Passer de l’expérimentation à l’industrialisation de l’IA

AI Expo 2026 - Jour 2 : Passer des pilotes expérimentaux à la production d’IA

Le deuxième jour de l’AI & Big Data Expo et de la Digital Transformation Week à Londres a mis en lumière une industrie en pleine mutation. L’euphorie initiale autour des modèles génératifs s’essouffle, tandis que les entreprises se penchent désormais sur leur intégration concrète dans les systèmes existants.

Les discussions ont porté davantage sur l’infrastructure nécessaire au fonctionnement de ces modèles : qualité des données, observabilité, conformité réglementaire. L’ère de l’expérimentation s’achève, place à l’industrialisation.

Maturité des données : un prérequis pour réussir le déploiement

La fiabilité de l’intelligence artificielle repose sur la qualité des données. DP Indetkar de Northern Trust a mis en garde contre le risque que l’IA devienne un “robot de série B” lorsqu’elle traite des données inexactes. Selon lui, une stratégie analytique mature est indispensable avant d’adopter l’IA. Sinon, les décisions automatisées risquent d'amplifier les erreurs.

Eric Bobek de Just Eat renforce cette idée : sans base de données solide, les investissements dans les couches d’intelligence artificielle sont inefficaces. Mohsen Ghasempour de Kingfisher, quant à lui, souligne l’importance de transformer les données brutes en informations exploitables en temps réel, notamment dans les secteurs du retail et de la logistique.

Déploiement à grande échelle dans des environnements réglementés

Dans les secteurs sensibles comme la finance, la santé ou le droit, les exigences en matière de précision et de transparence sont primordiales. Pascal Hetzscholdt de Wiley a affirmé que l’IA responsable doit s’appuyer sur des systèmes traçables, auditables et intègres. Les implémentations "boîte noire" sont incompatibles avec les régulations strictes de ces domaines.

Konstantina Kapetanidi de Visa a détaillé les défis des applications d’IA générative multilingues et pouvant interagir avec des outils complexes (comme les bases de données), ce qui introduit de nouveaux risques en matière de cybersécurité.

Parinita Kothari de Lloyds Banking Group rappelle qu’un modèle IA ne s’installe pas pour être oublié. Un suivi continu, comme pour les solutions logicielles traditionnelles, est essentiel pour la performance et la sécurité à long terme.

Transformation du travail des développeurs

L’IA modifie fondamentalement la manière de concevoir et de développer du code. Lors d’un panel réunissant Valae, Charles River Labs et Knight Frank, les experts ont montré comment les copilotes IA accélèrent la génération de code, tout en exigeant plus d’attention sur l’architecture et la revue technique.

Un autre groupe de discussion (Microsoft, Lloyds, Mastercard) a mis en évidence l’écart entre les compétences actuelles du marché et celles requises pour un avenir enrichi par l’IA. Des programmes de formation sont nécessaires pour permettre aux développeurs de valider rigoureusement les suggestions générées par IA.

Dr Gurpinder Dhillon (Senzing) et Alexis Ego (Retool) ont partagé leur vision low-code / no-code. Ego a expliqué comment concevoir des applications internes prêtes pour la production en combinant IA et plateformes low-code, réduisant ainsi les délais de livraison.

Compétences et cas d’usage métier ciblés

La collaboration entre l’humain et “les collègues numériques” prend forme. Austin Braham d’EverWorker a évoqué des agents d’IA qui modifient les modèles organisationnels traditionnels. Une nouvelle interaction homme-machine s’impose.

Paul Airey d’Anthony Nolan a présenté un cas concret : comment l’automatisation IA a permis d’accélérer les délais de greffe en optimisant l’appariement de donneurs compatibles pour les cellules souches. L’IA, ici, sauve littéralement des vies.

Un enseignement clé se dégage : les applications d’IA les plus efficaces répondent à des besoins métiers précis, plutôt que de chercher à tout faire en même temps.

Gérer la transition vers l’industrialisation

Les entreprises se concentrent désormais sur l’intégration de l’IA au cœur de leur fonctionnement. Le temps de la découverte laisse place à des priorités plus concrètes : disponibilité, sécurité, conformité.

Nettoyage et structuration des entrepôts de données
Mise en place de cadres juridiques clairs
Formation du personnel à la supervision des agents d’IA

Entre un déploiement efficace et un pilote en stagnation, la différence réside dans ces fondamentaux. Pour les décideurs, cela signifie investir dans l’ingénierie des données et la gouvernance. Sinon, même les modèles les plus avancés resteront sans impact métier tangible.

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