Maturité de l'IA : ce que cela implique pour votre organisation

Ce que signifie la maturité de l’IA

La maturité de l’IA mesure à quel point l’utilisation de l’IA par une organisation est développée et réfléchie, au-delà du simple fait de disposer d’outils d’IA. La plupart des cadres décrivent cela comme un modèle de maturité de l’IA, allant de l’expérimentation précoce et non structurée à une intégration complète de l’IA.

Au stade le plus précoce, quelques 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 inégaux, et le travail est rarement réutilisé par quelqu’un d’autre.

Au stade suivant, les équipes mènent des pilotes structurés. Un service choisit une tâche précise, la teste avec l’IA et mesure si cela a bien fonctionné. Inteleos, une organisation à but non lucratif qui administre des examens de certification médicale, a introduit Perplexity Enterprise pour aider à rédiger des questions de quiz à faible enjeu. Une fois le pilote validé, Perplexity a ensuite été déployé auprès de 88 % de l’équipe d’Inteleos.

À mesure que les entreprises gagnent en maturité en matière d’IA, elles commencent à intégrer des outils d’IA dans les flux de travail standard et à les connecter aux données et 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 identités par recoupement des informations de propriété et en signalant les comptes suspects.

Et, au stade le plus mature, l’entreprise a adapté ses produits, son modèle économique ou ses opérations pour intégrer pleinement l’IA. Elle peut aussi utiliser des systèmes d’IA agentiques et des modèles qui se confient le travail les uns aux autres. Chez Rox, par exemple, l’IA est intégrée au produit lui-même : des agents automatisent certaines parties de la recherche commerciale et de la maintenance du CRM, tandis que les API de Perplexity fournissent l’intelligence externe qui alimente ces flux de travail.

Pourquoi la maturité de l’IA est importante

Les gains de productivité personnelle liés à l’IA sont relativement courants, selon 80 % des personnes interrogées dans l’enquête 2026 de McKinsey. Mais seulement 37 % ont déclaré qu’elle avait contribué à l’EBIT de leur organisation.

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

Les entreprises dotées d’un programme d’IA mature partagent certains comportements essentiels :

• Elles ont restructuré leurs flux de travail autour de solutions d’IA. Près des trois quarts des entreprises les plus performantes de McKinsey avaient repensé leurs flux de travail à cause de l’IA, contre un quart des autres répondants.
• La direction générale s’engage en faveur de l’utilisation de l’IA. Dans l’étude 2025 de BCG portant sur 1 250 cadres dirigeants, presque toutes les 5 % d’entreprises ayant les scores de maturité de l’IA les plus élevés font état de comités de direction fortement impliqués, contre 8 % des 60 % ayant les scores les plus faibles.
• Elles accordent la priorité au développement des compétences en IA des employés. Ces mêmes entreprises les mieux notées prévoyaient de former plus de 50 % de leur effectif à l’IA cette année-là, contre 20 % pour les entreprises les moins bien notées.
• Elles ont introduit des solutions d’IA agentiques. 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 de l’entreprise.

Maturité de l’IA : cadres populaires

Le modèle de maturité de l’IA de Gartner fonde son évaluation de la maturité d’une organisation sur le degré d’intégration de l’IA dans ses processus. Il attribue à une organisation une note distincte selon sept domaines : stratégie, données, gouvernance, ingénierie, modèle opérationnel, culture et valeur de l’IA. Les organisations sont ensuite regroupées en l’une des cinq étapes suivantes :

• Fondation : utilisation expérimentale, peu de coordination
• Émergence : premiers pilotes en cours, intérêt exécutif croissant
• Opérationnel : IA utilisée dans les processus métier
• À grande échelle : IA utilisée dans plusieurs fonctions, générant un retour sur investissement mesurable
• Transformation : l’IA influence la prise de décision et les modèles opérationnels, générant un avantage concurrentiel significatif

Le modèle de maturité de l’automatisation de l’IA de Deloitte mesure plus précisément la maturité selon la profondeur avec laquelle les agents sont intégrés dans les processus d’une entreprise.

