Maturité en IA : ce qu'elle signifie pour votre organisation

Que signifie la maturité en IA

La maturité en IA mesure le degré de développement et de délibération de l'utilisation de l'IA par une organisation, au-delà de la simple présence d'outils d'IA. La plupart des cadres décrivent cela comme un modèle de maturité en IA, passant d'une expérimentation initiale et non structurée à une intégration complète de l'IA.

Au tout début, une poignée d'employés utilisent l'IA de leur propre initiative. Personne ne l'a approuvée ni n'a formé qui que ce soit à son utilisation. Les résultats sont incohérents et le travail est rarement réutilisé par d'autres.

À l'étape suivante, les équipes mènent des projets pilotes structurés. Un département choisit une tâche spécifique, l'exécute avec l'IA et mesure si elle a bien fonctionné. Inteleos, un organisme sans but lucratif qui administre des examens de certification médicale, a introduit Perplexity Enterprise pour aider à rédiger des questions de questionnaire à faible enjeu. Une fois le projet pilote validé, Perplexity a été déployé auprès de 88 % de l'équipe d'Inteleos.

À mesure que les entreprises gagnent en maturité en IA, elles commencent à intégrer des outils d'IA dans leurs flux de travail standard et à les connecter aux données et aux systèmes de l'entreprise. Par exemple, chez Paypal, les équipes de gestion des risques d'entreprise utilisent Perplexity dans le cadre d'un flux de travail de sécurité standard, en vérifiant les identifiants par recoupement des détails de propriété et en signalant les comptes suspects.

Et, au stade le plus avancé, l'entreprise a adapté ses produits, son modèle d'affaires ou ses opérations pour intégrer pleinement l'IA. Elle peut également utiliser des systèmes d'IA autonomes (agentic) et des modèles qui se transmettent le travail mutuellement. Chez Rox, par exemple, l'IA est intégrée au produit lui-même : les agents automatisent certaines parties de la recherche commerciale et la maintenance du CRM, tandis que les API de Perplexity fournissent l'intelligence externe qui soutient ces flux de travail.

Pourquoi la maturité en IA est importante

Les gains de productivité personnelle liés à l'IA sont relativement courants, signalés par 80 % des répondants au sondage 2026 de McKinsey. Cependant, seulement 37 % ont déclaré que cela avait contribué à l'EBIT de leur organisation.

La différence de résultats semble liée à la maturité de l'utilisation de l'IA par l'entreprise. Les entreprises les plus performantes en IA selon McKinsey, soit environ 6 % des répondants, attribuent au moins 5 % de leur EBIT à l'IA et qualifient cette valeur de significative.

Les entreprises dotées d'un programme d'IA mature partagent certains comportements fondamentaux :

• Elles ont restructuré leurs flux de travail autour de solutions d'IA. Près des trois quarts des entreprises les plus performantes de McKinsey avaient redessiné leurs flux de travail en raison de l'IA, contre un quart des autres répondants.
• La haute direction s'engage à utiliser l'IA. Dans l'étude 2025 du BCG menée auprès de 1 250 cadres dirigeants, presque toutes les 5 % d'entreprises ayant les scores de maturité en IA les plus élevés signalent des équipes de direction profondément engagées, comparativement à 8 % pour le groupe des 60 % ayant les scores les plus bas.
• Elles accordent la priorité au développement des compétences en IA pour les employés. Ces mêmes entreprises les mieux cotées prévoyaient de former plus de 50 % de leur main-d'œuvre à l'IA cette année-là, contre 20 % pour les entreprises obtenant les scores les plus bas.
• Elles ont introduit des solutions d'IA autonomes. Les entreprises les plus performantes de McKinsey étaient plus de 3 fois plus susceptibles de déployer des agents à grande échelle dans la plupart des fonctions opérationnelles.

Maturité en IA : cadres populaires

Le modèle de maturité en IA de Gartner fonde son évaluation de la maturité d'une organisation sur la façon dont l'IA est intégrée dans ses processus. Il évalue une organisation séparément dans sept domaines : la stratégie, les données, la gouvernance, l'ingénierie, le modèle opérationnel, la culture et la valeur de l'IA. Les organisations sont ensuite regroupées en l'une des cinq étapes :

• Fondation : Utilisation expérimentale, peu de coordination
• Émergence : Premiers projets pilotes menés, certain intérêt de la direction
• Opérationnel : L'IA est utilisée dans les processus d'affaires
• À l'échelle : L'IA est utilisée dans de multiples fonctions et génère un RSI mesurable
• Transformationnel : L'IA influence la prise de décision et les modèles opérationnels, procurant un avantage concurrentiel significatif

Le modèle de maturité en automatisation de l'IA de Deloitte mesure la maturité spécifiquement en fonction du niveau d'intégration des agents dans les processus d'une entreprise.

