Les caractéristiques des projets qui réussissent
Chez les organisations pionnières, on retrouve toujours :
- Des cas d’usage ciblés et à forte valeur : automatisation contractuelle, traitement documentaire, génération de code répétitif, ou encore call summarization.
- Des systèmes qui apprennent en continu : capables d’intégrer du feedback et de s’adapter au contexte métier.
- Une intégration native aux outils métiers (CRM, ERP, plateformes e-commerce, outils financiers).
- Des partenariats stratégiques : les projets menés avec des éditeurs spécialisés ont deux fois plus de chances d’aboutir qu’un développement interne seul.
- Un ROI concret : réduction des coûts de BPO, optimisation opérationnelle, amélioration des conversions et de la fidélisation client.
Pourquoi tant d’échecs ?
Les 95 % d’initiatives qui échouent tombent souvent dans les mêmes pièges :
- Des pilotes sans lendemain, qui ne passent jamais en production.
- Une dépendance aux outils génériques, utiles pour les salariés mais insuffisants pour transformer les métiers.
- Une mauvaise allocation budgétaire : plus de la moitié des investissements vont au marketing, alors que les gains majeurs sont dans l’automatisation back-office.
- Des projets “maison” fragiles, avec deux fois plus de risques d’échec qu’un partenariat technologique.
- Des secteurs peu transformés : hors Tech et Médias, la santé, l’industrie, la finance et le retail restent largement en attente de réinvention.
Les causes profondes d’échec
- Absence de mémoire et d’apprentissage : la plupart des solutions n’intègrent pas le feedback ni le contexte.
- Mauvaise intégration aux workflows : des outils “à côté” du quotidien, jamais adoptés par les équipes.
- Expérience utilisateur rigide, loin de la simplicité d’un ChatGPT grand public.
- Budgets mal orientés, au profit du “visible” plutôt que du rentable.
- Organisation trop centralisée, qui bloque les initiatives terrain des prosumers.
Les clés pour réussir son projet GenAI
Pour franchir le GenAI Divide, il faut changer de posture :
- Cibler l’usage avant la technologie : un problème métier précis, mesurable, à forte valeur.
- Privilégier l’apprentissage continu : opter pour des systèmes qui retiennent du contexte et s’améliorent.
- S’intégrer aux workflows existants : pas d’outils isolés, mais une IA branchée directement dans le quotidien des équipes.
- S’appuyer sur des partenaires spécialisés, plutôt que réinventer la roue en interne.
- Donner du pouvoir aux utilisateurs, en valorisant les expérimentations du terrain et en transformant la “shadow AI” en projets officiels.
Chez Zento, nous accompagnons les entreprises dans ce passage crucial. Notre approche ne se limite pas à expérimenter des outils : nous aidons nos clients à identifier les cas d’usage à fort ROI, à intégrer l’IA au cœur des parcours métiers et clients, et à construire des solutions apprenantes qui évoluent avec leurs besoins :
- automatiser des tâches chronophages pour libérer du temps aux équipes,
- enrichir l’expérience client avec des services personnalisés,
- connecter l’IA aux plateformes existantes (e-commerce, CRM, ERP) pour un impact concret.
Notre conviction est simple : l’IA n’a de valeur que lorsqu’elle transforme réellement l’expérience vécue par les collaborateurs et les clients.
Conclusion
Les gagnants de demain seront ceux qui sauront intégrer des systèmes apprenants, adaptés et utiles, et non simplement tester les IA les plus séduisantes du moment.
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