« Ce n'est pas le drapeau planté sur l'IA qui compte ». En une phrase, Jacques Pommeraud, à la tête d'Inetum, acteur européen majeur de la transformation numérique, résume le défi qui se pose à l'Europe : dépasser les effets d'annonce pour entrer dans l'ère de l'intelligence artificielle industrielle et créatrice de valeur.
L'Europe ne manque ni de talents ni d'idées. Mais, selon lui, elle souffre de freins bien identifiés : peur de l'échec dans les entreprises, régulation excessive ou mal calibrée et mauvaise compréhension des usages concrets de l'IA. La bonne nouvelle ? Ces freins sont surmontables, et les leviers d'action sont à portée de main pour qui veut les saisir.
1. Du symbole à la valeur : ce que pointe Jacques Pommeraud
Le message central porté par Jacques Pommeraud est clair : inaugurer un « plan IA » ne suffit plus. Afficher une stratégie IA sur un slide de présentation ou dans un communiqué de presse n'a de sens que si cette stratégie se traduit rapidement par :
- des cas d'usage opérationnels déployés sur le terrain ;
- des gains mesurables pour les métiers (productivité, qualité, rapidité, satisfaction client) ;
- une capacité à industrialiser ces gains à grande échelle.
Autrement dit, ce qui compte n'est pas de « planter le drapeau » de l'IA, mais de transformer durablement les façons de produire, de vendre et de servir les clients. Pour un intégrateur comme Inetum, qui accompagne au quotidien des entreprises et des organisations publiques, la différence entre communication et valeur créée est particulièrement visible.
2. Diagnostic : où en est vraiment l'Europe sur l'IA ?
L'Europe a pris conscience du sujet et multiplie les initiatives politiques et économiques autour de l'intelligence artificielle. De nombreux pays ont présenté des plans nationaux, des programmes de financement et des mesures de soutien à la recherche. Pourtant, sur le terrain, l'adoption effective de l'IA dans les processus métiers reste inégale.
2.1. Une adoption encore trop concentrée
Les projets d'IA se concentrent souvent dans :
- quelques grandes entreprises déjà très digitalisées ;
- des secteurs naturellement « data-driven » (banque, assurance, télécoms, e‑commerce) ;
- des preuves de concept (POC) limitées dans le temps, qui ne passent pas le cap de la généralisation.
Résultat : une grande partie du tissu économique européen, en particulier les ETI et les PME, reste à distance de l'IA ou n'en exploite qu'une infime partie du potentiel.
2.2. Un risque de décrochage compétitif… mais aussi un avantage à jouer
Face à des zones comme l'Amérique du Nord ou l'Asie, qui investissent massivement et industrialisent rapidement les usages de l'IA, l'Europe prend le risque de :
- voir ses entreprises perdre en productivité face à leurs concurrentes internationales ;
- importer des solutions technologiques clés plutôt que de les développer ou maîtriser localement ;
- laisser filer des talents vers des écosystèmes jugés plus dynamiques.
Mais ce constat n'est pas une fatalité. L'Europe dispose d'atouts majeurs :
- un capital scientifique solide en mathématiques, en IA et en cybersécurité ;
- un tissu d'industriels et d'acteurs publics confrontés à des cas d'usage complexes et riches ;
- une culture de la responsabilité et de la protection des données qui peut devenir un avantage compétitif, si elle est articulée intelligemment avec l'innovation.
C'est précisément sur ce terrain que Jacques Pommeraud appelle à accélérer : transformer ces atouts en avantages concrets grâce à l'IA industrielle.
3. Les freins structurels identifiés : pourquoi l'Europe avance trop lentement
Dans son analyse, Jacques Pommeraud pointe trois grands types de freins qui ralentissent l'adoption de l'IA en Europe :
3.1. La peur de l'échec dans les entreprises
Dans de nombreuses organisations européennes, la culture du risque reste marquée par :
- une aversion forte à l'échec, souvent perçu comme un stigmate durable ;
- des processus de décision lourds, multipliant les comités et les validations ;
- une tendance à attendre que tout soit parfait avant de lancer un projet.
Or, les projets d'IA nécessitent une approche plus itérative :
- tester rapidement des hypothèses ;
- accepter que certains cas d'usage ne produisent pas immédiatement les résultats attendus ;
- ajuster les modèles et les processus en continu.
Cette peur de l'échec freine la capacité à expérimenter, à apprendre vite et à mettre à l'échelle ce qui fonctionne. À l'inverse, une culture qui autorise le test‑and‑learn, tout en restant exigeante sur la valeur, permet de dégager plus rapidement des gains tangibles.
