IA générative en Europe : dépasser le principe de précaution pour passer à l’échelle

L’IA générative a quitté le stade de la curiosité technologique. Deux ans après le lancement de ChatGPT, presque toutes les grandes entreprises et de nombreuses administrations européennes ont mené des expérimentations et repéré des gains de productivité très concrets. Pourtant, le passage à un déploiement massif reste timide en Europe, et particulièrement en France, comparé aux États‑Unis et à l’Asie.

C’est le constat posé par Jacques Pommeraud, PDG d’Inetum depuis février 2023 et ancien vice‑président de Salesforce en Californie. Selon lui, notre principe de précaution, nourri par des facteurs culturels, sociaux, juridiques et réglementaires, freine le déploiement de l’IA générative alors même que l’Europe a un besoin vital de gains de productivité.

Pour les dirigeants, les DSI et les experts conformité, l’enjeu est clair : comment concilier prudence européenne et passage à l’échelle, sans renoncer aux opportunités de compétitivité offertes par l’IA générative ? Ce guide propose une lecture structurée du problème et une feuille de route pragmatique pour avancer.

Un signal d’alarme venu du terrain : la mise en garde de Jacques Pommeraud

Le profil de Jacques Pommeraud est intéressant pour comprendre ce décalage géographique :

• expérience dans la Silicon Valley en tant que vice‑président chez Salesforce ;
• direction de zones géographiques variées chez Bureau Veritas, en France et en Afrique ;
• pilotage depuis 2023 d’un grand acteur européen des services numériques, Inetum, au cœur des projets de transformation de ses clients privés et publics.

Son constat, basé sur des dizaines de projets clients, tient en trois points majeurs :

• les expérimentations sont généralisées: la plupart des organisations ont testé l’IA générative sur un ou plusieurs cas d’usage ;
• les gains de productivité existent: sur certains métiers (rédaction, support, développement logiciel, analyse documentaire…), les bénéfices sont visibles et mesurables à petite échelle ;
• mais le passage à l’échelle est lent en Europe, contrairement aux États‑Unis et à plusieurs pays asiatiques qui industrialisent déjà ces usages dans leurs processus cœur de métier.

Autrement dit, l’Europe ne manque ni de technologie ni de talents, mais d’une capacité à transformer ces tests prometteurs en programmes de transformation robustes, alignés sur la stratégie de l’entreprise et acceptés par l’ensemble des parties prenantes.

Deux ans après ChatGPT : où en est vraiment l’adoption de l’IA générative ?

Un paysage où les POC se multiplient

Dans la plupart des grands groupes et de nombreuses ETI, on observe aujourd’hui :

• des assistants de rédaction pour les équipes communication, marketing, juridiques ou RH ;
• des outils d’aide au développement logiciel (assistants de code) pour les équipes IT ;
• des chatbots internes répondant aux questions des collaborateurs sur les procédures, les politiques RH ou l’IT ;
• des projets pilotes dans la relation client: réponses assistées, résumés d’échanges, génération de scripts ;
• des proofs of concept sectoriels: analyse de documents bancaires, synthèse de dossiers médicaux, génération de rapports industriels, etc.

Ces projets pilotes apportent déjà :

• des gains de temps sensibles sur des tâches répétitives ou à faible valeur ajoutée ;
• une réduction de la charge mentale pour certaines équipes ;
• une meilleure qualité de livrables quand l’IA est utilisée comme assistant et non comme substitut.

Mais un déploiement massif encore rare

En revanche, les cas où l’IA générative est :

• intégrée à grande échelle dans les processus cœur de métier ;
• connectée aux systèmes d’information critiques ;
• incluse dans des engagements de niveau de service (SLA) contractuels ;

restent, en Europe, beaucoup plus rares que dans d’autres régions du monde.

La différence ne porte pas sur la qualité des technologies, qui sont globalement accessibles à tous, mais sur la capacité à assumer les transformations organisationnelles et culturelles nécessaires pour les exploiter pleinement.

Le principe de précaution européen : frein ou avantage compétitif mal exploité ?

