Deux ans après le lancement de ChatGPT, l’intelligence artificielle générative a quitté le domaine de la curiosité pour devenir un outil du quotidien dans de nombreuses entreprises et administrations. Pour autant, le déploiement massif de ces technologies reste timide en France et en Europe, comparé aux États‑Unis ou à l’Asie.
C’est ce constat que partage Jacques Pommeraud, PDG d’Inetum depuis février 2023, fort d’un parcours international qui l’a mené notamment chez Salesforce en Californie et chez Bureau Veritas. Selon lui, notre principe de précaution et les freins culturels, sociaux, juridiques et réglementaires retardent l’adoption à grande échelle de l’IA générative, au moment même où l’Europe a un besoin vital de gains de productivité.
Plutôt que d’opposer innovation et encadrement, l’enjeu est désormais de construire un cadre de confiance qui accélère, au lieu de freiner, la diffusion de l’IA générative. Ce guide propose une lecture structurée de ces freins et surtout des leviers concrets pour les dépasser.
Deux ans après ChatGPT : où en est réellement l’IA générative en entreprise ?
Depuis fin 2022, les cas d’usage de l’IA générative se sont multipliés : assistants rédactionnels, copilotes de développement logiciel, génération de supports marketing, aide à la réponse client, analyse de documents, etc. Dans le secteur public, des expérimentations ont émergé pour accélérer le traitement de dossiers, la rédaction de courriers types, ou encore l’accès à l’information réglementaire.
En France comme ailleurs en Europe, la quasi‑totalité des grandes organisations ont désormais testé l’IA générative, souvent à travers des pilotes, des preuves de concept ou l’utilisation de solutions grand public en environnement contrôlé. Les retours convergent :
- des gains de productivité ponctuels mais nets sur certains métiers ;
- une amélioration sensible de la qualité et de la rapidité de production de contenus;
- un soulagement des tâches répétitives, permettant de recentrer les équipes sur des missions à plus forte valeur ajoutée;
- un véritable effet d’entraînement sur l’innovation interne lorsqu’un cadre de test sécurisé est mis en place.
Des gains de productivité déjà visibles dans plusieurs fonctions
Sans promettre une révolution instantanée, l’IA générative démontre déjà sa valeur dans de nombreuses fonctions :
- Développement logiciel: accélération de la rédaction de code, génération de tests unitaires, aide au débogage et à la documentation.
- Fonctions support (RH, finance, juridique, achats) : rédaction de premiers jets de contrats, synthèse de rapports, préparation de comptes rendus, FAQ internes enrichies.
- Relation client et support: assistants d’aide à la réponse, ébauches d’emails, suggestions de solutions, génération de scripts de centre d’appels.
- Marketing et communication: création de variantes de messages, propositions d’angles éditoriaux, adaptation de contenus à différents canaux et langues.
- Secteur public: modèles de courriers administratifs, aide à la compréhension de textes réglementaires, amélioration de la lisibilité des informations pour les usagers.
Ces exemples restent encore souvent cantonnés à des périmètres expérimentaux. C’est précisément le « passage à l’échelle » – l’industrialisation et la généralisation de ces usages – qui marque le pas en Europe selon Jacques Pommeraud.
Pourquoi le principe de précaution freine le passage à l’échelle
Les dirigeants européens se montrent, dans l’ensemble, convaincus du potentiel de l’IA générative. Là où le doute s’installe, c’est sur la capacité à transformer réellement leur organisation avec ces technologies, sans déclencher de chocs sociaux, de contentieux juridiques ou de difficultés réglementaires.
Selon Jacques Pommeraud, ce sont moins les technologies qui sont en cause que l’ampleur perçue des obstacles à lever: acceptation par les salariés, évolution des métiers, protection des données, conformité réglementaire, responsabilité en cas d’erreur, etc. D’où un réflexe de prudence renforcé.
Une spécificité européenne : la prudence comme réflexe
Dans l’espace européen, l’IA générative arrive dans un environnement marqué par :
- une forte culture de la protection des données et des droits fondamentaux;
- un cadre réglementaire dense, avec notamment le RGPD et l’AI Act en cours de mise en œuvre ;
- un dialogue social structuré, où les impacts sur l’emploi et l’organisation du travail sont scrutés de près ;
- une aversion marquée pour les risques de réputation et les contentieux, particulièrement dans les grands groupes et les administrations centrales.
