IA générative : comment dépasser le principe de précaution et libérer la productivité en France et en Europe

Deux ans après le lancement de ChatGPT, l’IA générative a quitté le stade de la curiosité technologique. Elle est entrée dans les outils de millions de salariés et s’est invitée dans les réunions de direction. Pour Jacques Pommeraud, PDG d’Inetum depuis février 2023 et ancien vice‑président de Salesforce en Californie puis de Bureau Veritas, le constat est clair : presque toutes les entreprises et administrations ont expérimenté ces technologies… mais l’Europe reste en retard dès qu’il s’agit de déployer à grande échelle.

En cause, selon lui : un principe de précaution culturel et réglementaire très fort, qui freine les décisions des dirigeants. Non pas parce qu’ils doutent de la technologie, mais parce qu’ils craignent les obstacles sociaux, juridiques et réglementaires. Un frein d’autant plus préoccupant que la France et l’Europe ont, plus que jamais, besoin de gains de productivité massifs pour rester compétitives.

Bonne nouvelle : ce retard n’a rien d’une fatalité. En combinant prudence européenne et ambition industrielle, les organisations peuvent transformer leurs expérimentations en un véritable levier de performance et de croissance.

1. Qui est Jacques Pommeraud et pourquoi son avis pèse dans le débat

La voix de Jacques Pommeraud sur l’IA générative n’est pas celle d’un théoricien, mais d’un dirigeant qui a vécu la transformation numérique de l’intérieur, des deux côtés de l’Atlantique.

• Au sein de Salesforce en Californie: il a côtoyé de près la culture d’innovation rapide des géants du logiciel, habitués à tester, itérer et déployer à grande échelle de nouvelles technologies cloud et data.
• Chez Bureau Veritas: il a évolué dans un univers très réglementé, où la conformité, la qualité et la gestion des risques sont au cœur du modèle.
• À la tête d’Inetum: il dirige aujourd’hui une grande société de services et de conseils numériques, au contact quotidien des grandes entreprises, des ETI, des PME et des administrations européennes qui cherchent à tirer parti de l’IA.

Cette trajectoire lui offre un angle rare : il mesure à la fois la vitesse d’exécution américaine et les spécificités culturelles et réglementaires européennes. Lorsqu’il alerte sur le risque d’un déploiement trop lent de l’IA générative en France et en Europe, c’est donc à partir de cas concrets, vécus sur le terrain avec des clients de multiple secteurs.

2. Deux ans après ChatGPT : où en est vraiment l’adoption de l’IA générative ?

La rupture de novembre 2022 – la mise à disposition de ChatGPT au grand public – a servi de déclencheur mondial. En quelques mois, des millions de collaborateurs, de développeurs, de cadres et de dirigeants se sont mis à tester l’IA générative.

Depuis, le paysage a beaucoup évolué :

• La plupart des grands éditeurs de logiciels métier ont intégré des assistants IA générative directement dans leurs suites (bureautique, CRM, ERP, outils RH, etc.).
• Les grandes entreprises européennes ont lancé des programmes pilotes sur des usages ciblés : aide à la rédaction, support client, génération de code, analyse documentaire, etc.
• Les administrations ont, elles aussi, démarré des expérimentations encadrées, souvent sur la simplification des échanges avec les usagers ou la productivité interne.

Les bénéfices observés convergent :

• Des gains de productivité sur certains métiers (rédaction, analyse de texte, première ébauche de code, préparation de supports, etc.).
• Une réduction du temps passé sur les tâches répétitives et à faible valeur ajoutée.
• Une amélioration de la qualité des livrables lorsqu’un expert humain relit, corrige et valide les propositions de l’IA.

Autrement dit, comme le souligne Jacques Pommeraud, les organisations ont compris que l’IA générative n’était pas un gadget, mais un véritable accélérateur opérationnel.

Le problème n’est donc plus de savoir si la technologie fonctionne, mais de savoir comment l’industrialiser à l’échelle d’une entreprise, d’un secteur ou d’un pays.

3. Un paradoxe européen : beaucoup d’expérimentations, peu de déploiements massifs

Là où les États‑Unis et plusieurs pays asiatiques enchaînent déjà les projets d’industrialisation, l’Europe se distingue par un paradoxe frappant :

• Oui, presque toutes les entreprises et administrations ont testé l’IA générative.
• Non, le déploiement à large échelle ne suit pas la même dynamique qu’aux États‑Unis ou en Asie.

Dans de nombreuses organisations européennes, on observe un schéma récurrent :

1. Des POC et pilotes sont menés avec succès sur un nombre limité d’utilisateurs.
2. Les retours sont positifs : gain de temps, meilleure satisfaction interne, premiers impacts business.
3. Au moment de passer en production à grande échelle, les décisions ralentissent ou se fragmentent.