• Niveau 1\u00u00a0: automatisation standard sans intervention d'agents.
• Niveau 2\u00u00a0: automatisation de base, introduction d'agents dans les processus existants.
• Niveau 3 : processus activement repensés autour de ce que les agents peuvent faire.
• Niveau 4 : l’organisation elle-même est restructurée autour de la capacité de l’IA.

Le cadre d’adoption de l’IA de Google Cloud suit la maturité sur trois phases.

• Tactique : cas d’usage d’IA simples et ciblés, souvent sans plan cohérent pour la suite.
• Stratégique : l’IA apporte une valeur commerciale durable, avec plusieurs systèmes déployés et maintenus en production.
• Transformateur\u00u00a0: l'IA est au cœur de l'organisation, stimulant l'innovation et soutenue par une structure permettant de l'amplifier.

Il décompose aussi la maturité en six thèmes, chacun formé à l’intersection de deux domaines essentiels : les personnes, les processus, la technologie et les données.

• Apprendre : la qualité et l’ampleur des programmes de développement des compétences en IA.
• Diriger : savoir si le travail sur l’IA bénéficie du soutien de la direction et d’une coordination entre les équipes.
• Accéder : la facilité avec laquelle les données et les ressources d’IA peuvent être partagées et réutilisées dans toute l’organisation.
• Passer à l’échelle : savoir si les services cloud natifs peuvent gérer des charges de travail d’IA à grande échelle.
• Sécuriser : dans quelle mesure les données et les systèmes d’IA sont protégés et gouvernés de manière responsable.
• Automatiser : la fiabilité avec laquelle les systèmes d’IA fonctionnent en production.

Bien que les cadres diffèrent par leur focale et leur mode de mesure, ils décrivent le même parcours de maturité : expérimentation non structurée, puis pilotes avec le soutien de la direction, puis IA intégrée au travail quotidien, et enfin IA remodelant l’organisation elle-même.

Maturité de l’IA : obstacles fréquents

Quatre obstacles ont tendance à freiner la maturité de l’IA dans les organisations. Voici comment les surmonter :

1. Qualité des données

Lors de la mise en place de pilotes d’IA interfonctionnels, choisissez un premier cas d’usage de l’IA, puis identifiez la ou les deux sources de données sur lesquelles il repose. Assurez-vous que ces sources soient :

• Organisées : conservez uniquement les enregistrements dont le cas d’usage a besoin, au même endroit.
• Exactes : supprimez les doublons, corrigez les enregistrements obsolètes et vérifiez qu’il n’y a pas d’erreurs.
• Responsabilisées : désignez une personne chargée de maintenir l’exactitude des données et de décider qui peut les modifier.

Ajoutez d’autres sources de données seulement après que les premières ont produit des réponses fiables. Définissez en un seul endroit, consulté par l’outil d’IA, des termes communs, comme ce qui compte comme un client actif.

2. Compétences

Réservez dans l’agenda un créneau récurrent, quotidien ou hebdomadaire, pour permettre aux personnes de pratiquer l’IA sur leur propre travail, seules ou en groupe. Formez les employés à vérifier les sources de l’IA et à évaluer ses résultats.

Avant de déployer un nouveau flux de travail d’IA, demandez aux personnes qui réalisent cette tâche de rédiger les étapes, d’essayer la version IA et d’indiquer ses limites. Reliez l’IA aux outils déjà utilisés et testez-la auprès de quelques utilisateurs avant un déploiement plus large.

3. Gouvernance

Des règles claires sur les outils, les données et la revue permettent à l’utilisation de l’IA de croître et de passer à l’échelle rapidement sans ajouter de risque. Publiez une courte liste d’outils approuvés et exigez une connexion avec le compte de l’entreprise. Définissez des niveaux de données indiquant quels types de données peuvent être utilisés dans quels outils.

