À la tête d’Inetum, acteur européen majeur de la transformation numérique, Jacques Pommeraud sonne l’alarme : l’Europe est en retard dans l’adoption concrète de l’intelligence artificielle. Pourtant, les leviers pour transformer ce retard en avantage compétitif existent déjà. Encore faut‑il passer de la fascination pour le concept d’IA à sa mise en œuvre opérationnelle dans les usines, les services, les administrations et les usages du quotidien.
Ce qui compte, souligne Jacques Pommeraud, ce n’est pas le drapeau planté sur l’IA – les grandes annonces, les communiqués ou les démonstrations spectaculaires – mais la capacité des entreprises européennes à créer de la valeur réelle, mesurable et répétable grâce à ces technologies.
Pourquoi l’Europe prend du retard sur l’intelligence artificielle
L’écart entre l’Europe et les autres grandes zones économiques ne vient pas d’un manque de talents ou de chercheurs. L’Union dispose de centres de recherche de premier plan, d’ingénieurs reconnus et d’un tissu industriel diversifié. Le retard se joue ailleurs : dans la vitesse d’exécution, la culture du risque et la traduction concrète de l’innovation en projets déployés à l’échelle.
Peur de l’échec et culture du risque limitée
Dans beaucoup d’organisations européennes, l’échec reste stigmatisé. Résultat : les projets d’IA sont parfois bloqués dès la phase d’idées, ou noyés dans des cycles de validation interminables.
- Peu de projets pilotes sont lancés, par crainte du regard interne en cas de résultat mitigé.
- Les directions générales attendent une certitude de retour sur investissement avant même d’expérimenter.
- La communication autour des projets reste discrète, ce qui limite le partage d’expérience et la montée en puissance.
À l’inverse, les écosystèmes les plus avancés considèrent l’échec comme un coût d’apprentissage normal pour affiner les cas d’usage, les données et les modèles.
Un cadre réglementaire souvent perçu comme un frein
L’Europe se distingue par une forte exigence en matière de protection des données, de transparence et d’éthique. Ces principes sont des atouts à long terme, mais ils sont encore trop souvent vécus comme une contrainte paralysante par les entreprises.
- Beaucoup de décideurs mélangent obligations réelles et peurs exagérées, ce qui conduit à la sur‑prudence.
- Les équipes métiers ne savent pas toujours jusqu’où elles peuvent aller avec les données disponibles.
- La conformité est abordée trop tard, au lieu d’être intégrée dès la conception des projets.
Pour Jacques Pommeraud, la clé n’est pas de renoncer à la régulation, mais de la rendre lisible et opérationnelle, afin de faciliter le passage à l’échelle des projets d’IA.
Méconnaissance des enjeux technologiques par les dirigeants
Un autre frein majeur réside dans la distance entre la direction générale et les équipes techniques. De nombreux dirigeants voient l’IA comme un sujet lointain, essentiellement technique, sans lien direct avec le cœur de leur modèle économique.
- Les comités de direction parlent encore d’IA en termes très généraux, sans objectifs métiers précis.
- Les investissements restent dispersés dans de petites proofs of concept, rarement industrialisées.
- Les salariés ne sont pas suffisamment formés, ce qui alimente craintes et incompréhensions.
Résultat : l’IA reste un sujet de conférences et de slides, plutôt qu’un levier concret de productivité, de qualité de service ou de différenciation.
La vision de Jacques Pommeraud : ce qui compte, c’est l’IA qui travaille vraiment
Dans ses prises de parole, Jacques Pommeraud insiste : l’Europe ne manque pas d’annonces ambitieuses, mais de projets qui tournent en production, dans les ateliers, dans les centres de relation client, dans les services supports ou sur le terrain.
L’enjeu n’est pas de « planter le drapeau » sur l’IA, mais d’en faire un outil de travail quotidien, fiable et utile pour les collaborateurs et les clients.
Ce changement de perspective est essentiel. Il s’agit de passer :
- de l’IA comme symbole de modernité,
- à l’IA comme infrastructure invisible qui automatise, assiste et améliore des milliers de micro‑décisions au quotidien.