Ce ralentissement ne vient pas d’un manque de cas d’usage ni d’une insatisfaction technologique. Selon Jacques Pommeraud, il vient surtout d’un scepticisme des dirigeants sur la capacité de l’IA générative à transformer en profondeur l’entreprise sans générer de frictions sociales, juridiques ou réglementaires.

4. Le principe de précaution : un atout identitaire qui devient un frein compétitif

Le principe de précaution est profondément ancré dans la culture européenne. Il a permis de bâtir des standards élevés en matière de protection de la santé, de sécurité, d’environnement et de données personnelles.

Appliqué à l’IA, ce réflexe donne de réels atouts :

• Une meilleure prise en compte des risques (biais, erreurs, sécurité, confidentialité).
• Un cadre réglementaire structurant, à l’image du RGPD puis du futur encadrement européen de l’IA, qui offre une boussole aux entreprises.
• Un niveau élevé d’exigence éthique, apprécié par les salariés et les citoyens.

Mais, comme le souligne Jacques Pommeraud, ce principe de précaution peut aussi se transformer en frein compétitif lorsqu’il conduit à :

• Reporter indéfiniment les décisions, en attendant une certitude ou un cadre parfait qui n’existera jamais.
• Multiplier les validations et comités sans calendrier clair, ce qui épuise les équipes et dilue l’élan initial.
• Limiter les usages à des périmètres trop restreints, empêchant de réaliser les gains de productivité à grande échelle.

Le défi n’est donc pas d’abandonner la prudence, mais de la transformer en une prudence active et organisée, compatible avec la rapidité nécessaire pour rester dans la course mondiale.

5. Les obstacles perçus par les dirigeants : sociaux, juridiques, réglementaires

Les réserves des dirigeants européens ne portent pas principalement sur la maturité technique de l’IA générative. Elles concernent surtout la manière dont ces technologies vont s’intégrer dans la réalité sociale et réglementaire de leurs organisations.

5.1. Les craintes sociales : emploi, compétences et dialogue social

Dans beaucoup d’entreprises françaises, la question qui surgit immédiatement est celle de l’impact sur l’emploi.

• Comment intégrer une technologie qui automatise une partie des tâches sans créer un climat d’angoisse chez les collaborateurs ?
• Comment expliquer que l’IA n’a pas vocation à « remplacer » les salariés, mais à augmenter leurs capacités et à déplacer la valeur vers d’autres missions ?
• Comment associer les partenaires sociaux à ces transformations, pour éviter blocages et incompréhensions ?

Ces craintes sont légitimes, mais elles peuvent être transformées en terrain de coopération:

• En investissant dans la montée en compétences (IA literacy, nouveaux métiers, formation continue).
• En construisant des scénarios d’évolution des métiers avec les représentants du personnel.
• En fixant un cadre clair : l’IA comme outil d’augmentation, et non comme arme de réduction brutale des effectifs.

5.2. Les craintes juridiques : responsabilité et conformité

L’autre grande inquiétude tient à la responsabilité juridique:

• Qui est responsable en cas d’erreur produite par l’IA générative ?
• Comment s’assurer que les systèmes ne génèrent pas de contenus discriminatoires, trompeurs ou non conformes à la réglementation sectorielle ?
• Comment documenter les usages de l’IA pour être en mesure de les expliquer, voire de les auditer ?

Là encore, la réponse passe par une approche structurée plutôt que par l’inaction :

• Mise en place de politiques internes d’usage de l’IA (charte, règles de validation humaine, périmètres autorisés).
• Intégration des juristes, des responsables conformité et des DPO dès la conception des projets.
• Traçabilité des décisions et conservation des preuves de supervision humaine.

5.3. Les craintes réglementaires : naviguer dans un cadre exigeant

L’Europe est en train de se doter d’un cadre spécifique pour l’IA, dans la continuité de la protection des données avec le RGPD. Pour de nombreux dirigeants, cette dynamique est perçue à la fois comme une garantie et comme un risque : celui d’une complexité supplémentaire.

Pourtant, ce cadre peut devenir un avantage stratégique si l’on anticipe plutôt que d’attendre :

• Les entreprises qui combinent conformité et innovation dès aujourd’hui pourront se différencier demain par la confiance qu’elles inspirent.
• Les projets structurés autour de la gouvernance de l’IA (documentation, contrôle, gestion des risques) seront plus faciles à déployer à l’échelle, car ils auront déjà intégré les exigences réglementaires.