Le fameux principe de précaution, fréquemment invoqué dans le débat public, est souvent perçu comme un frein. Dans le cas de l’IA générative, il se manifeste de plusieurs façons :

1. Des réflexes culturels prudents

• peur de l’erreur: crainte que l’IA « hallucine » ou fournisse une réponse inexacte, dans des contextes sensibles (santé, finance, juridique, services publics) ;
• aversion au risque médiatique: peur de la crise de réputation en cas d’incident visible (biais, discrimination algorithmique, fuite de données, mauvais conseil) ;
• culture du consensus: volonté d’obtenir l’adhésion de nombreux acteurs internes avant de lancer une transformation d’ampleur.

2. Des préoccupations sociales légitimes

• impact sur l’emploi: inquiétude des collaborateurs et des représentants du personnel sur la substitution potentielle de tâches (voire de postes) par l’IA ;
• compétences à développer: besoin de formation massif pour utiliser ces outils efficacement et de manière responsable ;
• dialogue social: nécessité, dans de nombreux pays européens, d’informer et de consulter les instances représentatives sur les projets d’IA.

3. Un environnement juridique et réglementaire exigeant

Au‑delà de la culture, l’Europe se caractérise par un cadre juridique robuste en matière de protection des données et, de plus en plus, de régulation de l’IA :

• protection des données personnelles (notamment via le cadre général existant) ;
• nouvelles règles européennes sur l’IA, qui introduisent des exigences spécifiques selon les niveaux de risque des systèmes d’IA ;
• réglementations sectorielles (santé, finance, secteur public…) qui imposent des obligations supplémentaires de contrôle, de traçabilité et de transparence.

Ces contraintes sont parfois vécues comme un fardeau. Pourtant, bien maîtrisées, elles peuvent devenir un avantage compétitif:

• en créant un climat de confiance plus fort auprès des clients, des citoyens et des régulateurs ;
• en poussant les organisations à structurer leur gouvernance de l’IA dès maintenant ;
• en permettant aux acteurs européens de se positionner comme références de l’IA responsable sur les marchés internationaux.

Pourquoi il est urgent de capter les gains de productivité de l’IA générative

Pour les décideurs, l’enjeu ne se résume pas à « faire de l’IA parce que tout le monde en fait ». Il s’agit de répondre à trois défis stratégiques majeurs.

1. La compétitivité face aux États‑Unis et à l’Asie

Les entreprises américaines et asiatiques qui industrialisent déjà l’IA générative :

• réduisent leur coût opérationnel sur de nombreuses tâches de back‑office ;
• accélèrent leurs cycles d’innovation (développement produit, tests, itérations) ;
• améliorent l’expérience client par des services plus personnalisés et plus réactifs.

À moyen terme, ces avantages se traduiront mécaniquement par :

• des parts de marché gagnées sur les acteurs plus lents ;
• une capacité d’investissement supérieure;
• une attractivité renforcée pour les talents.

Ne pas avancer, c’est accepter un décrochage progressif.

2. La réponse aux tensions sur les ressources humaines

De nombreux secteurs en Europe souffrent de :

• pénurie de compétences (IT, santé, ingénierie, fonctions financières et juridiques, métiers de la relation client) ;
• désengagement face à des tâches répétitives, documentaires ou administratives ;
• augmentation de la charge réglementaire qui consomme du temps au détriment de l’activité stratégique.

L’IA générative offre une réponse pragmatique :

• en automatisant ou assistan t une partie des tâches à faible valeur ;
• en permettant aux collaborateurs de se concentrer sur l’analyse, la relation et la décision;
• en rendant certains métiers plus attractifs grâce à des outils plus modernes.

3. La modernisation du service public

Pour les administrations et les collectivités, les enjeux sont tout aussi forts :

• simplification des démarches pour les citoyens ;
• accélération du traitement des dossiers (aides sociales, fiscalité, urbanisme, santé…) ;
• meilleure orientation des usagers vers les bons services ;
• souplesse accrue face aux pics de demande.

Autrement dit, l’IA générative peut devenir un levier puissant de qualité de service et de performance de l’action publique, à condition d’être déployée dans un cadre éthique et transparent.

Obstacles et leviers : une vue d’ensemble pour les décideurs

Comment rassurer COMEX, DSI et conformité : 6 principes pour des déploiements responsables

Pour transformer un climat de prudence en dynamique de confiance, il est utile de poser quelques principes directeurs simples, partagés par le COMEX, la DSI, les métiers et la conformité.

