Pourquoi 90 % des POC IA échouent – et comment les éviter

Selon Gartner (2023), 85 % des POC IA n’aboutissent pas à une mise en production. Pourquoi ? Parce que trop souvent, les projets IA sont : - Technocentrés - Déconnectés des métiers - Trop longs à tester - Mal alignés avec les outils internes

Les causes fréquentes d’échec

• Pas d’accès aux vraies données métiers
• Aucun ROI clair défini
• Projets portés par la DSI sans sponsor métier
• POC trop théorique, pas actionnable

Comment faire pour réussir

• Des agents prêts à tester sur vos cas réels dès la première semaine
• Connexion directe à vos outils (Drive, CRM, ERP, GED…)
• Approche progressive (1 agent → 3 agents → extension)
• Mesure d’impact dès les premiers usages (temps gagné, erreurs évitées, satisfaction interne)

Un exemple concret

Une PME industrielle a testé un agent de traitement documentaire sur ses fiches techniques. En 10 jours, le POC était en production. Gain de 12 heures / semaine. Le projet a été élargi à 4 autres services en 2 mois.

L’IA ne doit pas rester au stade de la démo. Elle doit vivre dans vos process.

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