Choisir les cas d’usage de l’IA : le filtre qui en élimine neuf sur dix

Numérique et IA2025-04-046 min de lectureAtlas Strategy Group

Chaque atelier sur l’IA produit le même résultat : un paperboard couvert de vingt idées, accueillies avec l’enthousiasme que seules les choses gratuites suscitent. Six mois plus tard, la même entreprise mène quatre projets pilotes sans budget, sans responsable et sans condition de fin — et la différence entre les entreprises qui en ont tiré de la valeur et celles qui s’en sont lassées ne tient pas à la qualité des idées. Elle tient au filtre appliqué après le paperboard.

Les cinq critères

• Poids économique. Le coût de la tâche est-il suffisamment élevé pour que son automatisation, même excellente, ait un impact ? Une solution brillante à un coût minime relève du loisir. Les candidats sont classés en fonction des postes de coûts réels de l’entreprise, et non selon les tendances en matière d’automatisation.
• Préparation du terrain. Les données existent, sont accessibles et ont la même signification dans chaque système où elles sont utilisées ; le processus est suffisamment structuré pour que ses étapes puissent être décrites sans désaccord. Automatiser un processus non structuré ne produit pas de résultats — cela crée des arbitrages.
• Mesurabilité. Peut-on comparer l’avant et l’après à l’aide de chiffres auxquels l’entreprise fait déjà confiance — heures, taux d’erreur, volume traité ? Si la valeur d’un cas ne peut pas être mesurée, il sera « considéré comme une réussite », mais ne pourra pas être déployé à plus grande échelle sur la base de preuves.
• Coût de l’erreur. Que se passe-t-il lorsque le système se trompe — et cela arrivera ? Les cas où une erreur de résultat est peu coûteuse à détecter peuvent être financés ; ceux où une erreur passe inaperçue et détériore un élément coûteux ne le peuvent pas, quelle que soit l’apparence de la démo.
• Un responsable convaincu. Une personne identifiée dont la charge de travail hebdomadaire sera allégée et qui défendra le changement dans le processus qu’il perturbe. Une automatisation sans bénéficiaire interne disparaît discrètement en comité.

Comment utiliser le filtre

Chaque candidat franchit les critères dans l’ordre, et cet ordre compte : le poids d’abord, car les critères suivants demandent des efforts ; un cas qui satisfait aux cinq critères n’est pas « approuvé » — il est admis à un projet pilote dont la portée et l’indicateur sont définis, et assorti d’une condition d’arrêt écrite. Les cas qui échouent à un critère ne sont pas écartés définitivement ; ils sont mis de côté, en précisant le critère non satisfait. Cette liste d’attente est la mémoire de la stratégie : l’année suivante, lorsque les données ou le responsable changent, le cas reprend son parcours au seul critère auquel il n’avait pas satisfait, sans repartir de zéro.

Neuf idées sur dix devraient être éliminées par le filtre. C’est le signe que le filtre fonctionne. La dixième arrive à l’étape du projet pilote avec un budget, un indicateur et un responsable — la seule façon d’éviter que les projets pilotes ne se terminent par un simple épuisement.

Le filtre constitue la deuxième page dela stratégie d’IA d’une page, et la question à laquelle il répond est celle que nous avons posée plus tôt :quand l’automatisation se traduit concrètement dans le P&L. Sa mise en œuvre fait partie des travaux initiaux habituels dela pratique de la transformation numérique et de l’IA.