Cette culture de la prudence est une force lorsqu’il s’agit de protéger les citoyens et les consommateurs. Mais, mal calibrée, elle peut se transformer en frein :
- projets bloqués pendant de longs mois en phase d’analyse de risques ;
- généralisation repoussée malgré des pilotes concluants ;
- décisions renvoyées à plus tard faute de visibilité parfaite sur le cadre réglementaire futur ;
- préférence donnée à des outils très limités plutôt qu’à des solutions réellement transformatrices.
Des dirigeants partagés entre enthousiasme et prudence
Dans de nombreuses organisations, le discours des comités de direction est ambivalent :
- d’un côté, un enthousiasme sincère pour le potentiel de l’IA générative : réduction des tâches répétitives, meilleure qualité de service, innovation accélérée ;
- de l’autre, la crainte de déclencher un mouvement difficile à maîtriser: inquiétudes sur l’emploi, risques d’erreurs, d’atteintes à la confidentialité, d’effets de bord éthiques.
Ce décalage se traduit souvent par une posture de « on verra plus tard »: on expérimente, mais on tarde à investir massivement, à revoir les processus métier, à former en profondeur l’ensemble des équipes, à explorer des usages plus ambitieux.
Pour Jacques Pommeraud, ce réflexe de précaution est compréhensible mais coûteux : chaque trimestre de retard dans l’adoption de l’IA générative, ce sont des gains de productivité et d’innovation qui échappent aux entreprises européennes au profit de leurs concurrents internationaux.
Les risques d’un excès de prudence pour la compétitivité européenne
L’Europe entre dans une décennie où la question de la productivité sera décisive : vieillissement démographique, tensions sur les finances publiques, nécessité d’investir massivement dans la transition écologique et la réindustrialisation. Dans ce contexte, l’IA générative représente un levier majeur pour faire plus et mieux avec des ressources rares.
Un excès de principe de précaution peut alors générer plusieurs risques majeurs.
Un retard durable sur les gains de productivité
Les organisations qui tardent à déployer l’IA générative à grande échelle s’exposent à :
- des coûts de fonctionnement plus élevés que leurs concurrents ayant automatisé une partie de leurs tâches à faible valeur ajoutée ;
- une difficulté accrue à attirer les talents, notamment les jeunes générations qui s’attendent à travailler avec des outils modernes et intelligents ;
- un décalage croissant dans la qualité de service perçue par les clients ou les usagers, habitués à des interactions plus fluides, plus personnalisées et plus rapides.
À l’échelle macroéconomique, cela se traduit par une croissance potentielle plus faible, alors même que les économies nord‑américaines et asiatiques capitalisent déjà sur ces gains.
Un enjeu de souveraineté numérique
Retarder l’adoption de l’IA générative ne signifie pas l’empêcher : les usages finissent par pénétrer les organisations, souvent par la porte des outils grand public directement utilisés par les collaborateurs.
Sans stratégie claire, les entreprises et administrations risquent de :
- dépendre principalement de plateformes extra‑européennes pour leurs usages quotidiens d’IA ;
- laisser passer l’opportunité de structurer un écosystème d’acteurs européens compétitifs (éditeurs, intégrateurs, sociétés de services numériques, cabinets de conseil, start‑up spécialisées) ;
- subir les conditions d’utilisation et les évolutions tarifaires au lieu de pouvoir véritablement les négocier ou les influencer.
Jacques Pommeraud souligne ainsi que les facteurs culturels et normatifs ne sont pas neutres : ils peuvent, s’ils sont mal gérés, pénaliser la compétitivité européenne à long terme.
Un risque social… par défaut
Paradoxalement, vouloir protéger l’emploi en retardant l’adoption de l’IA peut générer d’autres effets indésirables :
- un risque de délocalisation de certaines activités là où les gains de productivité sont pleinement exploités ;
- une dégradation de l’attractivité des métiers qui restent chargés de tâches répétitives que l’IA pourrait soulager ;
- une fracture entre entreprises « en avance » et « en retard », créant des inégalités d’opportunités et de conditions de travail.
