L’IA n’est plus une question de savoir quand. C’est déjà là. Il est inclus dans les pilotes, les démos et les preuves de concept de presque toutes les grandes entreprises. Mais il y a un piège. La plupart de ces projets d’IA ne mènent nulle part.
En fait, le pourcentage d’entreprises ayant éliminé la majorité de leurs efforts en matière d’IA est passé de 17 % à 42 % cette année, selon S&P Global Market Intelligence. La technologie est réelle, mais le modèle opérationnel ne l’est pas.
Chez ServiceNow, nous avons dirigé l’IA grâce à un leadership partagé plutôt qu’à une approche descendante. La collaboration entre la technologie et les fonctions métiers peut prendre de nombreuses formes, mais l’objectif est le même. Cela signifie que l’IA produit des résultats commerciaux mesurables et évite à tout prix le cloisonnement de l’innovation. Plus précisément, nous avons conclu un accord entre le CIO et le COO pour traiter l’IA comme un système commercial et une couche d’expérience, et pour partager des résultats et des résultats mesurables. Nous avons déjà réalisé une valeur de 350 millions de dollars en gains de productivité et de temps, tout en nous concentrant sur l’innovation dans l’ensemble de l’entreprise avec une approche partagée de l’IA dans tous les départements.
Cette stratégie a fonctionné pour nous et constitue un modèle que toute organisation peut adopter. Si vous souhaitez échapper au purgatoire des pilotes et passer votre IA en production, voici cinq façons pratiques d’exploiter l’IA à grande échelle et de constater une réelle valeur commerciale au cours de vos 90 premiers jours.
Commencez par un travail, pas un modèle
Trop d’entreprises se retrouvent obligées d’expérimenter les derniers modèles de langage à grande échelle avant d’identifier où elles peuvent résoudre de réels problèmes commerciaux. Commençons par trois cas d’utilisation en entreprise qui ont un impact direct sur les résultats. Ensuite, définissez des normes de publication approuvées par le CFO (durée de cycle, taux de déviation, coût de service).
Chez ServiceNow, nous avons identifié les cas d’utilisation clés qui génèrent le plus de valeur pour nos employés et nos clients, à commencer par notre service d’assistance. ServiceNow dispose d’un centre de services informatiques entièrement autonome, avec 90 % des tickets entrants traités par l’IA. Pour le support client, 89 % des tickets entrants ont été acheminés vers le libre-service client pour la plupart des demandes de base, et les délais de résolution des cas pour les problèmes plus complexes ont été réduits de 50 %. Cela a créé un modèle évolutif qui s’est étendu aux ressources humaines, aux finances, aux ventes, etc. Pas un pilote. Ce n’est pas une démo. Résultats réels.
Réparez d’abord le désordre des données
L’IA échoue parce qu’elle devine. Lorsque les données sont fragmentées et non structurées, l’IA ne dispose pas du contexte nécessaire pour prendre des décisions intelligentes.
Investissez dans votre structure de données (graphiques de relations, lignage et étiquettes fiables) avant de superposer votre nouveau modèle. Mettez vos données dans un format lisible par l’homme afin que l’IA puisse raisonner comme des humains.
Gérez l’IA comme un système d’entreprise
La gouvernance ne peut pas examiner les modèles et outils d’IA déployés au sein d’un comité unique. Il faut que ce soit une discipline opérationnelle. Il est important d’établir une tour de contrôle centrale qui supervise tous les agents et modèles, depuis le provisionnement et les autorisations jusqu’à l’observabilité et les restaurations.
Pensez-y comme à la cybersécurité ou à la finance. Vous ne pouvez pas étendre ces fonctionnalités sans manquer un instant. Il devrait en être de même pour l’IA.
Repenser le travail des équipes humaines et d’agents
Le but n’est pas de remplacer les humains. En effet, cela élimine les frictions numériques qui vous ralentissent.
Selon l’indice des tendances de travail 2025 de Microsoft, les employés sont interrompus toutes les deux minutes par une réunion, un message ou une alerte. Près de la moitié des travailleurs déclarent que leur journée semble fragmentée et chaotique. Ce n’est pas un écart de productivité, c’est un défaut structurel.