Pour un acteur de la transformation numérique comme Inetum, la priorité est claire : accompagner les entreprises européennes dans la concrétisation de leurs ambitions IA, secteur par secteur, processus par processus.
Quatre leviers pour combler le retard européen en matière d’IA
Selon la vision portée par Jacques Pommeraud, la compétitivité européenne se jouera sur la capacité à activer simultanément quatre leviers : l’innovation, les talents, la régulation et les projets pilotes.
1. Des stratégies d’innovation alignées sur le métier
La première question n’est pas « quelle technologie choisir ? », mais «quel problème métier résoudre». Les stratégies gagnantes partent des enjeux concrets :
- Réduire les coûts opérationnels de certains processus clés.
- Améliorer l’expérience client ou usager.
- Sécuriser la production, la qualité ou la disponibilité des services.
- Accélérer le développement de nouveaux produits ou services.
À partir de là, l’IA devient un moyen, et non une fin en soi. Les directions métiers, accompagnées par les équipes data et les partenaires technologiques, identifient les cas d’usage les plus prometteurs et les priorisent selon leur impact et leur faisabilité.
2. Former et attirer les talents de l’IA
Sans talents, pas d’IA opérationnelle. La pénurie de profils data, IA et digital est une réalité en Europe, mais elle peut être atténuée par une politique volontariste.
- Former les collaborateurs existants aux fondamentaux de la donnée et de l’IA, quel que soit leur métier.
- Créer des équipes hybrides mêlant experts techniques, métiers et spécialistes de la conduite du changement.
- Renforcer les partenariats avec les écoles, universités et organismes de formation.
- Développer une culture interne qui valorise l’expérimentation et la montée en compétence continue.
Les entreprises qui réussissent leur virage IA ne sont pas forcément celles qui ont le plus de data scientists, mais celles qui ont su diffuser une culture data à grande échelle.
3. Des cadres réglementaires clairs, intégrés dès le départ
Plutôt que de considérer la régulation comme un frein, les entreprises européennes ont intérêt à en faire un avantage compétitif en misant sur des solutions d’IA fiables, documentées et auditées.
- Impliquer dès le début les équipes juridiques, conformité et cybersécurité.
- Documenter les sources de données, les modèles et les critères de performance.
- Mettre en place des mécanismes de surveillance continue des modèles en production.
- Prévoir des garde‑fous humains sur les décisions à fort impact.
En intégrant ces exigences dès la conception, les entreprises gagnent en sérénité et en vitesse, au lieu de devoir tout revoir à la dernière minute.
4. Multiplier les projets pilotes pragmatiques
Aucun grand programme IA ne réussit sans passer par une phase de test, d’ajustement et d’apprentissage. C’est là que les projets pilotes bien cadrés jouent un rôle décisif.
- Commencer sur un périmètre limité mais à fort enjeu métier.
- Fixer des indicateurs clairs de succès : temps gagné, qualité améliorée, satisfaction client, etc.
- Associer dès le début les utilisateurs finaux pour maximiser l’adoption.
- Prévoir, dès la phase pilote, ce qui sera nécessaire pour un déploiement à l’échelle.
C’est cette approche pragmatique, centrée sur l’impact, qu’Inetum met en avant pour accélérer la diffusion de l’IA dans l’économie réelle.
Cas d’usage IA prioritaires pour les secteurs industriels et les services
Passer à l’IA opérationnelle, c’est identifier les domaines où l’impact peut être rapide, tangible et durable. Voici quelques cas d’usage typiques, adaptés aux réalités européennes.
| Secteur | Cas d’usage IA | Bénéfices principaux |
|---|---|---|
| Industrie et fabrication | Maintenance prédictive, optimisation des lignes de production, contrôle qualité par vision artificielle | Réduction des arrêts non planifiés, meilleure productivité, moins de rebuts |
| Services financiers | Détection de fraude, scoring de risque, automatisation du traitement des dossiers | Diminution des pertes, décisions plus rapides, meilleure conformité réglementaire |
| Santé | Aide au diagnostic, priorisation des dossiers, optimisation des plannings et des ressources | Gain de temps médical, réduction des délais, amélioration du parcours patient |
| Secteur public | Analyse prédictive des besoins, automatisation des démarches, orientation des usagers | Services plus accessibles, réduction des files d’attente, meilleure utilisation des budgets |
| Distribution et logistique | Prévision de la demande, optimisation des stocks, routage intelligent des livraisons | Moins de ruptures, baisse des coûts logistiques, meilleure satisfaction client |
Dans chacun de ces secteurs, la question n’est plus de savoir si l’IA aura un impact, mais qui saura l’exploiter le plus vite et le plus efficacement. C’est là que se joue la compétitivité européenne.
