En mai 2021, je reviens sur un thème que j’avais touché il y a quelques années, mais que je comprends mieux maintenant comme Directeur technique chez HLC: la vraie friction de l’IA en entreprise, ce n’est pas l’algorithme. C’est la rigidité des processus pis des habitudes. Dans les coulisses d’un projet d’IA, le modèle est souvent la partie facile. Le difficile, c’est de faire bouger une organisation qui fonctionne d’une certaine façon depuis des années.

J’ai vu le scénario plus d’une fois. On bâtit un modèle qui prédit bien, qui suggère bien. Pis il se cogne le nez sur un processus figé, une approbation manuelle obligatoire, une habitude que personne ne veut changer. L’IA est prête; l’organisation, non.

La rigidité va dans les deux sens

flowchart TD
    A[Projet d'IA] --> B[Le modele: la partie facile]
    A --> C[Les processus: la vraie friction]
    C --> D[Processus figes depuis des annees]
    C --> E[Approbations manuelles obligatoires]
    C --> F[Habitudes que personne ne veut changer]
    C --> G[Donnees coincees dans des silos rigides]
    D --> H{Le vrai chantier}
    E --> H
    F --> H
    G --> H
    H --> I[Conduite du changement]
    H --> J[Repenser le processus, pas juste l'automatiser]
    H --> K[Impliquer les gens tot]
    I --> L[IA reellement adoptee]
    J --> L
    K --> L

La rigidité va dans les deux sens. Un processus trop figé empêche l’IA de livrer sa valeur. Mais déployer l’IA force aussi à questionner ce processus: pourquoi cette approbation manuelle? pourquoi cette étape? pourquoi ces données coincées dans un silo? Souvent, le vrai gain n’est pas « ajouter de l’IA » mais « repenser le processus que l’IA met en lumière ».

Le chantier est humain

Ce que j’ai appris, c’est que le succès d’un projet d’IA se joue dans la conduite du changement bien plus que dans la performance du modèle. Impliquer les gens tôt, expliquer pourquoi, montrer ce qu’ils gagnent, respecter leur expertise. Un modèle imposé d’en haut sur un processus que personne n’a voulu changer, ça finit contourné ou abandonné.

Comme Directeur technique, je passe maintenant autant de temps sur l’humain pis le processus que sur la technique. C’est moins glamour qu’un beau modèle, mais c’est là que les projets d’IA réussissent ou échouent pour de vrai.

Ce que je retiens

En mai 2021, je comprends mieux que jamais que la vraie friction de l’IA en entreprise n’est pas l’algorithme, mais la rigidité des processus pis des habitudes. Dans les coulisses, le modèle est souvent la partie facile.

Ce que je retiens, comme Directeur technique, c’est que la rigidité va dans les deux sens: un processus figé empêche l’IA de livrer, mais l’IA force aussi à questionner ce processus. Le vrai chantier est humain — conduite du changement, implication des gens, repenser plutôt qu’automatiser bêtement. Un modèle imposé d’en haut finit contourné. C’est moins spectaculaire qu’une belle démo, mais c’est exactement là que se joue le succès ou l’échec d’un projet d’IA.