L’IA n’est plus une question de savoir si ou quand. C’est déjà là. Intégré aux pilotes, démos et preuves de concept dans presque toutes les grandes entreprises. Mais voici le problème : la plupart de ces projets d’IA ne mènent nulle part.
En fait, le pourcentage d’entreprises abandonnant la plupart de leurs initiatives en matière d’IA est passé de 17 % à 42 % cette année, selon S&P Global Market Intelligence. Si la technologie est réelle, le modèle opérationnel ne l’est pas.
Chez ServiceNow, nous avons dirigé l’IA grâce à un leadership partagé et non hiérarchique. La collaboration entre la technologie et les fonctions métiers peut prendre différentes formes, mais l’objectif reste le même : faire en sorte que l’IA fournisse des résultats commerciaux mesurables et éviter à tout prix l’innovation isolée. Plus précisément, nous avons conclu un pacte entre le CIO et le COO qui traite l’IA comme un système d’entreprise et une couche d’expérience, avec des résultats partagés et mesurables. Nous avons déjà réalisé une valeur de 350 millions de dollars grâce aux gains de productivité et de temps, alors que nous nous concentrons sur l’innovation dans l’ensemble de l’entreprise avec une approche partagée de l’IA entre les départements.
Cette stratégie a fonctionné pour nous et constitue un modèle que toute organisation peut adopter. Si vous souhaitez échapper au purgatoire des pilotes et mettre l’IA en production, voici cinq façons pratiques de la rendre opérationnelle à grande échelle et de constater une réelle valeur commerciale au cours des 90 premiers jours.
Commencez par le travail, pas par le modèle.
Trop d’entreprises se retrouvent obligées d’expérimenter le dernier grand modèle de langage avant d’identifier où il peut résoudre de réels problèmes commerciaux. Commencez par trois cas d’utilisation commerciale directement liés à vos profits et pertes. Ensuite, établissez des critères publics approuvés par le DAF : temps de cycle, taux de détournement, coût du service.
Chez ServiceNow, nous identifions les cas d’utilisation clés qui génèrent le plus de valeur pour les employés et les clients, à commencer par les services d’assistance. ServiceNow dispose d’un centre de services informatiques entièrement autonome, avec 90 % des tickets entrants traités par l’IA. En termes de support client, 89 % des tickets entrants sont acheminés via le libre-service client pour la plupart des requêtes de base et des délais de résolution des cas 50 % plus rapides pour les problèmes plus complexes. Cela a créé un modèle évolutif que nous avons étendu aux ressources humaines, aux finances, aux ventes, etc. Pas un pilote. Ce n’est pas une démonstration. De vrais résultats.
Réparez d’abord le chaos des données
L’IA échoue parce qu’elle devine. Lorsque vos données sont fragmentées et non structurées, l’IA ne dispose pas du contexte nécessaire pour prendre des décisions intelligentes.
Avant d’ajouter de nouveaux modèles, investissez dans votre structure de données : graphiques de relations, lignage, étiquettes de confiance. Rendez vos données lisibles par l’homme, afin que l’IA puisse raisonner comme le ferait un humain.
Gouverner l’IA en tant que système d’entreprise
La gouvernance ne peut pas être un examen ponctuel par un comité des modèles et outils d’IA déployés. Ce doit être une discipline opérationnelle. Il est essentiel d’établir une tour de contrôle centrale qui supervise chaque agent et modèle, depuis le provisionnement et les autorisations jusqu’à l’observabilité et la restauration.
Pensez-y comme à la cybersécurité ou à la finance. Ces fonctions ne sont pas mises à l’échelle sans supervision. La même chose devrait se produire avec l’IA.
Travail de refonte des équipes humaines et d’agents.
Le but n’est pas de remplacer les humains. Il s’agit d’éliminer les frictions numériques qui les freinent.
L’indice des tendances de travail 2025 de Microsoft montre que les employés sont interrompus toutes les deux minutes par des réunions, des messages ou des alertes. Près de la moitié des travailleurs déclarent que leur journée semble fragmentée et chaotique. Il ne s’agit pas d’un écart de productivité : c’est d’un échec structurel.
