Adopter l’ia à grande échelle sans dépendance ni complexité

Comment adopter l’IA à grande échelle : d’un projet pilote à une adoption généralisée

Passer des projets pilotes à une adoption à l’échelle de l’entreprise : un défi pour l’IA

L’industrialisation de l’intelligence artificielle (IA), en particulier de l’IA générative, reste une étape difficile pour de nombreuses entreprises. Bien que l’expérimentation de ces technologies soit devenue courante, leur intégration réelle dans les opérations reste souvent bloquée par des défis de gouvernance, de sécurité et d’interopérabilité. Pour combler l’écart entre investissement et retour sur valeur, IBM a lancé un nouveau modèle de service visant à aider les organisations à assembler leur infrastructure IA au lieu de la construire intégralement en interne.

Un nouveau modèle : le conseil basé sur les actifs

Les services de conseil traditionnels reposent principalement sur le capital humain pour résoudre les problèmes d'intégration, ce qui peut être long et coûteux. IBM adopte une approche différente : le conseil basé sur les actifs. Cette méthode combine l’expertise de conseil avec un catalogue d’actifs logiciels préconçus afin d’aider les entreprises à créer et gouverner leurs propres plateformes d’IA.

Au lieu de développer des solutions sur mesure à chaque étape, les entreprises peuvent s’appuyer sur des architectures existantes pour :

• Redéfinir leurs processus métiers
• Connecter des agents IA aux systèmes existants
• Éviter de modifier l’infrastructure core
• Préserver leurs modèles IA actuels et fournisseurs cloud préférés

Gérer un environnement multi-cloud sans dépendance excessive

La crainte d’un enfermement propriétaire (vendor lock-in) est fréquente chez les décideurs IT. IBM répond à cette préoccupation en proposant une solution compatible avec des environnements multi-cloud, incluant Amazon Web Services, Google Cloud, Microsoft Azure, ainsi que sa propre plateforme watsonx.

La flexibilité s’étend également aux modèles d’IA utilisés, qu’ils soient open source ou propriétaires. En permettant aux entreprises de tirer parti de leurs investissements existants plutôt que de les remplacer, cette approche limite l’accumulation de dette technique et favorise une adoption progressive mais durable.

Un socle technique éprouvé avec IBM Consulting Advantage

Le pilier technologique de ce service repose sur IBM Consulting Advantage, la plateforme de prestation interne de la société. Avec plus de 150 projets clients supportés, cette plateforme a permis d’augmenter la productivité des consultants IBM jusqu’à 50 %.

Parmi les avantages :

• Un accès à un catalogue d'agents IA par secteur d’activité
• Une approche orientée plateforme plutôt que modèle isolé
• Une meilleure collaboration entre les équipes humaines et les agents numériques

Des exemples concrets de mise en œuvre

La valeur de cette approche centrée sur la plateforme se manifeste clairement dans les déploiements en conditions réelles.

Pearson, leader mondial de l’apprentissage, utilise aujourd’hui ce service d’IBM pour créer une plateforme personnalisée combinant expertise humaine et assistants IA afin de gérer les opérations quotidiennes et la prise de décision.

De son côté, une entreprise du secteur manufacturier a structuré sa stratégie en matière d’IA générative en s’appuyant sur la solution d'IBM. Elle a identifié les cas d’usage à forte valeur, testé des prototypes ciblés et déployé des assistants IA dans un environnement sécurisé et gouverné. Résultat : une base solide pour une adoption plus large de l'IA à l'échelle de l’entreprise.

Vers une IA d’entreprise maîtrisée et sécurisée

“Beaucoup d’entreprises investissent dans l’IA, mais atteindre une véritable valeur à grande échelle reste un défi majeur”, explique Mohamad Ali, Vice-Président Senior et Directeur d’IBM Consulting.

“Nous avons relevé ces défis en interne chez IBM, transformé nos opérations grâce à l’IA et obtenu des résultats mesurables, ce qui constitue une feuille de route éprouvée pour accompagner nos clients.”

Le débat ne porte plus uniquement sur la capacité des grands modèles de langage (LLM), mais sur l’architecture nécessaire à leur déploiement sécurisé et évolutif. Le succès dépendra de l’intégration fluide et gouvernée de ces outils au sein des environnements existants, sans créer de nouveaux silos. Les dirigeants devront veiller à maintenir une traçabilité rigoureuse des données et des standards élevés de gouvernance.

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