutive constituent la base d’un succès à long terme en matière d’IA.
Cependant, dans un environnement où tout s’accélère, vouloir bâtir l’intégralité de cette base avant de livrer la moindre valeur n’est pas réaliste.

La priorité devient alors :
➡️ Quelles fondations devons-nous poser pour débloquer le prochain cas d’usage ?
➡️ Comment les premiers succès peuvent-ils justifier de nouveaux investissements dans la plateforme ?

Il ne s’agit pas de sauter des étapes, mais de les orchestrer dans le bon ordre.

2. Les cas d’usage avant la technologie

Beaucoup d’équipes démarrent par les outils, plutôt que par les problèmes à résoudre. Or, le risque de tomber dans le piège du “faire de l’IA pour faire de l’IA” est bien réel.

Les approches les plus efficaces reposent au contraire sur des cas d’usage clairs et concrets :

  • Existe-t-il un enjeu métier précis que l’IA peut contribuer à résoudre ?

  • Les données nécessaires sont-elles disponibles — ou accessibles à un niveau suffisant ?

  • Est-il possible de tester le cas d’usage à petite échelle, avant un déploiement plus large ?

En commençant petit, avec des pilotes ciblés, les organisations réduisent les risques et créent de la confiance entre les équipes.

3. Miser sur la dynamique, pas seulement sur la perfection

Une stratégie IA efficace ne suppose pas 12 mois de construction avant la première mise en production.

Les équipes peuvent :

  • Développer des modèles de données au niveau MVP, puis les améliorer progressivement

  • Démontrer à la fois la faisabilité technique et la valeur métier étape par étape

  • Réinvestir les premiers gains dans le renforcement de la plateforme

Comme le résume Joe dans l’épisode : “Start small, think big.”
Cette approche permet d’éviter le piège des pilotes interminables qui ne passent jamais à l’échelle — et de s’assurer que les solutions développées répondent à des besoins réels.

4. S’aligner sur le “pourquoi” — entre business et technologie

L’adoption de l’IA n’est pas qu’une affaire de données et de modèles : c’est aussi une question de collaboration, de conduite du changement et de pédagogie interne.

Pour réussir, il est essentiel que :

  • Les dirigeants comprennent à la fois les opportunités et les risques liés à l’IA

  • Les équipes métier soient impliquées dès le début du processus

  • Les utilisateurs perçoivent de vrais bénéfices concrets, et pas seulement de nouveaux outils à intégrer

Une adoption durable de l’IA repose sur un alignement transversal et une collaboration continue entre les équipes métier et data.

Conclusion : privilégier le pragmatisme à la perfection

Il n’existe pas de méthode unique et universelle pour adopter l’IA.
Mais une chose est claire : la valeur réelle se crée quand la stratégie et l’exécution avancent de concert.

Concentrez-vous sur ce qu’il faut construire pour progresser.
Livrez des résultats qui renforcent la crédibilité.
Et continuez à investir dans les fondations qui vous permettront de passer à l’échelle.

[PODCAST] Joseph Aoun x Margot Bletterie

PODCAST

#3 Joseph Aoun - Adopter l’IA : comment concilier vitesse et solidité des fondations

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