6. Pourquoi la France doit absolument capter les gains de productivité de l’IA générative

Le cœur de l’alerte de Jacques Pommeraud est là : la France et l’Europe ne peuvent pas se permettre de laisser passer l’opportunité de productivité offerte par l’IA générative.

Plusieurs facteurs rendent ces gains particulièrement cruciaux :

• Des coûts du travail élevés, qui exigent une forte valeur ajoutée par salarié pour rester compétitif.
• Un vieillissement démographique, qui limite la croissance du nombre d’actifs et renforce la nécessité de produire plus avec autant, voire moins, de ressources humaines.
• Une concurrence mondiale exacerbée, où les acteurs qui auront su industrialiser l’IA générative plus tôt bénéficieront d’un avantage de coût et de vitesse.

Capter ces gains de productivité ne signifie pas intensifier la pression sur les équipes, mais réorganiser intelligemment le travail:

• Automatiser ce qui est répétitif, chronophage et peu créatif.
• Libérer du temps pour l’innovation, la relation client, la qualité de service, la R&D.
• Soutenir les collaborateurs dans les tâches complexes grâce à des assistants intelligents.

Dans ce contexte, le choix n’est plus entre « IA ou pas IA », mais entre :

• Subir l’IA générative, en laissant d’autres pays en capter la valeur, puis en se retrouvant sous pression sur les prix et les délais.
• La maîtriser et l’organiser, pour la transformer en avantage compétitif et en moteur de qualité.

7. États‑Unis, Asie, Europe : trois approches différentes de l’IA générative

Pour comprendre le retard européen en matière de déploiement à l’échelle, il est utile de comparer, de manière simplifiée, les grandes tendances régionales.

Cette comparaison illustre ce que décrit Jacques Pommeraud : l’Europe ne manque pas de talents ni de technologies, mais elle avance dans un environnement où chaque décision est davantage pesée à l’aune du risque que de l’opportunité. D’où l’importance de bâtir une méthode pour sécuriser l’audace.

8. Comment concilier prudence européenne et déploiement massif : une feuille de route concrète

La question clé devient alors : comment les dirigeants français et européens peuvent-ils déployer l’IA générative à grande échelle sans renier le principe de précaution ? Voici une approche en plusieurs étapes, qui s’inspire de ce que mettent en place les entreprises les plus avancées.

8.1. Clarifier la vision : pourquoi et pour quoi faire ?

Avant les outils, il faut une vision:

• Quel rôle l’IA générative doit-elle jouer dans votre modèle économique (réduction des coûts, innovation, qualité de service, nouveaux revenus) ?
• Quels métiers ou processus seront prioritaires dans les trois prochaines années ?
• Quels indicateurs (financiers, opérationnels, sociaux) permettront de mesurer la réussite ?

Cette vision permet de passer du discours général sur l’IA à un projet d’entreprise lisible pour les collaborateurs, les clients et les partenaires sociaux.

8.2. Structurer la gouvernance de l’IA

Pour rassurer et accélérer en même temps, une gouvernance claire de l’IA est indispensable. Elle peut inclure :

• Un comité IA associant direction générale, DSI, métiers, RH, juridique, conformité, sécurité des SI.
• Une charte d’usage de l’IA qui précise ce qui est autorisé, encadré, interdit, et les responsabilités de chacun.
• Des processus de validation adaptés au niveau de risque des cas d’usage (par exemple : circuit accéléré pour les outils internes à faible risque, circuit renforcé pour les usages client sensibles).

L’objectif : que la question « avons-nous le droit de faire cela ? » trouve une réponse rapide et argumentée, plutôt que de bloquer indéfiniment les projets.

8.3. Prioriser les cas d’usage à fort impact et faible risque

Pour démontrer rapidement la valeur de l’IA générative tout en rassurant l’organisation, il est judicieux de démarrer par des cas d’usage qui combinent :

• Un impact mesurable sur la productivité, le temps de traitement ou la qualité.
• Un risque maîtrisable en matière de données, de conformité ou d’image.

Exemples typiques :

• Assistants d’aide à la rédaction (notes internes, comptes rendus, synthèses de documents).
• Outils internes de recherche documentaire intelligente.
• Génération de premières versions de code ou de scripts de tests, avec revue systématique par un développeur.

Ces projets permettent d’obtenir des victoires rapides qui renforcent la confiance des dirigeants, des équipes et des partenaires sociaux, tout en préparant le terrain pour des usages plus ambitieux.

8.4. Mettre l’humain au centre : formation et accompagnement

La clé pour transformer l’IA générative en moteur de performance durable, c’est de la considérer comme un outil au service de l’humain, et non l’inverse. Concrètement :

• Former largement aux bonnes pratiques de « prompt » et d’usage responsable de l’IA.
• Accompagner les métiers dans l’identification des tâches à automatiser ou à augmenter.
• Valoriser les collaborateurs qui deviennent des référents IA dans les équipes, pour diffuser les compétences et rassurer.