Le véritable enjeu n’est donc pas de savoir si l’IA générative transformera le travail, mais où et sous quelles conditions elle le fera. En Europe, nous avons la capacité de façonner cette transformation de manière responsable, à condition de passer d’une logique de blocage à une logique d’encadrement actif.
Concilier innovation et cadre de confiance : la voie à suivre
Le message implicite porté par Jacques Pommeraud n’est pas de renoncer au principe de précaution, mais de le réinventer pour l’ère de l’IA. Autrement dit : ne plus utiliser la prudence comme un frein, mais comme un accélérateur maîtrisé du déploiement.
Passer du « non, sauf si » au « oui, à condition que »
Une approche productive consiste à changer la logique de départ :
- remplacer le réflexe « interdit, sauf exception » par « autorisé, sous conditions claires »;
- définir une liste de cas d’usage prioritaires où les bénéfices sont évidents et les risques maîtrisables ;
- documenter noir sur blanc les garde‑fous techniques, organisationnels et éthiques à respecter ;
- prévoir des mécanismes de revue et d’amélioration continue plutôt que de chercher un cadre « parfait » avant d’agir.
Cette philosophie permet d’avancer vite sur des usages concrets, tout en gardant la main sur les décisions les plus sensibles.
Mettre en place une gouvernance IA claire
Passer de l’expérimentation isolée au déploiement à grande échelle nécessite une gouvernance structurée de l’IA:
- la création d’un comité IA transverse réunissant métiers, DSI, juridique, conformité, RH, sécurité et data ;
- la définition d’une charte d’usage de l’IA générative précisant ce qui est autorisé, interdit, recommandé, et dans quelles conditions ;
- l’intégration systématique des enjeux IA dans les processus de gestion des risques, d’audit et de conformité;
- la mise en place de indicateurs de suivi (productivité, qualité, satisfaction utilisateur, incidents) pour piloter les déploiements.
Avec une gouvernance claire, les dirigeants peuvent assumer des décisions d’accélération sans se mettre en situation de vulnérabilité juridique ou réputationnelle.
Former et embarquer les collaborateurs dès le départ
La dimension sociale est au cœur des préoccupations européennes. Elle doit devenir un levier de succès plutôt qu’un frein :
- former massivement les équipes aux fondamentaux de l’IA générative: ce que la technologie peut faire, ne peut pas faire, et dans quelles limites ;
- impliquer les métiers et les représentants du personnel dans la co‑construction des cas d’usage et des nouveaux processus ;
- mettre en avant les gains concrets pour chacun: moins de tâches répétitives, plus de temps pour le conseil, l’analyse, la créativité ;
- prévoir des plans de montée en compétences pour les métiers les plus impactés, afin de sécuriser les parcours professionnels.
En faisant des collaborateurs des acteurs de la transformation plutôt que des simples « bénéficiaires subis », l’entreprise réduit les résistances et renforce l’appropriation.
Miser sur des projets concrets à forte valeur métier
L’IA générative n’est pas une fin en soi, mais un moyen au service de la stratégie. Les organisations qui réussissent sont celles qui :
- partent de irritants métier bien identifiés (délais, erreurs, surcharge, pénurie de compétences) ;
- sélectionnent des cas d’usage où le retour sur investissement est mesurable en quelques mois ;
- expérimentent rapidement, mais avec une trajectoire d’industrialisation claire dès le départ;
- capitalisent sur chaque projet pour construire une plateforme, des modèles et des bonnes pratiques réutilisables sur d’autres périmètres.
C’est là qu’intervient pleinement le rôle des partenaires technologiques et des sociétés de services numériques comme Inetum, capables d’industrialiser les solutions, de les intégrer au système d’information et d’accompagner la conduite du changement.
Le rôle clé des acteurs comme Inetum dans l’accélération
Les entreprises et administrations ne partent pas de zéro, mais elles ne peuvent pas non plus tout construire seules. Les sociétés de services et de conseil numériques jouent un rôle charnière dans ce moment de bascule.