Principe 1 : partir des besoins métier, pas de la technologie

Un projet d’IA générative doit toujours répondre à une question claire :

• Quel problème métier résolvons‑nous ?
• Quel indicateur de performance souhaitons‑nous améliorer ?
• Quel risque sommes‑nous prêts à accepter et dans quelles limites ?

Cela permet de prioriser des cas d’usage :

• à fort potentiel de valeur (temps gagné, satisfaction client, réduction des erreurs) ;
• à risque maîtrisable (contexte interne, revue humaine systématique, données non sensibles dans un premier temps).

Principe 2 : mettre la gouvernance et les données au centre

La qualité des résultats de l’IA générative dépend en grande partie :

• de la qualité des données d’entreprise utilisées pour l’enrichir ;
• de la capacité à tracer qui consomme quoi, comment et avec quelles règles ;
• d’une gouvernance claire: qui décide des cas d’usage autorisés, qui valide les modèles, qui audite les performances.

Mettre en place un comité de gouvernance de l’IA associant métiers, DSI, juridique, conformité et RH permet :

• d’accélérer les décisions en clarifiant les rôles ;
• de documenter les choix techniques et organisationnels ;
• de préparer les audits exigés par les régulateurs et les clients.

Principe 3 : adopter une approche compliance by design

Au lieu de voir la réglementation comme une étape finale bloquante, il est plus efficace de :

• intégrer les contraintes légales et éthiques dès la conception des cas d’usage ;
• impliquer dès le départ les équipes juridique, DPO et conformité ;
• documenter les choix de conception (données, modèles, contrôles) pour pouvoir les expliquer.

Cette approche permet de passer d’une logique de « stop ou encore » en fin de projet à une logique de « oui, si », avec des garde‑fous clairement définis.

Principe 4 : garder l’humain dans la boucle

Les projets les plus acceptables et les plus performants sont ceux où l’IA générative :

• assiste les collaborateurs plutôt qu’elle ne les remplace ;
• fonctionne avec un contrôle humain explicite sur les décisions sensibles ;
• est présentée comme un outil de montée en compétence, et non comme une menace.

Concrètement, cela passe par :

• des règles d’usage claires pour les utilisateurs ;
• des workflows où l’IA propose et l’humain dispose;
• des formations pour apprendre à questionner, vérifier, corriger et enrichir les résultats de l’IA.

Principe 5 : mesurer, auditer, ajuster en continu

Un déploiement réussi repose sur une logique de pilotage par la donnée:

• définir des indicateurs de succès dès le départ (temps gagné, satisfaction utilisateur, qualité des réponses, nombre d’erreurs évitées, etc.) ;
• mettre en place des mécanismes de feedback simples pour les utilisateurs ;
• prévoir des revues régulières des performances et des risques, avec la capacité de désactiver rapidement un cas d’usage si nécessaire.

Principe 6 : communiquer de façon transparente

La confiance se construit par la transparence :

• expliquer à quoi sert l’IA, comment elle est utilisée, quelles données sont traitées ;
• être clair sur ce que l’IA ne fait pas (elle ne remplace pas le jugement humain sur certains sujets sensibles, par exemple) ;
• partager les premiers résultats avec les équipes et les partenaires sociaux.

Feuille de route : passer des POC à l’échelle en 7 étapes

Pour les DSI, responsables innovation, directions métier et équipes conformité, voici une feuille de route opérationnelle pour accélérer tout en restant dans un cadre maîtrisé.