Nous commençons par cartographier les parcours réels, et pas seulement les flux de travail papier. Et nous avons intégré des agents aux points de transfert afin que les utilisateurs passent moins de temps à copier-coller et plus de temps à résoudre les problèmes importants.
Faire du pacte CIO-COO une réalité
Voici comment nous structurons notre partenariat :
Un chantier en cours, deux propriétaires : financer des flux de valeur, pas des appartements. Gouvernance à double vitesse : les bacs à sable évoluent rapidement ; La production impose de la rigueur. Tableau de bord mensuel de l’IA – Suivez les résultats tels que le temps gagné, la réduction des risques et l’amélioration de la satisfaction. Le perfectionnement des compétences en tant que politique : incitez les managers à se concentrer sur la qualité du personnel impliqué, et non sur la quantité de mise en œuvre.
Cela va au-delà de la collaboration et donne à tous les dirigeants la copropriété d’une transformation commerciale plus large.
Guide d’IA de 90 jours
Transformer la stratégie en exécution ne nécessite pas une refonte numérique complète : cela nécessite une structure, de la rapidité et une responsabilité claire. Ce manuel de 90 jours décompose la tâche difficile de transformer l’IA en quatre sprints ciblés. Chaque phase est conçue pour créer une dynamique, démontrer la valeur dès le début et donner aux dirigeants d’entreprise la clarté dont ils ont besoin pour évoluer en toute confiance.
Ces étapes mettent l’IA en production en tant qu’éléments constitutifs de l’entreprise autonome, où les agents, les données et les flux de travail d’IA fonctionnent de manière synchronisée pour favoriser la résilience, la vitesse et la croissance.
Exécutez cette séquence pour passer des pilotes à la valeur AI :
Jours 0 à 14 : choisissez 3 cas d’utilisation avec des métriques approuvées par le CFO. Définissez des barrières de sécurité claires (confidentialité, auditabilité, biais).
Jours 15 à 45 : Connectez les données dont vous disposez déjà. Étiquetez les entités clés. Construisez la tour de contrôle.
Jours 46 à 75 : mettre en œuvre des flux de travail d’IA minimum viables. Mesurez la déviation, le temps de séjour et la satisfaction des utilisateurs. C’est le moment de tester, d’itérer et de s’améliorer.
Jours 76 à 90 : doublez ce qui fonctionne. Publier les résultats. Financez les gagnants. Retirez le reste.
À quoi ressemble le succès
Vous saurez que cela fonctionne lorsque :
Votre conseil d’administration demande : « Que pouvons-nous laisser de plus à l’IA ? »
Les employés passent moins de temps à passer d’un outil à l’autre et plus de temps à générer de la valeur.
Les examens de la gouvernance sont ennuyeux à prévoir parce que le système fonctionne tout simplement.
Pourquoi est-ce important maintenant ?
IDC estime que l’IA générative pourrait rapporter jusqu’à 22 000 milliards de dollars à l’économie mondiale chaque année d’ici 2030. Mais cette valeur ne reviendra pas aux entreprises dont les démonstrations sont les plus impressionnantes. Il ira à ceux qui ont la discipline nécessaire pour évoluer, la gouvernance pour faire confiance et le partenariat pour diriger.
Si les DSI et les COO peuvent être copropriétaires du modèle opérationnel de l’IA, l’IA cessera de faire la une des journaux et commencera à devenir une habitude. Et à mesure que l’IA continue d’évoluer, ce partenariat deviendra la base d’un nouveau type de collaboration d’entreprise, où les directeurs financiers, les directeurs des ressources humaines, les directeurs marketing et au-delà travailleront ensemble via des systèmes intelligents qui évoluent avec rapidité, transparence et confiance.
La phase de « lune de miel » de l’IA est terminée, et les organisations qui dirigent l’exécution (et non l’expérimentation) définiront la prochaine ère de transformation commerciale. La seule question qui reste est de savoir qui est prêt à diriger ?
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