3.2. Une régulation parfois excessive ou mal calibrée
L'Europe se distingue par une volonté affirmée de réguler l'IA pour protéger les citoyens, les données et les droits fondamentaux. Cette ambition est légitime et cohérente avec les valeurs européennes. Mais, dans la pratique, plusieurs risques apparaissent :
- des entreprises qui renoncent à certains projets par crainte de ne pas être en conformité ;
- des délais prolongés liés à la complexité interprétative des textes ;
- une perception, notamment chez les dirigeants, que l'IA est avant tout un sujet de risques, et non d'opportunités.
Le point d'attention souligné par Jacques Pommeraud est clair : il s'agit de trouver le bon équilibre entre protection et innovation. Une régulation lisible, stable et proportionnée peut devenir un cadre de confiance qui facilite au contraire le déploiement, notamment dans les secteurs sensibles (santé, finance, secteur public).
3.3. Une incompréhension des usages réels de l'IA
Dernier frein majeur : une mauvaise compréhension du potentiel concret de l'intelligence artificielle. Dans beaucoup d'organisations, l'IA reste associée à :
- des images spectaculaires (robots, science‑fiction, scénarios extrêmes) ;
- des craintes liées aux emplois ou à un « remplacement » total de l'humain ;
- des discussions très techniques, coupées des enjeux métiers.
Ce décalage nourrit l'idée que l'IA serait soit une menace, soit un gadget, alors qu'elle est surtout un levier de performance, de qualité et d'innovation lorsqu'elle est bien cadrée. D'où l'importance, soulignée par Jacques Pommeraud, de recentrer le débat sur les usages métiers et sur la valeur créée pour les collaborateurs, les clients et les citoyens.
4. Prioriser les cas d'usage opérationnels : le cœur du passage à l'échelle
Pour passer des déclarations d'intention à une IA industrialisée, le premier levier est de partir des besoins concrets des métiers. Là encore, l'expérience d'acteurs de la transformation numérique comme Inetum est précieuse : ce sont les cas d'usage opérationnels, bien choisis et bien exécutés, qui font la différence.
4.1. Comment choisir les bons cas d'usage IA ?
Quelques critères simples permettent de prendre de bonnes décisions :
- Impact métier élevé: cibler des processus qui pèsent lourd sur les coûts, la satisfaction client ou la qualité (back‑office, relation client, maintenance, logistique, etc.) ;
- Données disponibles: s'assurer que l'organisation dispose déjà de données exploitables, ou qu'un plan réaliste de collecte et de qualité des données est prévu ;
- Faisabilité technique maîtrisée: privilégier des approches éprouvées (classification, prédiction, recommandation, traitement automatique du langage, etc.) plutôt que des sujets trop exploratoires ;
- Acceptation par les équipes: impliquer les utilisateurs finaux dès le début pour éviter les résistances et intégrer leurs besoins.
En combinant ces critères, les entreprises peuvent constituer un portefeuille de cas d'usage équilibré : quelques projets à fort impact, complétés par des améliorations plus ciblées mais rapidement déployables.
4.2. De la preuve de concept à l'industrialisation
Un autre point sur lequel insiste le discours de Jacques Pommeraud : la nécessité de sortir de la « POC‑mania ». Il ne suffit pas de démontrer qu'un modèle fonctionne en laboratoire ; il faut organiser la capacité à le faire fonctionner dans la vraie vie:
- intégration de l'IA dans les processus existants (workflow, outils métiers, systèmes d'information) ;
- mise en place de chaînes de données fiables (collecte, nettoyage, gouvernance) ;
- gestion du cycle de vie des modèles (surveillance, ré‑entraînement, gestion des dérives) ;
- accompagnement du changement humain et organisationnel (formations, communication, nouveaux rôles).
C'est précisément cette capacité d'industrialisation qui distingue une organisation engagée dans un effet d'annonce d'une organisation réellement compétitive grâce à l'IA.
5. Former les talents : l'autre pilier de la compétitivité européenne
Jacques Pommeraud insiste également sur l'importance de la formation, à tous les niveaux. Sans montée en compétences massive, la meilleure stratégie IA reste théorique.
5.1. Sensibiliser et armer les dirigeants
Les dirigeants ont un rôle clé : ils arbitrent les investissements, donnent le ton culturel et fixent le niveau d'ambition. Pour qu'ils puissent jouer pleinement ce rôle, il est essentiel de :
- leur fournir une vision claire et pragmatique de ce que l'IA peut apporter à leurs métiers ;
- les aider à comprendre les impacts organisationnels (gouvernance des données, nouveaux métiers, partenariats) ;
- les outiller pour évaluer les risques (éthiques, juridiques, réputationnels) sans paralyser l'innovation.
