Selon une étude McKinsey (The state of AI in early 2024), 72 % des organisations mondiales ont intégré l’IA dans leurs opérations en 2024, contre 55 % trois ans plus tôt. La transformation numérique s’accélère également dans les PME françaises. Selon le baromètre France Num 2024, 13% des TPE-PME indiquent utiliser des solutions d’intelligence artificielle. Plus spécifiquement sur l’IA générative (ChatGPT, Midjourney…), l’adoption a doublé en un an, passant de 15% à 31% des TPE-PME françaises. Dans la majorité des cas, son usage reste aujourd’hui cantonné aux fonctions support comme la veille, le marketing et la communication. Parmi les 31 % des dirigeants utilisant les IA génératives, 68 % les utilisent pour rédiger des contenus écrits (contre 54 % il y a un an).
Un usage encore fragile en quête de structuration
« LaborIA, laboratoire de recherche-action dédié à l’impact de l’intelligence artificielle sur le travail, été créé en novembre 2021 par le ministère du Travail, de l’Emploi et de l’Insertion en partenariat avec l’Inria (Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique), a montré que l’IA est arrivée dans les entreprises avant tout par les collaborateurs », explique Mick Levy. Autrement dit, en dehors de tout cadre officiel. Ceci renforce un phénomène : le shadow AI, l’usage non encadré de ChatGPT dans un contexte professionnel, ce qui inquiète de plus en plus.
Parmi les autres enjeux : la sécurité et la fiabilité. En effet, les « hallucinations », les biais, le manque de contextualisation mettent en exergue les failles des IA génératives. « Une étude d’OpenAI a montré qu’on a une mauvaise réponse une fois sur deux, pour la meilleure IA du marché. » Or, tant que l’outil reste invisible pour l’entreprise, il est impossible de former, accompagner ou corriger. « Si l’entreprise ne s’en préoccupe pas, c’est l’IA qui va se préoccuper de l’entreprise. »
Le passage à l’échelle, point de friction majeur
Les entreprises utilisent de plus en plus l’IA, mais cela ne signifie pas qu’elles se transforment. Selon Mick Levy, « 80 % des projets IA ne passent pas à l’échelle ». Beaucoup de projets sont lancés, peu débouchent sur un véritable changement structurel. Pourquoi ? « C’est la culture qui est le principal blocage », affirme-t-il. Derrière ce mot, un faisceau de résistances : peur du changement, crainte du remplacement, méfiance envers la technologie. « Il y a un phénomène d’AI-shaming : certains utilisent l’IA mais n’osent pas le dire ! » Le management n’est pas toujours à l’aise avec ces sujets. « Il faut accepter de remettre en question ses façons de faire, ses référentiels de performance, ses modes de pilotage. Ce n’est pas rien. »
La fracture générationnelle joue aussi. « Les jeunes qui arrivent ont grandi avec l’IA. Si une entreprise leur dit “chez nous, pas d’IA”, c’est comme si on leur disait en 2000 : “Pas d’Internet ou d’Excel.” » Au-delà des outils, c’est donc la transformation des mentalités, des processus et des rôles qui est en jeu. Et pour Mick Levy, cette transformation repose sur six piliers.
Six leviers pour structurer l’IA en entreprise
1. Créer un environnement sécurisé et souverain
La première étape consiste à reprendre le contrôle. « Beaucoup d’entreprises ont créé leur propre interface IA interne : Dinootoo chez Orange, Axa Secure GPT… », illustre Mick Levy. Ces plateformes maison permettent d’interroger plusieurs modèles (OpenAI, Mistral, Google…) dans un cadre sécurisé. L’objectif : éviter les fuites de données, respecter les régulations, et rassurer les utilisateurs. « C’est une façon de mettre fin au shadow AI et de redonner confiance. »
2. Définir une gouvernance claire et hybride
Piloter l’IA demande une gouvernance spécifique. « Elle repose sur un binôme : la DSI, pour les aspects techniques, et un Chief Data & AI Officer, pour l’animation stratégique. » Ce dernier, souvent rattaché à la transformation ou à la direction générale, joue un rôle transversal : coordination, cas d’usage, formations, animation des communautés… Cette gouvernance permet de sortir de la logique de silos et d’aligner les projets IA avec les enjeux métiers, RH et éthiques.
