L’intelligence artificielle est déjà entrée dans les entreprises — souvent sans plan, sans cadre et sans pilotage. Outils conversationnels utilisés en douce, abonnements personnels, expérimentations isolées : l’IA progresse par l’usage, bien avant la stratégie.
Lors du talk « Transformation IA » du Future of AI, les experts de Frainch et TeamInside ont partagé une approche pragmatique pour transformer cette adoption diffuse en dynamique collective. Leur message est clair : inutile de chercher le cas d’usage parfait ou l’outil miracle. Pour avancer, il faut partir du réel, structurer progressivement et engager les équipes autour de méthodes simples.
Retour sur les leviers concrets pour passer du shadow IA à une transformation pilotée.
Shadow IA : structurer des usages déjà bien installés
Avant même d’être officiellement encadrée, l’IA est déjà massivement utilisée dans les organisations. Selon une étude IFOP menée début 2024, 55 % des salariés déclarent recourir à des outils d’IA générative sans en informer leur hiérarchie. Cette shadow IA n’est ni marginale ni anecdotique : elle traduit un besoin d’efficacité immédiat et une appropriation spontanée des technologies.
Le phénomène est particulièrement marqué chez les jeunes générations. 99 % des 18–24 ans déclarent utiliser l’IA, et près d’un tiers paient eux-mêmes un abonnement à des outils comme ChatGPT Plus ou Midjourney. Plus encore, 67 % affirment qu’ils choisiraient, ou refuseraient, un employeur en fonction de sa culture IA.
Ce décalage rend l’inaction impossible. Refuser d’encadrer l’IA revient à laisser se multiplier des usages non maîtrisés, avec des risques réels sur la qualité, la sécurité des données et la cohérence des pratiques.
Reconnaître l’existence du shadow IA est donc la première étape. La suivante consiste à proposer un cadre suffisamment simple pour embarquer les équipes, sans brider l’expérimentation.
« Il faut craquer le shadow IA pour passer à un usage collectif. » – Édouard De Miollis, Future of AI, avril 2025.
Passer du test individuel à la dynamique collective : la user story IA
Face à une adoption désorganisée, la tentation est souvent de répondre par des règles, des chartes ou des restrictions. Or, ce que montre ce retour d’expérience, c’est qu’aucune transformation IA ne fonctionne sans engagement terrain.
La méthode proposée repose sur un principe inspiré des approches agiles : la user story IA. L’objectif n’est pas de déployer un outil, mais de structurer un apprentissage collectif autour de cas d’usage concrets.
Concrètement, une équipe projet réunit trois profils complémentaires :
- les opposants, souvent les plus expérimentés, porteurs des savoir-faire historiques et des exigences métiers ;
- les curieux, motivés par l’amélioration des pratiques et l’exploration de nouveaux leviers ;
- les adhérents, utilisateurs réguliers de l’IA, souvent issus de la Gen Z, déjà familiers des outils.
Ce croisement de regards permet d’éviter les angles morts, de confronter les usages réels et de sortir d’une expérimentation solitaire. La user story devient alors un cadre de travail partagé, volontairement simple :
« Une user story IA, c’est simple : qu’est-ce qu’on veut tester ? Qu’est-ce qu’on a appris ? Et comment on le déploie ? » – Édouard De Miollis, Future of AI, avril 2025.
Selon les contextes, ces user stories peuvent viser des gains de performance — automatisation, réduction de tâches, productivité — ou des enjeux de création de valeur — génération de contenus, scénarisation, personnalisation des expériences. Dans les métiers du marketing et de la communication, ces deux dimensions sont souvent étroitement liées.
IA conversationnelle ou IA métier : choisir en fonction de la maturité
Dès que les premiers cas d’usage émergent, une question structurante s’impose : quel type d’outil mobiliser ? Le marché foisonne, mais une lecture simple permet de s’y retrouver.
Les IA conversationnelles généralistes — ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity — offrent une grande polyvalence et une prise en main immédiate. Elles sont idéales pour explorer, reformuler, synthétiser, structurer une idée ou accélérer la production de contenus. Ce sont elles qui ont déclenché l’adoption massive depuis fin 2022.
« L’IA générative est déjà un raz-de-marée : maintenant, il faut l’éprouver. » – Édouard De Miollis, Future of AI, avril 2025
En parallèle, les IA métiers ou agents spécialisés se développent rapidement. Entraînés sur des cas d’usage précis — ciblage marketing, reporting automatisé, scoring de leads, génération de briefs — ils permettent de passer à l’échelle avec un niveau de qualité, de fiabilité et de contextualisation supérieur.
La logique est progressive : tester avec des outils généralistes, puis industrialiser avec des agents spécialisés lorsque les usages sont validés. Mais dès les premières expérimentations, certains critères doivent être intégrés : souveraineté des données, transparence des algorithmes, dépendance technologique. Les outils choisis aujourd’hui structurent les pratiques de demain.
Faire de l’IA une transformation pilotée, pas subie
Ce que montre ce talk, c’est qu’il n’y a pas de transformation IA sans méthode, ni sans collectif. Les usages existent déjà, souvent dans l’ombre. L’enjeu n’est plus de les freiner, mais de les structurer.
En partant de user stories simples, en impliquant des profils complémentaires et en choisissant des outils adaptés au niveau de maturité de l’organisation, il devient possible de transformer une curiosité individuelle en levier d’efficacité durable.
L’IA ne s’impose pas. Elle s’explore, se teste et s’encadre.
L’heure n’est plus à la théorie, mais à l’action pilotée, documentée et partagée.