Nous commençons par cartographier le parcours réel, et pas seulement le flux de travail sur papier. Et en intégrant des agents aux points de transfert, les utilisateurs peuvent passer moins de temps à copier-coller et plus de temps à résoudre des problèmes importants.
Faire de l’accord CIO-COO une réalité
Voici comment nous construisons des partenariats :
Un arriéré, deux propriétaires : la chaîne de valeur du fonds, pas le ministère. Gouvernance à double vitesse : le bac à sable évolue rapidement. La production demande de la rigueur. Tableau de bord mensuel de l’IA : suivez les résultats tels que le gain de temps, la réduction des risques et l’augmentation de la satisfaction. Le perfectionnement des compétences en tant que politique : encourager les managers à se concentrer sur la qualité des participants humains plutôt que sur la quantité de mise en œuvre.
Cela va au-delà de la collaboration pour donner à tous les dirigeants la copropriété d’une plus grande transformation de l’entreprise.
Manuel d’IA de 90 jours
Mettre votre stratégie en action ne nécessite pas une refonte numérique complète. Vous avez besoin de structure, de rapidité et d’une responsabilité claire. Ce manuel de 90 jours décompose la tâche difficile de la transformation de l’IA en quatre sprints ciblés. Chaque phase est conçue pour créer une dynamique, prouver la valeur dès le début et fournir la clarté dont les dirigeants d’entreprise ont besoin pour évoluer en toute confiance.
Ces étapes mettent l’IA en production en tant qu’éléments constitutifs d’une entreprise autonome, avec des agents, des données et des flux de travail travaillant en synchronisation pour favoriser la résilience, la vitesse et la croissance.
Pour passer des valeurs pilotes aux valeurs AI, effectuez la séquence suivante :
Jours 0 à 14 : sélectionnez trois cas d’utilisation qui utilisent des métriques approuvées par le CFO. Définissez des garde-fous clairs (confidentialité, auditabilité, partialité).
Jours 15 à 45 : Connectez les données existantes. Étiquetez les principales entités. Construisez une tour de contrôle.
Jours 46 à 75 : Déployez un flux de travail d’IA minimum viable. Mesurez la déviation, le temps de séjour et la satisfaction des utilisateurs. Il est maintenant temps de tester, d’itérer et d’améliorer.
Jours 76 à 90 : bâtissez sur ce qui fonctionne. Publier les résultats. Nous finançons les gagnants. Les autres prendront leur retraite.
À quoi ressemble le succès ?
Vous saurez que cela fonctionne si :
Les conseils d’administration se demandent : « Que pouvons-nous apporter d’autre à l’IA ? »
Les employés passent moins de temps à passer d’un outil à l’autre et plus de temps à créer de la valeur.
Les examens de la gouvernance sont ennuyeux à prévoir parce que le système fonctionne tout simplement.
pourquoi est-ce important maintenant
IDC estime que l’IA générative pourrait rapporter jusqu’à 22 000 milliards de dollars par an à l’économie mondiale d’ici 2030. Mais cette valeur n’est pas distribuée aux entreprises qui en font les démonstrations les plus impressionnantes. Il ira à des entreprises ayant la discipline nécessaire pour évoluer, une gouvernance de confiance et des partenariats pour diriger.
Lorsque les DSI et les COO peuvent être copropriétaires du modèle opérationnel de l’IA, l’IA cesse de faire la une des journaux et commence à devenir une habitude. Et à mesure que l’IA continue d’évoluer, ce partenariat constituera la base de nouveaux types de collaboration en entreprise. Cela signifie que les CFO, CHRO, CMO et bien d’autres collaboreront via des systèmes intelligents qui fonctionnent avec rapidité, transparence et fiabilité.
La phase de « lune de miel » de l’IA est terminée, et les organisations qui dirigent par l’exécution plutôt que par l’expérimentation définiront la prochaine ère de transformation de l’entreprise. La seule question qui reste est de savoir qui est prêt à diriger ?
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