Aujourd’hui, tout le monde veut « faire quelque chose avec l’IA », mais rares sont les organisations qui parviennent à transformer leurs expériences en résultats commerciaux tangibles. Malgré l’engouement mondial pour l’IA générative, une étude du MIT révèle que plus de 95 % des projets d’IA ne parviennent pas à créer de réelle valeur. Et nous parlons ici d’investissements compris entre 30 et 40 milliards de dollars américains.
Pour combler ce fossé, Inetum, leader européen des services numériques, lance Coborg™, un cadre IA intégré qui aide les organisations à relier leurs initiatives IA à des objectifs concrets, à les intégrer dans leurs flux de travail quotidiens et à obtenir un impact commercial durable.
Du battage médiatique à la réalité
L’IA générative a rapidement fait son apparition sur le lieu de travail. Des outils tels que ChatGPT et Microsoft Copilot sont testés partout, mais souvent sans stratégie claire ni retour sur investissement mesurable. « Trop d’entreprises restent bloquées dans la phase de validation du concept », explique Hemant Lamba, PDG d’Inetum Solutions. « L’IA doit renforcer, pas submerger. Le défi n’est pas de tester encore plus d’outils, mais de les utiliser là où ils apportent une réelle valeur ajoutée. Avec Coborg™, nous offrons aux organisations un chemin concret de l’expérimentation à la mise en œuvre. »
Le fossé entre le potentiel et la pratique
Une étude complémentaire menée par BCG montre que seulement 26 % des entreprises ont développé les capacités nécessaires pour aller au-delà des expérimentations. Les causes sont souvent les mêmes : fragmentation des données, faible taux d’adoption et manque de cohérence entre les projets d’IA et les objectifs de l’entreprise.
Inetum a développé Coborg™ précisément pour éliminer ces obstacles. Ce cadre rassemble les données, les processus, les personnes et l’IA dans un système intégré. Il aide ainsi les entreprises à déterminer où l’IA apporte une valeur ajoutée et où l’expertise humaine reste cruciale, grâce à une approche sûre, transparente et évolutive.
Des outils pratiques pour des résultats concrets
Coborg™ s’articule autour de cinq piliers de la transformation IA et combine une structure modulaire avec des outils pratiques.
- Agentic Factory : permet aux entreprises de créer des agents IA génératifs en quelques semaines à l’aide d’outils low-code ou no-code.
- Chat2Value : transforme les conversations quotidiennes en informations exploitables pour les équipes.
- Data Lineage Accelerator : valide les données via plusieurs modèles d’IA, ce qui réduit les hallucinations de l’IA de 70 % et augmente considérablement la transparence des données.
Selon Inetum, cette approche permet aux organisations d’optimiser leurs budgets IA jusqu’à 30 %, de réduire les coûts de traitement des données de 40 % et de déployer plus rapidement leurs initiatives IA.
L’IA avec confiance, rapidité et perspicacité humaine
« La mise en œuvre de l’IA ne doit pas nécessairement prendre des années ni nécessiter des budgets colossaux », poursuit M. Lamba. « Notre approche repose sur cinq principes fondamentaux : la confiance n’est pas négociable ; la valeur commence par la concentration ; l’adoption doit rester centrée sur l’humain ; la rapidité ne doit pas se faire au détriment de la stabilité ; et la véritable évolutivité passe par l’intégration. Coborg™ aide les entreprises à mettre ces principes en pratique, avec des résultats visibles à court terme. »
Un cadre pour une utilisation responsable de l’IA
Inetum positionne Coborg™ comme plus qu’une plateforme technologique : c’est un cadre pour les organisations qui souhaitent utiliser l’IA de manière responsable, en accordant une attention particulière à la gouvernance, à la conformité et à la gestion du changement. Le cadre soutient également la formation et l’intégration des employés, afin que l’utilisation de l’IA s’inscrive durablement dans la culture d’entreprise.
Avec Coborg™, Inetum souhaite répondre au besoin croissant d’une adoption fiable de l’IA sur le marché européen, où les entreprises sont confrontées à la fois à la pression d’innover et à la nécessité de contrôler et de se conformer.
« Nous voulons aider les organisations à transformer la promesse de l’IA en résultats commerciaux mesurables », conclut M. Lamba. « Non pas en lançant davantage d’expériences, mais en améliorant l’intégration, en accélérant l’apprentissage et en optimisant la mise à l’échelle. »
