IA en entreprise : 70 % du succès dépend des processus, pas des modèles

Le déploiement de l'IA en entreprise dépend à 70 % de la refonte des processus métier, et non du choix du modèle, a déclaré Dmitri Tchoudinov, directeur général adjoint chargé de la transformation numérique de La Poste russe, lors de la conférence CNews FORUM.

Pourquoi si peu de projets d'IA fonctionnent-ils ?

Il y a un an, environ 50 % des entreprises russes disaient déployer de l'intelligence artificielle. Aujourd'hui, elles sont presque 100 % : l'IA s'est solidement installée dans les stratégies d'entreprise, les cycles budgétaires et les rapports aux conseils d'administration. La technologie est débattue dans chaque conférence sectorielle, des budgets et des équipes lui sont dédiés.

Mais la hausse des déclarations n'a pas entraîné celle des projets réellement opérationnels. D'après Tchoudinov, les déploiements d'IA qui fonctionnent restent extrêmement rares. Le marché regorge de pilotes, de démonstrateurs et d'« IA sur diapositives », mais pas de systèmes qui tournent durablement en production et produisent un effet opérationnel mesurable.

La cause principale tient à une erreur de priorités. Les entreprises commencent par choisir le « bon » modèle : un LLM national, un réseau de neurones étranger, un développement maison ou une solution fine-tunée sur des poids ouverts. Ressources, négociations avec les fournisseurs et attention de la direction se concentrent sur ce choix technique. La question de savoir comment les processus de travail réels vont changer (règlements, répartition des responsabilités, points de décision) passe au second plan, voire n'est pas posée du tout. Les entreprises imitent la transformation au lieu de la mener : elles achètent la technologie, annoncent un « déploiement de l'IA » et reviennent à leur schéma opérationnel habituel.

Ce que signifie « 70 %, c'est le processus »

La Poste russe formule une approche différente : d'abord la transformation opérationnelle, ensuite le choix technique. Autrement dit, avant de choisir un fournisseur ou un modèle, l'entreprise doit répondre à des questions de base : qu'est-ce qui change exactement, comment mesure-t-on l'effet et qui est responsable du résultat.

Selon Tchoudinov, 70 % du succès d'un projet d'IA se joue dans le travail organisationnel : revoir qui prend les décisions et comment, quelles étapes sont entièrement automatisées, et où l'IA s'intègre au cycle de travail comme participant à part entière. C'est à ce stade que l'on découvre quelles données sont nécessaires, qui en répond et comment le rôle de l'humain évoluera dans la boucle du processus.

Les 30 % restants relèvent du choix technologique : modèle, infrastructure, intégrations. C'est une étape importante, mais elle doit suivre la conception opérationnelle, non la précéder.

Pour La Poste russe, avec son échelle fédérale (des centaines de milliers d'employés, un réseau logistique couvrant tout le pays), ce n'est pas un principe abstrait mais une exigence pratique. Chaque déploiement d'IA doit produire un résultat mesurable : rapidité, précision, baisse des coûts opérationnels. Sans refonte préalable des processus, le modèle s'insère dans l'ancien schéma et en reproduit l'inefficacité.

Ce que cela signifie

L'écart entre « presque 100 % des entreprises parlent d'IA » et « très peu obtiennent un résultat réel » n'est pas un échec de la technologie. C'est un échec de management : les organisations achètent un outil sans changer l'environnement dans lequel il doit fonctionner.

La thèse de Tchoudinov est à la fois simple et dérangeante : pour que l'IA fonctionne, l'entreprise doit d'abord changer elle-même, avant la mise en production du réseau de neurones. La technologie amplifie l'existant : si le processus est bien construit, l'IA l'accélère ; sinon, elle met le chaos à nu. C'est pourquoi la transformation par l'IA est un projet de management, pas un achat informatique.

Combien d'entreprises russes ont déployé l'IA en 2026 ?

Il y a un an, environ 50 % des entreprises russes disaient déployer de l'intelligence artificielle ; aujourd'hui, elles sont presque 100 %. L'IA s'est solidement installée dans les stratégies d'entreprise et les cycles budgétaires.