Approche axée sur la valeur dans les projets d’AI

L’écart entre attentes et réalité

Lors de Webrazzi Fintech 2025, Zeynep Erdoğan, intervenant au nom d’Architecht, a analysé les principales causes des déceptions des entreprises dans leurs projets d’AI. La présentation, citant des données de Gartner, a souligné les délais d’adoption des technologies. En atteignant en seulement 2 mois un public que l’automobile avait atteint en 33 ans et le téléphone en 15 ans, ChatGPT a créé des attentes difficiles à gérer en entreprise.

Dans la fintech notamment, l’impossibilité d’utiliser des solutions de cloud public pour des raisons réglementaires pousse les entreprises à créer leurs propres structures GPT internes. Toutefois, la tendance des équipes techniques à utiliser des technologies comme la blockchain ou l’AI uniquement pour leur popularité nuit à la pérennité des projets et à la création de valeur.

Stratégie à trois niveaux : besoin, impact et technologie

Pour réussir les investissements en AI, il faut privilégier la valeur avant la technologie. Erdoğan aborde ce processus selon trois niveaux fondamentaux :

• Besoin métier : Définir d’abord clairement l’activité visée et le problème.
• Analyse d’impact : Examiner la valeur ajoutée de l’activité définie et ses effets sur le processus.
• Choix technologique : Déterminer, en dernier lieu, la technologie la plus adaptée au besoin identifié.

Phases pilotes et passage à l’échelle

Il est précisé que résoudre chaque problème ne nécessite pas de modèles d’AI gigantesques et qu’une simple automatisation robotisée des processus (RPA) peut parfois produire des résultats plus efficaces. Lors de la conception des solutions, recueillir les retours des utilisateurs finaux et définir des indicateurs mesurables est essentiel. Le passage à l’échelle des projets pilotes selon les rapports de faisabilité apparaît comme le facteur clé pour éviter le gaspillage des ressources et assurer la réussite du projet.