3. Piloter l’adoption pour mieux ajuster
Déployer un outil ne suffit pas. Encore faut-il en mesurer l’usage réel. « Chez Orange ou BPCE, on suit précisément les indicateurs : qui utilise, à quelle fréquence, pour quel type d’usage », détaille Mick Levy. Ce pilotage fin permet de détecter les points de blocage, d’identifier les services pionniers, et d’ajuster les actions d’accompagnement. L’IA devient ainsi un sujet vivant, évolutif, plutôt qu’un effet de mode figé.
4. S’appuyer sur des communautés internes
La dynamique ne peut pas venir uniquement du haut. « Il ne s’agit pas forcément de créer un groupe d’experts, mais de partager les usages, ce qui marche et ce qui dysfonctionne », explique Mick Levy. Ces communautés internes doivent être très libres, très horizontales, sans formalisme excessif ni reporting imposé. Leur rôle ? Alimenter un portefeuille vivant de cas d’usage, favoriser les retours d’expérience, et ancrer l’innovation dans le quotidien des équipes.
5. Faire de l’IA une compétence valorisée
Selon l’expert, l’IA doit devenir une compétence reconnue. « Elle devrait figurer dans les fiches de poste, au même titre que la maîtrise du pack Office à une époque. » Il suggère même d’aller plus loin : intégrer des objectifs IA dans les variables de performance de certaines fonctions. Ce changement de référentiel envoie un signal fort : l’IA n’est pas une option ou un gadget, mais un levier stratégique intégré à la performance individuelle et collective.
6. Faire vivre le dialogue social autour de l’IA
Enfin, impossible d’ancrer durablement l’IA sans l’associer à un dialogue social actif. « Les syndicats ont un rôle d’animation à jouer, pas de barrage », insiste Mick Levy. Il cite l’exemple de la Maif, où les salariés ont été invités à s’exprimer sur l’usage de l’IA via une consultation interne, preuve que l’appropriation passe aussi par l’écoute : « Peu importe les résultats, ce qui compte est la démarche collaborative. » Donner la parole, construire collectivement les règles du jeu, anticiper les effets métiers : c’est aussi cela, structurer l’IA au sein de son organisation.
À lire aussi
En entreprise, peut-on tout dire à ChatGPT ?
L’IA, le test ultime de maturité organisationnelle ?
Deux ans après l’irruption de ChatGPT, les entreprises ne peuvent plus reculer, insiste Mick Levy. Les outils sont là. Les usages se multiplient. Mais sans vision claire, sans gouvernance ni formation, l’IA restera cantonnée à quelques usages sporadiques. « Former sans penser aux emplois de demain, c’est se condamner », conclut-il. Organiser l’IA de façon durable, ce n’est pas seulement un défi technologique. C’est un révélateur de la capacité d’une entreprise à apprendre, à transformer… et, finalement, à faire collectif.
Pour aller plus loin
Salariés et leaders augmentés ? Trouver sa place avec l’IA
Plusieurs publicités récentes présentent l'IA sous les traits d'humains, aimables, patients, facilement accessibles, toujours disponibles et qui savent répondre à tout ! Que ce soit pour mettre en garde contre des dérives possibles d'un recours aveugle à l'IA ou pour vanter les mérites d'un logiciel augmenté par elle qui agirait comme le ferait un « nouveau collaborateur », l'effet induit est le même : une comparaison implicite s'installe pour les collaborateurs et dirigeants, suivie d'une question : « Quelle place prendre à côté de l'IA et comment ne pas se comparer à cette IA surdouée qui pourrait tout ? »
16 mars 2026
IA : pourquoi continuer à recruter des juniors est un choix stratégique
Alors que l’adoption de l’IA pousse des entreprises à réduire l’embauche de profils juniors, ce choix pourrait fragiliser durablement leurs compétences internes. Miser sur les jeunes talents, au contraire, devient un véritable levier de performance, de transmission et d’innovation.
29 décembre 2025