5.2. Acculturer les équipes métiers
Les collaborateurs des fonctions opérationnelles, commerciales, financières, industrielles ou de support sont en première ligne. Pour eux, l'enjeu n'est pas de devenir data scientists, mais de :
- comprendre les possibilités concrètes de l'IA dans leur quotidien ;
- participer à la co‑construction des cas d'usage avec les équipes techniques ;
- savoir travailler avec des systèmes d'IA (interpréter une recommandation, signaler un comportement anormal, proposer des améliorations).
Des programmes de formation courts, des ateliers d'idéation, des retours d'expérience concrets sont autant de leviers pour faire de l'IA un outil d'empowerment plutôt qu'un sujet d'inquiétude.
5.3. Renforcer les compétences techniques et hybrides
Enfin, l'Europe doit continuer à investir dans les compétences techniques avancées (data science, ingénierie des données, MLOps, cybersécurité), mais aussi dans des profils hybrides capables de faire le lien entre technologie et métier :
- product owners IA;
- data analysts métiers;
- spécialistes de la gouvernance des données et de l'éthique appliquée.
En combinant ces profils, les organisations européennes peuvent bâtir des équipes capables de concevoir, déployer et piloter des solutions d'IA robustes et durables.
6. Coopération public‑privé : condition clé d'un écosystème IA performant
Un autre axe mis en avant par Jacques Pommeraud est la nécessité d'une coopération renforcée entre acteurs publics et privés. L'IA n'est pas seulement un sujet d'entreprise ; c'est un enjeu de souveraineté, de compétitivité et de service public pour l'ensemble du continent.
6.1. Alignement sur les priorités stratégiques
Les pouvoirs publics peuvent jouer un rôle structurant en :
- définissant des axes stratégiques prioritaires (santé, industrie, mobilité, énergie, administrations, défense, etc.) ;
- favorisant la mise en commun de données lorsque cela est possible et souhaitable (dans un cadre sécurisé et conforme) ;
- soutenant les projets à fort impact sociétal, où la rentabilité économique seule ne suffit pas.
En miroir, les entreprises peuvent apporter leur capacité d'exécution, leur connaissance du terrain et leurs compétences technologiques pour transformer ces orientations en solutions concrètes.
6.2. Rôle des intégrateurs et des acteurs de la transformation numérique
Des acteurs comme Inetum, positionnés au cœur de la transformation numérique des entreprises et des administrations, occupent une place singulière dans cet écosystème :
- ils comprennent à la fois les contraintes opérationnelles des organisations et les possibilités technologiques offertes par l'IA ;
- ils peuvent industrialiser des solutions en s'appuyant sur des méthodologies, des architectures et des compétences déjà éprouvées ;
- ils favorisent la mutualisation des bonnes pratiques entre secteurs et pays, accélérant ainsi la diffusion de l'innovation.
En mobilisant conjointement pouvoirs publics, grandes entreprises, ETI, PME, start‑ups et intégrateurs, l'Europe peut créer un écosystème IA complet, capable de rivaliser avec les zones les plus avancées tout en affirmant ses propres valeurs.
7. Vers une IA européenne utile, responsable et créatrice de valeur
Le message de Jacques Pommeraud est, au fond, résolument optimiste : malgré le retard pris et les freins identifiés, l'Europe a tous les moyens de réussir sa transformation par l'IA. À condition d'accepter de changer de focale.
- Moins de drapeaux plantés et d'effets d'annonce isolés ;
- plus de cas d'usage déployés, mesurés, améliorés ;
- moins de discours abstraits sur la technologie ;
- plus de dialogue entre métiers, techniciens, régulateurs et citoyens;
- moins de peur de l'échec ;
- plus de culture d'expérimentation encadrée.
En s'appuyant sur des acteurs expérimentés de la transformation numérique, en investissant dans les talents et en construisant des partenariats public‑privé ambitieux, l'Europe peut faire de l'intelligence artificielle non pas un symbole, mais un levier concret de compétitivité, de souveraineté et de progrès pour ses entreprises comme pour ses citoyens.
C'est cette vision, pragmatique et tournée vers la valeur, que défend Jacques Pommeraud : une IA utile, responsable et industrielle, au service d'une Europe plus forte et plus innovante.