Décidez du niveau de revue humaine requis pour chaque type de travail, en classant chaque flux de travail assisté par l’IA dans l’une de trois catégories : IA responsable, revue par l’humain ou humain responsable. Et tenez un journal indiquant quels outils d’IA ont été utilisés pour quel travail et qui a relu le résultat, afin qu’une erreur puisse être retracée jusqu’à sa source et corrigée.

4. Valeur commerciale

BCG a constaté que plus de 60 % des entreprises ayant les scores de maturité les plus élevés suivent rigoureusement la valeur de l’IA, contre 17 % des entreprises en stagnation. Choisissez un flux de travail mesurable et enregistrez la référence de départ : temps, coût et taux d’erreur. Définissez des critères de réussite et une date de décision avant le début du pilote. Suivez le coût par utilisation dès le premier jour et ne passez à l’échelle qu’une fois que les résultats dépassent la référence de départ.

Maturité de l’IA : glossaire

Adoption de l’IA : Degré d’utilisation des outils d’IA. Ce terme est souvent utilisé comme synonyme de maturité de l’IA, mais les deux notions sont différentes : la maturité désigne l’utilisation systématique de l’IA dans toute l’organisation. L’adoption signifie simplement combien de personnes l’utilisent.

Préparation à l’IA : Le fait que l’infrastructure et les données soient en place pour bien utiliser l’IA. Une organisation peut avoir des données propres et une infrastructure solide tout en restant en retard en matière de maturité, si elle n’a pas adapté son fonctionnement aux capacités de l’IA.

Maturité de l’IA : La manière dont l’IA est utilisée, de façon délibérée et efficace. L’adoption et la préparation rendent la maturité possible, mais ne la garantissent pas.

Gouvernance de l’IA : Les règles et processus qui déterminent comment l’IA est utilisée de manière responsable au sein d’une organisation, qui approuve les nouveaux cas d’usage et ce qui est examiné.

IA agentique : Systèmes d’IA capables d’agir de manière autonome et d’exécuter des tâches en plusieurs étapes, plutôt que de seulement répondre à une seule requête.

Orchestration : Faire fonctionner plusieurs agents d’IA, lorsqu’un agent peut confier une partie d’une tâche à un autre, au lieu de les utiliser isolément.

Maturité de l’IA : auto-évaluation rapide

Répondre à quelques questions peut donner à n’importe quel employé une idée approximative de la position de son organisation.

Où se situe Perplexity

Perplexity Computer soutient le parcours vers la maturité de l'IA en entreprise en regroupant 20 modèles avancés dans un système unique, couvrant la recherche, l'analyse, le contenu et le code, au lieu d'exécuter chacun d'eux comme un outil séparé. Il achemine le travail directement entre ces modèles, incarnant le type d'orchestration qui caractérise les stades de maturité les plus avancés.

FAQ

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

Quels sont les stades de la maturité de l'IA ?
La plupart des cadres décrivent une trajectoire similaire\u00u00a0: expérimentation non structurée, projets pilotes structurés, intégration de l'IA dans les flux de travail quotidiens, et enfin déploiement autonome de l'IA dans toute l'organisation.

En quoi la maturité de l'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 avec laquelle ils sont utilisés.

Quelle est la différence entre la maturité de l'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 effectivement bati ses opérations autour de cette capacité.

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

Qu'est-ce que l'IA autonome (agentic AI) ?
Des systèmes d'IA capables d'agir de manière autonome, en exécutant des tâches en plusieurs étapes plutôt que de se limiter à répondre à une seule instruction.

Qu'est-ce que l'orchestration de l'IA ?
L'exécution simultanée de plusieurs modèles ou systèmes d'IA, permettant à l'un de transmettre 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 matière d'IA ?
En passant de l'expérimentation isolée à des projets pilotes structurés bénéficiant d'une responsabilité claire, puis en connectant l'IA à des données et des flux de travail réels, et en intégrant une gouvernance pour définir où l'IA peut agir sans révision.