Laurent Stoica, RVP South EMEA & Greece & BeLux Hyland analyse le sujet
Depuis deux ans, les organisations se ruent sur l’IA générative. Les expérimentations se multiplient, les copilotes s’installent dans les outils de travail et les agents promettent désormais d’exécuter eux-mêmes certaines tâches. Pourtant, derrière cette accélération subsiste un angle mort : la capacité réelle des entreprises à rendre leur propre information exploitable par ces systèmes. Car une IA, aussi performante soit-elle, ne peut pas inventer le contexte qui lui manque.
Elle ne transforme pas spontanément des milliers de documents, contrats, dossiers clients ou archives en une source fiable de décision. L’IA commence donc par une question beaucoup moins spectaculaire : sommes-nous prêts à lui donner accès à la bonne information ?
Le véritable défi n’est plus l’accès à l’IA
Pendant longtemps, le débat autour de l’IA en entreprise s’est concentré sur les modèles : lequel choisir, comment l’intégrer, quel niveau de performance attendre. Cette approche devient progressivement insuffisante. Les entreprises disposent aujourd’hui d’un accès sans précédent à des modèles puissants. Elles disposent aussi de ressources informationnelles considérables, dont une grande partie reste difficile à exploiter : contrats, courriers électroniques, comptes rendus, dossiers métiers, images ou archives.
Cette information, souvent non structurée, n’en est pas moins essentielle. Elle constitue une part importante de la connaissance métier mais elle a d’abord été conçue pour être comprise par des humains. La rendre exploitable par une machine suppose donc de pouvoir l’identifier, la contextualiser, la relier à d’autres informations, en garantir la provenance et maîtriser les droits d’accès.
C’est là que se joue une grande partie de la préparation des entreprises à l’IA. Une étude menée par Harvard Business Review Analytic Services illustre ce paradoxe : 94 % des dirigeants interrogés considèrent la connexion des données comme importante pour réussir avec l’IA, mais seuls 27 % estiment l’avoir effectivement réalisée.
Le problème n’est donc pas nécessairement le manque de données. C’est notre capacité à les rendre utiles, fiables et accessibles au bon moment.
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Le « garbage in, garbage out » change d’échelle
L’adage informatique est ancien : garbage in, garbage out. Avec l’IA générative, cette règle prend une nouvelle dimension. Donner accès à un modèle à l’ensemble du patrimoine documentaire d’une organisation ne suffit pas. Il faut sélectionner les informations pertinentes, préserver leur contexte et distinguer ce qui est fiable de ce qui ne l’est pas.
Le volume d’information n’est pas synonyme de connaissance. Une entreprise peut disposer de millions de documents et rester pauvre en informations réellement exploitables par l’IA. La qualité, la contextualisation et la gouvernance du contenu deviennent donc des enjeux stratégiques, et non de simples prérequis techniques.
Avec les agents, l’exigence monte encore d’un cran
Cette question devient plus critique encore avec l’essor de l’IA agentique. Un assistant qui produit une réponse erronée pose déjà un problème. Mais un agent capable d’interpréter une situation, de déclencher une action et d’interagir avec un processus métier introduit une nouvelle catégorie de risques. Plus l’IA gagne en autonomie, plus elle a besoin de contexte.
Un agent chargé de traiter une demande client, d’analyser un contrat, de qualifier un dossier ou de recommander une décision ne peut pas fonctionner correctement à partir d’une information partielle, obsolète ou sortie de son contexte. L’enjeu n’est donc plus seulement de faire répondre correctement une IA. Il est de créer les conditions dans lesquelles elle peut agir de manière fiable. Cela suppose de connecter les données, les contenus et les processus, mais aussi de conserver les mécanismes de contrôle permettant de comprendre pourquoi une décision a été prise, sur quelles informations elle repose et avec quels droits l’agent a agi. À mesure que l’IA passe du rôle de copilote à celui d’acteur des processus, la gouvernance ne peut plus être considérée comme une fonction périphérique.
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Être « AI-ready » ne se résume pas à l’infrastructure
Il serait tentant de réduire la préparation à une question technologique : disposer du cloud adéquat, des bonnes API et d’un accès aux derniers modèles. Ces éléments sont nécessaires. Ils ne sont pas suffisants. Une organisation réellement prête pour l’IA doit progresser simultanément sur plusieurs fronts : son infrastructure, la qualité de ses contenus, sa gouvernance, l’usage responsable de l’IA et les compétences de ses collaborateurs. Et cette préparation ne peut pas être déléguée au seul département IT.
Les équipes techniques peuvent rendre l’information accessible. Les métiers, eux, sont indispensables pour déterminer ce qui constitue une information pertinente, un contexte valide, une décision acceptable ou un niveau de risque tolérable. L’IA oblige ainsi l’entreprise à faire converger des sujets longtemps traités séparément : gestion de l’information, architecture, processus, sécurité, conformité et compétences.
Ne pas attendre d’être parfaitement prêt
Faut-il pour autant attendre d’avoir nettoyé, connecté et gouverné l’ensemble de son patrimoine informationnel avant de commencer à utiliser l’IA ? Certainement pas.
L’objectif n’est pas de devenir parfaitement « AI-ready » avant de lancer le moindre projet. La bonne approche consiste à identifier les processus dans lesquels l’information possède une forte valeur, où les gains sont mesurables et où les risques peuvent être maîtrisés. C’est à partir de ces cas d’usage que l’entreprise pourra progressivement améliorer ses contenus, renforcer sa gouvernance, développer les compétences et étendre l’usage de l’IA. Car l’avantage concurrentiel de demain ne viendra probablement plus uniquement de l’accès aux meilleurs modèles.
Ceux-ci seront de plus en plus accessibles à tous. La différence se fera sur la capacité de chaque organisation à mettre son propre capital informationnel au service de l’IA de façon pertinente, sécurisée et contextualisée.
L’IA est déjà là. La prochaine question est plus exigeante : sommes-nous prêts à la laisser travailler avec ce que notre entreprise sait réellement ?
