Interview de Bertrand Grau, associé Corporate strategy.
L’IA dans les grandes entreprises : une transformation systémique à orchestrer, gouverner et inscrire dans la création de valeur
Publié le 15 juin 2026
L’essentiel
Une conviction se dessine nettement : dans les grandes entreprises, l’IA ne constitue pas un sujet technologique parmi d’autres, mais un principe structurant de transformation. Son impact se joue dans la capacité des organisations à articuler stratégie, gouvernance, modèles opérationnels, infrastructures, compétences et création de valeur au sein d’une même trajectoire de maturité. Dès lors, la question n’est plus seulement d’expérimenter l’IA, mais de l’orchestrer à l’échelle, avec méthode, cohérence et ambition.
Quels sont les leviers que vous considérez comme structurants pour faire de l’IA un moteur durable de transformation et de performance ?
Bertrand Grau :
Quelle est, selon vous, la condition décisive pour réussir une transformation IA à l’échelle de l’entreprise ?
B.G. : Si je reprends la liste des cinq enjeux, ils dessinent un ordre de priorité. Dans un contexte où l’IA est appelée à transformer en profondeur les entreprises et les métiers, orchestrer son déploiement de manière cohérente, sécurisée et créatrice de valeur est la condition clé pour réussir sa transformation. Il est impératif, j’insiste, d’articuler des initiatives souvent isolées avec une stratégie d’ensemble capable d’aligner les développements, les architectures techniques, les organisations, les ressources humaines, les dispositifs de sécurité, la gestion des risques et les exigences réglementaires, notamment dans le cadre européen. Cette cohérence est indispensable pour disposer d’une vision claire de la rentabilité attendue et mobiliser les financements appropriés.
Mais attention, cette approche top down ne s’oppose pas aux démarches plus exploratoires menées sur le terrain. Au contraire, ces deux approches coexistent dans les entreprises et la plus efficace consiste sans doute à articuler les deux. En combinant vision d’ensemble et capacité d’expérimentation, l’entreprise évite à la fois la dispersion et les plans déconnectés de la réalité opérationnelle.
L’intérêt de privilégier une ambition globale capable d’aligner les initiatives individuelles permet d’investir aux bons endroits, dans la bonne mesure, et en proportion des gains attendus. C’est à cette condition que l’IA devient un véritable levier de transformation, et non une succession d’initiatives prometteuses mais dispersées. Toutes les transformations digitales pérennes concilient impulsion par les instances gouvernantes et dynamique de terrain. Les initiatives et chaque cas concret doivent être recensés, accompagnés, évalués au regard de leur utilité économique, de leur expérience client et de leur faisabilité opérationnelle, puis inscrites dans un cadre conforme aux exigences de sécurité, de cybersécurité et d’obligations légales.
Dans cette perspective, la mise en place d’une structure de type PMO IA peut constituer un levier décisif pour concilier innovation, pilotage et passage à l’échelle.
Où se situe aujourd’hui, selon vous, le principal déficit de maturité des entreprises face à l’IA : dans la vision stratégique, dans l’exécution, ou dans leur capacité à articuler les deux ?
B.G. : La réponse est clairement : les deux. Dans la plupart des organisations, le niveau de maturité demeure encore relativement faible, à la fois sur le plan stratégique et sur le plan opérationnel.
Les entreprises véritablement avancées – celles qui disposent d’une vision claire, d’un plan stratégique, d’une gouvernance dédiée, de cas d’usage identifiés, financés, déployés à grande échelle et générant les gains attendus – restent encore rares. Cette situation n’a rien d’anormal : nous sommes au début de la courbe d’adoption, dans un contexte où évoluent simultanément les technologies, les cadres réglementaires et les pratiques managériales. Dans ce paysage mouvant, on observe encore fréquemment des initiatives isolées, insuffisamment structurées et souvent dépourvues des moyens nécessaires pour passer à l’échelle.
Les directions générales ont pleinement conscience de l’importance du sujet. En revanche, elles peinent encore souvent à objectiver les gains attendus avec suffisamment de précision pour allouer des moyens et des financements à la hauteur des opportunités. C’est l’une des raisons majeures pour lesquelles de nombreuses démarches restent aujourd’hui en phase d’expérimentation plutôt que de véritable industrialisation.
Pouvez-vous partager un exemple concret illustrant une transformation IA réussie ?
B.G. : Nous avons accompagné un grand groupe français, leader de son secteur, afin d’évaluer les bénéfices concrets que des agents conversationnels autonomes pouvaient apporter à chaque métier de l’entreprise. Grâce à une démarche structurée, nous avons identifié les fonctions dans lesquelles ces solutions généraient le plus de valeur, puis défini les conditions de leur déploiement à plus grande échelle. Dans les métiers en contact direct avec les clients, ces agents permettent notamment d’élargir l’accès à l’information sur l’ensemble des produits et services du groupe et d’améliorer la qualité de réponse apportée en temps réel.
Au-delà de la technologie elle-même, ce projet illustre surtout l’importance d’une méthode permettant de prioriser les cas d’usage, d’objectiver la valeur attendue et de créer les conditions d’une généralisation maîtrisée. C’est cette capacité à relier expérimentation, pilotage et passage à l’échelle qui fait la différence.
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