• Niveau 1 : Automatisation standard sans aucun agent impliqué.
• Niveau 2 : Automatisation de base, agents introduits dans les processus existants.
• Niveau 3 : Processus activement repensés en fonction des capacités des agents.
• Niveau 4 : L'organisation elle-même est restructurée autour des capacités de l'IA.

Le cadre d'adoption de l'IA de Google Cloud suit la maturité à travers trois phases.

• Tactique : Cas d'utilisation de l'IA simples et restreints, souvent sans plan cohérent pour la suite.
• Stratégique : L'IA génère une valeur commerciale durable, avec plusieurs systèmes déployés et maintenus en production.
• Transformationnel : L'IA est au cœur de l'organisation, stimulant l'innovation et soutenue par une structure permettant de poursuivre son expansion.

Il divise également la maturité en six thèmes, chacun formé à l'intersection de deux domaines clés : les personnes, les processus, la technologie et les données.

• Apprentissage : La qualité et l'ampleur des programmes visant à développer les compétences en IA.
• Leadership : Le fait de savoir si le travail lié à l'IA bénéficie du soutien de la direction et d'une coordination entre les équipes.
• Accès : La facilité avec laquelle les données et les actifs d'IA peuvent être partagés et réutilisés dans toute l'organisation.
• Mise à l'échelle : La capacité des services infonuagiques à gérer des charges de travail d'IA à grande échelle.
• Sécurité : Le niveau de protection et de gouvernance responsable des données et des systèmes d'IA.
• Automatisation : La fiabilité de l'exécution des systèmes d'IA en production.

Bien que les cadres diffèrent en termes d'orientation et de mesure, ils décrivent le même parcours de maturité : expérimentation non structurée, puis projets pilotes avec le soutien de la direction, intégration de l'IA dans le travail quotidien et, enfin, refonte de l'organisation par l'IA.

Maturité en IA : obstacles courants

Quatre obstacles ont tendance à nuire à la maturité de l'IA dans les organisations. Voici comment y remédier :

1. Qualité des données

Lors de l'introduction de projets pilotes d'IA interfonctionnels, choisissez un premier cas d'utilisation de l'IA, puis identifiez la ou les sources de données sur lesquelles il s'appuie. Assurez-vous que ces sources sont :

• Organisées : conservez uniquement les enregistrements nécessaires au cas d'utilisation, en un seul endroit.
• Précises : éliminez les doublons, corrigez les enregistrements obsolètes et vérifiez la présence d'erreurs.
• Attribuées : nommez une personne responsable de maintenir l'exactitude des données et de décider qui peut les modifier.

N'ajoutez d'autres sources de données qu'une fois que les premières produisent des réponses fiables. Définissez des termes partagés, tels que la définition d'un client actif, dans un emplacement central que l'outil d'IA peut consulter.

2. Compétences

Bloquez une plage horaire récurrente dans le calendrier, chaque jour ou chaque semaine, pour permettre aux employés de pratiquer l'IA sur leur propre travail, seuls ou en groupe. Enseignez aux employés comment vérifier les sources de l'IA et évaluer ses résultats.

Avant de déployer un nouveau flux de travail d'IA, demandez aux personnes qui effectuent cette tâche de noter les étapes, d'essayer la version IA et d'indiquer ses lacunes. Connectez l'IA aux outils déjà utilisés et effectuez des tests auprès de quelques utilisateurs avant un déploiement plus large.

3. Gouvernance

Des règles claires concernant les outils, les données et l'examen permettent à l'utilisation de l'IA de croître et de se développer rapidement sans augmenter les risques. Publiez une liste restreinte d'outils approuvés et exigez la connexion au compte de l'entreprise. Définissez des niveaux de données qui précisent quel type de données peut être utilisé dans chaque outil.

Déterminez le niveau de révision humaine requis pour chaque type de travail, en classant chaque flux de travail assisté par l'IA dans l'une des trois catégories suivantes : géré par l'IA, révisé par l'humain ou géré par l'humain. Consignez également les outils d'IA utilisés pour chaque travail ainsi que la personne qui a révisé le résultat, afin de pouvoir retracer une erreur jusqu'à sa source et de la corriger.