Des partenaires pour transformer en profondeur les organisations
Des acteurs comme Inetum peuvent aider à :
- diagnostiquer les opportunités de l’IA générative au regard des priorités métier et des contraintes réglementaires ;
- sélectionner et intégrer les technologies pertinentes (modèles d’IA, plateformes, outils métiers) dans des architectures sécurisées ;
- concevoir des cas d’usage responsables en intégrant dès le départ les exigences de protection des données, d’éthique et de transparence ;
- organiser la montée en compétences des équipes, grâce à des programmes de formation, d’acculturation et de coaching ;
- piloter le passage du pilote à l’industrialisation en assurant robustesse, scalabilité et support opérationnel.
Ce maillage entre grands groupes, acteurs publics, start‑up spécialisées et sociétés de services établies constitue un atout majeur de l’écosystème européen. Encore faut‑il oser l’activer pleinement.
Feuille de route pratique pour les entreprises et administrations
Pour sortir d’un principe de précaution paralysant et entrer dans une dynamique d-innovation sécurisée, une feuille de route pragmatique peut être structurée en quelques étapes.
1. Clarifier sa vision et ses priorités
- Identifier les trois à cinq enjeux stratégiques majeurs de l’organisation (qualité de service, productivité, attractivité, innovation, souveraineté des données…).
- Positionner l’IA générative comme un levier au service de ces priorités, pas comme un projet à part.
2. Cartographier les cas d’usage potentiels
- Recenser, avec les métiers, les tâches répétitives et chronophages pouvant être automatisées ou augmentées.
- Identifier les domaines où l’IA générative peut améliorer la qualité, la rapidité ou la personnalisation des services rendus.
3. Évaluer risques et contraintes dès le début
- Impliquer le juridique, la conformité, la sécurité et les RH dès la phase de conception des cas d’usage.
- Qualifier les risques (données, éthique, emploi, sécurité) et définir les mesures de mitigation adaptées.
4. Lancer des pilotes à forte valeur et à risques maîtrisés
- Choisir quelques cas d’usage emblématiques mais sécurisés, permettant de démontrer rapidement la valeur.
- Mesurer précisément les gains de productivité, de qualité et de satisfaction, ainsi que les points de vigilance.
5. Mettre en place la gouvernance et les standards
- Formaliser une politique interne sur l’IA générative (usages autorisés, interdits, règles de transparence, supervision humaine).
- Créer les instances de décision et d’arbitrage nécessaires pour accélérer sans perdre le contrôle.
6. Industrialiser progressivement les usages
- Étendre les cas d’usage pilotes à d’autres équipes, sites ou métiers, en capitalisant sur les retours d’expérience.
- Standardiser les architectures, les modèles et les patterns de déploiement pour réduire les coûts et les délais de mise en œuvre.
7. Investir dans les compétences et le dialogue social
- Déployer des parcours de formation à grande échelle pour les collaborateurs, managers et dirigeants.
- Ouvrir un dialogue transparent et continu avec les représentants du personnel sur les impacts, les protections et les opportunités.
Vers un principe d’innovation responsable
Le constat formulé par Jacques Pommeraud est sans détour : notre principe de précaution, tel qu’il est aujourd’hui appliqué, freine le déploiement de l’IA générative alors même que la France et l’Europe ont un besoin urgent de gains de productivité.
Mais loin de condamner ce principe, son propos invite à le transformer en avantage compétitif. L’Europe a les atouts pour devenir un champion de l’IA de confiance: excellence scientifique, écosystème de start‑up dynamique, acteurs technologiques établis, sens aigu de l’éthique et de la protection des personnes.
La question n’est donc plus de savoir s’il faut choisir entre innovation et encadrement, mais de déterminer comment articuler les deux pour accélérer. En passant d’un réflexe de blocage à un principe d’innovation responsable– qui autorise, encadre et améliore en continu – les entreprises et administrations françaises peuvent :
- libérer des gains de productivité indispensables ;
- améliorer la qualité des services et des produits ;
- renforcer l’attractivité de leurs métiers ;
- contribuer à une souveraineté numérique européenne plus forte.
Le moment est venu de passer à l’action : expérimenter, encadrer, former et industrialiser en s’appuyant sur des partenaires expérimentés. C’est à ce prix que l’IA générative cessera d’être un sujet de débat pour devenir, concrètement, un levier de compétitivité et de progrès au service de tous.
