Dans les faits, l’IA générative ne s’intègre pas toujours naturellement dans les processus métiers. Elle produit vite, parfois trop vite, sans toujours respecter les formats attendus ou les standards internes.
Prenons un cas concret : un cabinet de conseil a souhaité utiliser une IA pour analyser l’ensemble des propositions commerciales rédigées au cours des dernières années, dans le but de construire une réponse solide à un appel d’offres stratégique. L’objectif était simple : extraire les meilleures formulations, structurer les éléments de méthodologie, et générer une base argumentaire exploitable.
Sur le fond, le résultat était plutôt convaincant. L’IA a su identifier les messages clés, rassembler des références pertinentes, et suggérer une structure logique. Mais en pratique, l’intégration du contenu dans le livrable final — un support PowerPoint à transmettre au client — a nécessité une reprise complète : reformulation, simplification, mise en page, storytelling visuel… Tout ce que l’IA ne sait pas encore faire avec finesse.
Résultat : un contenu dense, mais peu lisible ; une base utile, mais insuffisante sans intervention humaine. L’outil avait fait gagner du temps sur l’analyse… mais pas sur la finalisation du livrable.
Pour tirer parti de l’IA générative, il ne suffit pas d’ajouter une brique technologique dans un enchaînement existant. Il faut parfois reconsidérer l’ensemble du workflow.
Quels sont les points de friction ? À quels moments la production de contenu est-elle la plus chronophage ou répétitive ? Quelles validations sont nécessaires avant publication ? Qui est responsable de l’information générée par l’outil ?
L’IA peut effectivement remplacer une étape, mais elle peut aussi en créer de nouvelles :
Un moment de paramétrage, où l’humain oriente la machine par des prompts ou consignes claires.
Un temps de relecture et de vérification, désormais indispensable pour sécuriser les résultats produits.
Une traçabilité, souvent absente mais essentielle, notamment lorsqu’il s’agit de contenus à valeur juridique ou commerciale.
Mettre en place l’IA dans un processus métier, ce n’est pas simplement activer une fonctionnalité. C’est aussi poser des garde-fous : qui contrôle ? Qui valide ? Comment éviter les dérives ou les hallucinations ? Comment former les collaborateurs à ces nouveaux gestes métier ?
Dans les structures les plus matures, on voit émerger des logiques de processus augmentés : les étapes traditionnelles sont conservées, mais enrichies d’une intervention de l’IA, avec des rôles redéfinis.
Prenons un exemple concret : dans un cabinet de conseil, la rédaction d’une note stratégique à destination du comité de direction d’un client suit en général un processus en trois temps :
Collecte d’informations (entretiens, documentation, benchmarks)
Structuration et rédaction de la note
Relecture, validation et mise en forme
Avec l’IA générative, un nouveau schéma émerge :
L’IA intervient après la collecte pour proposer une première trame de synthèse.
Le consultant corrige, réoriente ou approfondit selon les enjeux du client.
Une phase spécifique de revue critique est ajoutée : vérification des sources, contrôle des biais, vérification du ton employé.
Enfin, la forme finale (PowerPoint ou Word) est reprise manuellement, car l’IA peine encore à répondre aux standards graphiques et narratifs du cabinet.
Dans ce type de processus augmenté, l’IA n’est pas un raccourci, mais un accélérateur : elle génère une matière première que l’humain doit ensuite filtrer, adapter et valider. La valeur ajoutée humaine se déplace, mais reste indispensable.
Penser processus avant de penser technologie
L’introduction de l’IA générative dans les entreprises ne relève pas d’un simple « plug & play ». Elle bouleverse les repères, redistribue les responsabilités et remet en cause des fonctionnements parfois bien ancrés. Ce n’est pas tant l’outil qui pose question que l’organisation dans laquelle il s’insère — ou résiste.
Les consultants et les directions métiers ont un rôle clé à jouer pour poser les bonnes bases, redéfinir les étapes, et construire des processus. C’est à cette condition que l’IA pourra tenir ses promesses : non comme une greffe artificielle, mais comme un catalyseur d’évolution.
📎 Pour aller plus loin dans votre réflexion, (re)découvrez les deux premiers articles de notre dossier :
Quand une transformation digitale échoue, ce n’est presque jamais à cause de la technologie elle-même. C’est souvent ailleurs que tout se joue : dans la culture d’entreprise, l’adhésion des équipes, la cohérence du pilotage. Dans cette deuxième partie, nous passons de l’outil à l’humain.
La transformation digitale des ressources humaines n’est plus une option : c’est un levier stratégique pour attirer, développer et fidéliser les talents.
Les Systèmes d’Information RH (SIRH) se sont imposés comme des plateformes centrales, capables de :
– Centraliser et fiabiliser les données RH
– Améliorer l’expérience collaborateur grâce à des parcours fluides et personnalisés
– Fournir une vision décisionnelle en temps réel aux managers et aux directions
Une lecture à 360° pour objectiver les progrès et définir les priorités
Beaucoup d’entreprises affirment être “en transformation digitale”, mais rarement avec une vision claire de leur niveau d’avancement réel. La maturité digitale ne se décrète pas : elle se mesure. Non pas pour cocher des cases, mais pour orienter les efforts là où ils auront le plus d’impact.
Recevez régulierment
nos derniers articles
Des conseils entreprises
Suivre les dernières actus
du monde de l’emploie