Mythe #2 – « Si un projet IA échoue, c’est la faute de la technologie« 

Nous avons tous entendu parler du faible taux de succès des projets technologiques: selon McKinsey, seulement 30% des projets technologiques atteignent leurs objectifs, et certaines études, comme celle de HBR en 2023, estiment ce taux encore plus bas, à 20%.

Certains avancent que le faible taux de succès est lié au niveau de maturité de la technologie.

Pourtant, l’IA n’a rien de nouveau.

Et si je vous disais que le Centre de Recherche en Informatique de Montréal travaille sur des projets IA depuis près de 30 ans?

Que Google utilise des algorithmes d’apprentissage automatique depuis près de 25 ans?

L’intelligence artificielle n’est pas une nouvelle technologie. Ce qui est nouveau, c’est sa démocratisation, qui a été permise grâce à une augmentation de la puissance de calcul et à l’accès au grand public à des solutions telles que Chat GPT.

Le vrai problème n’est pas la technologie, mais… nous. Oui, nous, les humains ! Car la réussite d’un projet IA repose avant tout sur notre capacité à l’intégrer intelligemment.

La bonne nouvelle, c’est qu’il est possible de défier les statistiques en prenant conscience dès maintenant des pièges à éviter.

5 facteurs d’échec de projets IA et comment les éviter

1. Le projet n’est pas aligné avec vos objectifs d’affaires

Oui, ça parait comme une évidence. Cependant, le manque d’alignement stratégique demeure une des principales causes d’échec de projets technologiques.

Pourquoi?

Les experts techniques responsables d’identifier les cas d’usage n’ont pas toujours une vision stratégique de l’entreprise. Pensez à votre équipe TI par exemple.

• Sont-ils impliqués dans vos décisions stratégiques?
• Ont-ils une compréhension approfondie de vos enjeux? De vos priorités? De celles de vos clients?
• S’ils vous proposent un projet IA, avez-vous les compétences nécessaires pour évaluer s’il est réellement pertinent pour votre entreprise ?

✅ Meilleure pratique : Réunissez votre équipe de gestion pour suivre une formation commune sur l’IA avant de démarrer un projet. Cela vous permettra de mieux comprendre le potentiel de l’IA et de l’aligner sur vos objectifs d’affaires, tout en facilitant la gestion de changement à venir.

2. Le projet a une portée trop large pour les ressources disponibles

Portés par l’enthousiasme autour des possibilités de l’IA, de nombreuses entreprises se lancent dans des projets trop ambitieux, qui dépassent leurs moyens (ils tombent victimes du fameux scope creep).

Pourquoi est-ce risqué ?

• Un projet d’envergure mobilise plus de ressources humaines et financières.
• Plus le nombre de parties prenantes impliquées augmente, plus la gestion du changement devient complexe.
• Un échec peut nuire à l’adoption future de l’IA et freiner l’innovation au sein de l’entreprise.

✅ Meilleure pratique : Commencez avec un projet pilote et progressez graduellement. Testez votre approche sur un cas précis avant d’élargir l’initiative.

3. Trop de focus sur la technologie, pas assez sur les gens et les processus

Vous avez déjà assisté à une rencontre de gouvernance pour un projet technologique important? Quel pourcentage de la rencontre a été passé à discuter de la technologie? Du backlog? Des enjeux techniques? Des coûts? De l’échéancier?

Maintenant, vous souvenez-vous si vous avez discuté:

• De la gestion de changement?
• Des nouveaux rôles et comportements à adopter?
• Des nouveaux processus à mettre en place?

Tel le poulet qui garde sa tête au sol pour y chercher des graines, nous avons souvent tendance à garder notre focus sur la technologie.

Or, dans 70% des cas, ce sont les facteurs humains qui sont responsables de nos échecs.

✅ Meilleure pratique : Faites-vous accompagner pour la gestion du changement. Il est essentiel d’avoir une personne neutre capable d’avoir un regard externe sur l’organisation.

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4. L’absence d’une stratégie numérique globale

L’IA ne doit pas être un projet isolé, mais s’intégrer dans une stratégie numérique plus large. Plusieurs des logiciels que vous utilisez déjà en entreprise incluent de l’IA et il est important de comprendre comment bien les utiliser avant d’investir dans des solutions sur mesure.

Pourquoi ?

• Une approche fragmentée entraîne des solutions déconnectées, qui sont difficiles à gérer efficacement sur le long terme.
• Sans vision d’ensemble, il est difficile d’évaluer l’impact réel des initiatives IA sur l’organisation.

✅ Meilleure pratique : Prenez le temps de bâtir une stratégie numérique incluant l’IA. Cette démarche garantit une adoption plus fluide et une meilleure cohérence avec vos ambitions d’affaires.

5. Manque d’alignement de la haute direction

Lorsque différents départements ont des objectifs conflictuels et se disputent les mêmes ressources, cela peut nuire au succès du projet IA.

Pourquoi ?

• Un manque de cohésion peut ralentir la prise de décision et générer des tensions internes.
• L’engagement de l’équipe projet peut être impacté si elle sent un manque de soutien de la direction.
• L’adoption technologique devient plus difficile sans un alignement clair entre les différentes parties prenantes.

✅ Meilleure pratique : Établissez une stratégie d’entreprise claire et assurez-vous du buy-in de toutes les parties prenantes en situation de pouvoir avant de démarrer un projet. Un alignement fort dès le départ évite les frictions et facilite l’implémentation de l’IA.

Récapitulatif des meilleures pratiques

Pour maximiser vos chances de succès avec l’IA :

1️⃣ Formez votre équipe de gestion sur l’IA AVANT de lancer un projet.

2️⃣ Bâtissez une étude de rentabilité détaillée (business case) et liez votre projet aux priorités stratégiques de votre entreprise.

3️⃣ Faites-vous accompagner pour la gestion du changement et assurez-vous d’avoir une vision externe.

4️⃣ Démarrez avec un projet pilote et progressez graduellement.

5️⃣ Élaborez une stratégie numérique incluant l’IA pour éviter une approche fragmentée.

Conclusion

L’intelligence artificielle peut être un puissant moteur de transformation, mais elle ne fonctionne pas seule. Son succès repose sur une vision stratégique claire, une approche progressive et une gestion du changement bien orchestrée.

En évitant les erreurs courantes et en appliquant ces bonnes pratiques, vous mettez toutes les chances de votre côté pour tirer pleinement parti de l’IA.

Ne laissez pas votre projet IA rejoindre la liste des échecs annoncés. Faites les bons choix dès maintenant et assurez-vous d’une transition réussie vers une organisation réellement augmentée par l’IA.

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*N.B. Cet article a été pensé et rédigé par un humain, puis révisé par un IA.

Sources:

Harvard Business Review. (2023, novembre). Keep Your AI Projects on Track. https://hbr.org/2023/11/keep-your-ai-projects-on-track

Keller, S., & Price, C. (2019). Beyond Performance 2.0: A Proven Approach to Leading Large-Scale Change. Wiley.