Cette approche limite les résistances internes et transforme l’IA en levier d’employabilité plutôt qu’en menace.

8.5. Mesurer, ajuster, industrialiser

Une fois les premiers cas d’usage déployés, l’enjeu est de passer de l’expérimentation à l’industrialisation. Cela suppose :

• La définition d’indicateurs de performance (temps gagné, qualité perçue, satisfaction utilisateur).
• Des boucles de feedback régulières avec les utilisateurs pour améliorer les outils.
• La mise en place d’architectures robustes (sécurité, supervision, gestion des versions de modèles) pour étendre à plus grande échelle.

Cette démarche incrémentale reste compatible avec le principe de précaution, mais elle permet surtout de le transformer en avantage : un cadre solide pour aller vite, loin et de manière durable.

9. Cas d’usage concrets qui créent de la valeur sans multiplier les risques

Pour nourrir le débat de manière constructive, il est utile de mettre en avant des catégories d’usages qui répondent aux préoccupations de Jacques Pommeraud : des gains de productivité tangibles, dans un cadre socialement et juridiquement maîtrisable.

9.1. Accélérer la production et l’analyse de documents

Dans les grandes organisations comme dans les administrations, une part considérable du temps est consacrée à la production, à la lecture et à la synthèse de documents. L’IA générative permet par exemple :

• De générer des premières versions de comptes rendus, notes, rapports, propositions commerciales.
• De produire des résumés structurés de longs documents techniques, juridiques ou réglementaires.
• De comparer des versions de textes et de repérer rapidement les différences ou incohérences.

Avec une relecture humaine systématique, ces usages offrent des gains de temps considérables, sans transférer de décision critique à la machine.

9.2. Soutenir les équipes de relation client et de support

Les centres de contact, services clients et équipes de support technique peuvent eux aussi bénéficier de l’IA générative :

• Suggestions de réponses adaptées au contexte, validées ensuite par l’agent.
• Accès instantané à la base de connaissances de l’entreprise à travers un assistant conversationnel.
• Génération de comptes rendus automatiques après un appel ou un échange.

Résultat : des collaborateurs moins submergés par les tâches répétitives, plus disponibles pour les interactions complexes à forte valeur ajoutée.

9.3. Augmenter la productivité des développeurs et des équipes IT

Les outils de génération de code assisté par IA, lorsqu’ils sont correctement encadrés, peuvent :

• Accélérer la rédaction de fonctions standard ou de tests unitaires.
• Proposer des corrections et améliorations à partir du code existant.
• Aider à la documentation technique des projets.

Les développeurs conservent le contrôle complet sur le code final, mais réduisent significativement le temps passé sur les tâches répétitives.

10. Vers un nouveau contrat social de l’IA en Europe

Ce que pointe Jacques Pommeraud, au‑delà des aspects technologiques, c’est la nécessité d’un nouveau contrat social autour de l’IA en Europe. Un contrat où :

• Les citoyens et les salariés sont protégés, informés et associés aux transformations.
• Les entreprises disposent d’un cadre clair qui sécurise leurs investissements et leurs innovations.
• Les pouvoirs publics jouent un rôle d’amplificateur plutôt que de frein, en combinant régulation et soutien à l’industrialisation.

La question n’est pas d’être « pour » ou « contre » l’IA générative, mais de décider comment nous voulons la déployer: sous la contrainte d’autres régions du monde, ou selon une vision européenne assumée, qui concilie compétitivité, éthique et progrès social.

Conclusion : transformer le principe de précaution en moteur d’action

En affirmant que « notre principe de précaution freine le déploiement de l’IA générative », Jacques Pommeraud met le doigt sur une tension centrale : celle entre la prudence protectrice qui caractérise l’Europe et l’urgence de productivité qui s’impose à nos économies.

Mais cette tension peut devenir une force. Si les dirigeants français et européens :

• Clarifient leur vision de l’IA générative.
• Structurent une gouvernance solide et pluridisciplinaire.
• Démarrent par des cas d’usage à fort impact et faible risque.
• Investissent massivement dans les compétences et l’accompagnement des équipes.

Alors l’IA générative cessera d’être un sujet d’expérimentation dispersée pour devenir un levier stratégique de transformation.

La France a besoin de tous les gains de productivité possibles pour rester compétitive. L’enjeu, désormais, n’est plus de savoir si l’IA générative est prête, mais de décider à quelle vitesse et avec quelle ambition nous voulons la mettre au service de notre modèle économique et social.