Méthode en six étapes pour lancer l’IA dans votre entreprise
Jacques Pommeraud le rappelle : l’enjeu est d’entrer rapidement dans une dynamique d’action maîtrisée. Voici une trame méthodologique qui s’inspire des bonnes pratiques observées sur le terrain.
- Clarifier les objectifs stratégiques: quels sont les trois enjeux métier prioritaires sur lesquels l’IA peut faire une différence dans les 12 à 24 prochains mois ?
- Cartographier les données disponibles: quelles données internes et externes possédez‑vous déjà, et dans quel état (qualité, accessibilité, droits d’usage) ?
- Sélectionner 2 à 3 cas d’usage pilotes: privilégier ceux qui combinent impact potentiel élevé, faisabilité technique et soutien des équipes métiers.
- Constituer une équipe projet hybride: métiers, data, IT, juridique, sécurité, conduite du changement et, si besoin, partenaire externe spécialisé.
- Expérimenter, mesurer, ajuster: lancer rapidement, suivre des indicateurs clairs, améliorer les modèles et les processus au fil des retours.
- Industrialiser et diffuser: une fois le pilote validé, préparer l’architecture, la gouvernance et la formation nécessaires pour un déploiement large.
Cette démarche structurée permet de réduire le risque perçu, de rassurer les parties prenantes et de démontrer, chiffres à l’appui, l’utilité de l’IA pour l’entreprise.
Le rôle d’Inetum et des partenaires de la transformation numérique
Les entreprises qui souhaitent accélérer sur l’IA n’ont pas à avancer seules. Les acteurs de la transformation numérique comme Inetum jouent un rôle de catalyseur entre la technologie, les métiers et les contraintes sectorielles.
Concrètement, ces partenaires apportent :
- Une connaissance fine des secteurs et de leurs processus critiques.
- Des équipes pluridisciplinaires capables de couvrir data, IA, cloud, cybersécurité et intégration SI.
- Des retours d’expérience issus de nombreux projets menés dans différents pays européens.
- Des approches méthodologiques éprouvées pour sécuriser les projets et accélérer leur mise en production.
Pour Jacques Pommeraud, c’est précisément cette capacité à transformer des technologies complexes en solutions concrètes et utiles qui fera la différence pour l’Europe.
Transformer l’alerte en opportunité : pourquoi le moment d’agir, c’est maintenant
Le retard européen en matière d’IA n’est pas une fatalité. Au contraire, il peut devenir une opportunité : celle de bâtir des usages plus responsables, plus robustes et mieux intégrés aux réalités industrielles et de services.
L’appel de Jacques Pommeraud depuis Inetum est clair :
- Sortir d’une logique de communication pour entrer dans une logique de réalisations mesurables.
- Remettre les besoins métiers et les utilisateurs finaux au centre des projets.
- S’appuyer sur des cadres clairs et des partenaires expérimentés pour sécuriser la démarche.
- Multiplier les projets pilotes concrets pour apprendre vite et passer à l’échelle.
L’enjeu dépasse largement la seule performance individuelle des entreprises. Il s’agit de préserver et de renforcer la compétitivité de l’Europe, sa capacité d’innovation et son modèle social, en mettant l’IA au service de la transformation numérique réelle, dans les ateliers comme dans les services.
Le « drapeau planté » sur l’IA ne suffira pas. Ce qui comptera demain, ce sont les organisations où l’IA aura été intégrée avec intelligence, pragmatisme et ambition, au plus près des besoins. C’est cette voie qu’Inetum et ses dirigeants appellent résolument à emprunter dès maintenant.
