Derrière chaque projet IA il y a un projet DATA.

En l’espace de quelques mois, l’intelligence artificielle — notamment générative — est passée du statut de promesse émergente à celui de priorité absolue pour nombre d’organisations publiques et privées. Pressions des actionnaires, injonctions médiatiques, injonctions à la disruption… Peu d’entreprises peuvent aujourd’hui se permettre d’ignorer le sujet sans risquer d’être considérées comme en retard.

Et pourtant. Pour chaque projet pilote réussi, combien d’initiatives IA demeurent à l’état de « POC éternel » ? Combien d'architectures bricolées sans cohérence avec l’écosystème de données ? Combien de dirigeants séduits par des slides futuristes sans réel retour sur investissement ?

Chez Fourseeds, notre conviction est simple : l’IA n’est pas une destination, c’est une conséquence. Une conséquence directe de la maturité data d’une organisation. Derrière chaque projet IA, il y a (ou il devrait y avoir) un projet Data structurant.

Ce que nous proposons dans cet article, c’est un cadre de lecture pragmatique et stratégique pour les entreprises qui souhaitent réellement passer à l’échelle avec l’IA : au-delà des effets d’annonce, au-delà des hackathons, au-delà du hype cycle.

Les vagues technologiques ont ceci de fascinant qu’elles révèlent immédiatement des postures récurrentes dans les organisations. L’IA n’y échappe pas, bien au contraire. Si l’on devait dresser une typologie des réactions observées ces derniers mois, voici quelques archétypes désormais familiers :

L'expert "auto-proclamé"

Souvent auto-proclamé expert IA, adepte de la novlangue, ce profil navigue entre posts LinkedIn vitaminés, micro Rode bien calé et storytelling de solopreneur visionnaire. Il agite les acronymes comme des talismans (RAG, LLM, AGI, etc.), mais son approche reste souvent désincarnée des réalités métiers.

Le technologue ultra-spécialiste

À l’opposé, ce profil souvent rattaché à une DSI historique va chercher à reproduire ses schémas techniques : ajout d’un composant IA dans un mille-feuille déjà saturé, nouvelle acquisition logicielle, empilement d’outils sans vision globale. L’obsession technologique l’éloigne de la transformation métier attendue.

Le dirigeant lucide mais désarmé.

Il ou elle a compris l’enjeu, ressent l’urgence, mais ne sait par où commencer. Pris entre peur de rater le train et absence de vision claire, ce profil est souvent tenté de confier le sujet à un cabinet de conseil… sans nécessairement poser les bonnes fondations (data, gouvernance, cas d’usage…).

Ce que ces profils ont en commun ? Une vision tronquée du problème. Sans pilotage stratégique de la donnée, l’IA devient un feu de paille. Un projet IA ne peut produire de valeur sans une fondation data robuste, actualisée et alignée sur les finalités métiers.

Plutôt que de succomber à la mode ou à la panique, les organisations peuvent s’appuyer sur deux leviers concrets pour initier une démarche IA pertinente.

Cartographier ses cas d’usage métier

Une première étapes cruciale consiste à identifier les bons terrains d’expérimentation.

L’IA doit être un accélérateur de performance métier, pas un gadget pour comité exécutif.

Quelques cas concrets :

• Optimisation de la marge via des algorithmes de pricing dynamique.

• Amélioration de la productivité dans la gestion documentaire (extraction automatique, recherche sémantique).

• Personnalisation de l’expérience client grâce à des moteurs de recommandation.

• Support interne via des copilotes conversationnels dans la supply chain, le juridique, les RH…

Chaque cas d’usage doit répondre à un objectif mesurable, ancré dans les priorités stratégiques de l’entreprise.

Réaliser un audit de la donnée existante.

Ce point peut sembler élémentaire, et pourtant… Combien d’organisations lancent des pilotes IA sans même avoir de cartographie claire de leurs flux, de leurs architectures, ou de leur dictionnaire de données ?

Un audit data n’est pas un luxe — c’est un prérequis :

• Quels sont les systèmes sources (ERP, CRM, fichiers plats…) ?

• Quelle est la qualité des données (complétude, fraîcheur, cohérence) ?

• Existe-t-il un référentiel de métadonnées ? Des process d’anonymisation ?

• Les accès sont-ils traçables, sécurisés, documentés ?

Cet audit permet de repérer les points de friction, mais aussi les leviers d'accélération, notamment pour les projets d’IA générative qui exigent un haut niveau de structuration (vectorisation, embeddings, sécurisation des prompts, etc.).

Dans la pratique, c’est souvent l’absence de projet Data qui condamne le projet IA à l’échec.