4. Valeur commerciale

Selon une étude du BCG, plus de 60 % des entreprises ayant les scores de maturité les plus élevés suivent rigoureusement la valeur de l'IA, comparativement à 17 % pour les entreprises stagnantes. Choisissez un flux de travail mesurable et enregistrez la référence : temps, coût et taux d'erreur. Définissez des critères de réussite et une date de décision avant le début du projet pilote. Suivez le coût par utilisation dès le premier jour et procédez à une mise à l'échelle uniquement lorsque les résultats surpassent la référence.

Maturité en IA : un glossaire

Adoption de l'IA : La mesure dans laquelle les outils d'IA sont utilisés. Ce terme est souvent employé comme synonyme de la maturité en IA, mais les deux concepts diffèrent : la maturité fait référence à l'utilisation systématique de l'IA à l'échelle d'une organisation, tandis que l'adoption indique simplement le nombre de personnes qui l'utilisent.

Préparation à l'IA : Le fait de savoir si l'infrastructure et les données sont en place pour bien utiliser l'IA. Une organisation peut disposer de données propres et d'une infrastructure solide tout en accusant un retard en matière de maturité si elle n'a pas adapté son mode de fonctionnement aux capacités de l'IA.

Maturité en IA : La délibération et l'efficacité avec lesquelles l'IA est utilisée. L'adoption et la préparation rendent la maturité possible, mais ne la garantissent pas.

Gouvernance de l'IA : Les règles et les processus qui déterminent comment l'IA est utilisée de manière responsable au sein d'une organisation, qui approuve les nouveaux cas d'utilisation et ce qui fait l'objet d'une révision.

IA autonome : Des systèmes d'IA capables d'agir de manière autonome et d'exécuter des tâches en plusieurs étapes, plutôt que de se limiter à répondre à une seule invite.

Orchestration : L'exécution de plusieurs agents d'IA où l'un d'eux peut déléguer une partie d'une tâche à un autre, au lieu d'utiliser chaque agent de manière isolée.

Maturité en IA : Auto-évaluation rapide

Répondre à quelques questions permet à tout employé d'avoir une idée générale de la position de son organisation.

Où se situe Perplexity

Perplexity Computer soutient le parcours vers la maturité organisationnelle en IA en regroupant 20 modèles avancés au sein d'un seul système, couvrant la recherche, l'analyse, le contenu et le code, au lieu d'exécuter chacun d'eux comme un outil distinct. Il achemine directement le travail entre ces modèles, soit le type d'orchestration qui caractérise les étapes les plus avancées de la maturité.

FAQ

Qu'est-ce qu'un modèle de maturité en IA ?
Un cadre qui évalue la capacité d'une organisation en matière d'IA et lui attribue un niveau selon le degré de développement et de délibération de son utilisation de l'IA.

Quelles sont les étapes de la maturité en IA ?
La plupart des cadres décrivent une trajectoire similaire : expérimentation non structurée, projets pilotes structurés, intégration de l'IA dans les flux de travail quotidiens, et enfin exploitation de l'IA à l'échelle de l'organisation en toute autonomie.

En quoi la maturité en IA diffère-t-elle de l'adoption de l'IA ?
L'adoption mesure si les outils d'IA sont utilisés ou non. La maturité mesure l'efficacité de leur utilisation.

Quelle est la différence entre la maturité en IA et la préparation à l'IA ?
La préparation mesure si l'infrastructure et les données sont en place pour bien utiliser l'IA. La maturité mesure si l'organisation a réellement structuré ses activités autour de cette capacité.

Que signifie la gouvernance de l'IA ?
Les règles et les processus qui déterminent la façon dont l'IA est utilisée de manière responsable au sein d'une organisation, y compris qui approuve les nouveaux cas d'utilisation et ce qui est révisé avant le déploiement.

Qu'est-ce que l'IA autonome ?
Des systèmes d'IA capables d'agir par eux-mêmes pour exécuter des tâches en plusieurs étapes, plutôt que de se limiter à répondre à une seule invite.

Qu'est-ce que l'orchestration de l'IA ?
L'utilisation conjointe de plusieurs modèles ou systèmes d'IA permettant à l'un de déléguer une partie d'une tâche à un autre, au lieu d'utiliser chaque outil de façon isolée.

Comment une organisation peut-elle améliorer sa maturité en IA ?
En passant de l'expérimentation isolée à des projets pilotes structurés dotés d'une responsabisilation claire, puis en connectant l'IA à des données et à des flux de travail réels, et enfin en mettant en place une gouvernance pour définir où l'IA peut agir sans révision.