1. Cartographier les expérimentations existantes
   • Recenser tous les POC et usages d’IA générative, officiels et « de l’ombre ».
   • Identifier les équipes impliquées, les données utilisées, les premiers résultats.
2. Prioriser 3 à 5 cas d’usage stratégiques
   • Les sélectionner selon leur impact métier et la maîtrise du risque.
   • Valider ces priorités au niveau du COMEX pour assurer un sponsoring fort.
3. Mettre en place une gouvernance IA
   • Créer un comité transverse (métier, DSI, juridique, conformité, RH).
   • Définir les rôles : qui propose, qui valide, qui audite.
4. Structurer l’architecture technique
   • Choisir les briques d’IA générative (modèles, plateformes, intégration au SI).
   • Mettre en œuvre des mécanismes de sécurisation des données et de contrôle des accès.
5. Co‑construire avec les utilisateurs
   • Associer très tôt les équipes opérationnelles et le management intermédiaire.
   • Prototyper rapidement, tester, itérer sur l’ergonomie et les cas d’usage.
6. Préparer la conduite du changement
   • Élaborer un plan de communication et de formation.
   • Anticiper les impacts sur l’organisation, les compétences et potentiellement les métiers.
   • Dialoguer avec les représentants du personnel lorsque nécessaire.
7. Industrialiser progressivement
   • Étendre les cas d’usage validés à d’autres équipes ou pays.
   • Standardiser les bonnes pratiques (modèles de prompts, guides d’usage, contrôles qualité).
   • Mettre en place un cycle d’amélioration continue basé sur les retours utilisateurs et les indicateurs.

Cas d’usage prioritaires pour l’Europe et la France

Sans prétendre à l’exhaustivité, certains cas d’usage d’IA générative présentent un excellent rapport valeur / risque dans le contexte européen actuel.

1. Accélérer l’exécution dans les fonctions support

• Finance: aide à la rédaction de commentaires de reporting, préparation de notes de synthèse à partir de données financières, pré‑analyse de documents comptables.
• Juridique: assistance à la revue de contrats, génération de premières trames de documents, synthèse de réglementations, tout en conservant une validation systématique par les juristes.
• Ressources humaines: rédaction de descriptions de poste, synthèse d’enquêtes internes, réponse assistée aux questions fréquentes des collaborateurs.

2. Réinventer la relation client

• Assistants pour conseillers: génération de réponses suggérées, synthèse des échanges antérieurs, recommandations d’actions suivantes.
• Self‑care intelligent: assistants conversationnels qui comprennent mieux le langage naturel et guident l’utilisateur, avec possibilité d’escalade vers un humain.
• Personnalisation des contenus: messages adaptés au profil, au contexte et au canal, sous supervision marketing.

3. Soutenir les métiers techniques et l’IT

• Assistants de développement logiciel: génération de code, aide à la documentation, suggestions de tests, mise à jour de scripts.
• Support IT interne: chatbots internes pour résoudre les demandes simples, guider les utilisateurs, proposer des solutions structurées aux incidents récurrents.
• Ingénierie et R&D: aide à la recherche documentaire, synthèse d’articles scientifiques, génération de pistes d’expérimentation.

4. Moderniser le service public

• Orientation des usagers: assistants capables de guider un citoyen à travers des démarches complexes, de lui expliquer les pièces nécessaires, les délais, les étapes.
• Pré‑analyse de dossiers: regroupement et synthèse des éléments clés pour faciliter la prise de décision par un agent.
• Communication citoyenne: adaptation automatique des formulaires, courriers et explications à différents profils de publics, pour plus de clarté et d’inclusivité.

Ces cas d’usage ont un point commun : ils permettent d’obtenir des gains mesurables tout en conservant un contrôle humain et un cadre de risque maîtrisé, parfaitement aligné avec l’esprit du principe de précaution.

Rôle clé des DSI et des experts conformité : de gardiens du non à architectes de la confiance

Dans ce contexte, les DSI, RSSI, DPO et directions conformité jouent un rôle stratégique. Ils sont souvent perçus comme ceux qui « freinent » les innovations pour des raisons de sécurité ou de conformité. Pourtant, ils peuvent devenir les architectes de la confiance dont les organisations ont besoin pour passer à l’échelle.

Établir un cadre clair et réutilisable

En définissant un cadre de référence pour les projets d’IA générative (types de données autorisées, niveaux de risque, exigences de contrôle, processus de validation), ces fonctions permettent :

• d’accélérer la qualification des nouveaux cas d’usage ;
• d’éviter de repartir de zéro à chaque projet ;
• de donner de la visibilité aux métiers sur ce qui est possible, sous quelles conditions.

Créer des « zones de confiance » pour innover

Plutôt que de tout autoriser ou tout interdire, les organisations les plus avancées mettent en place :

• des environnements sécurisés d’expérimentation, où certaines données peuvent être utilisées sous conditions ;
• des catalogues de services IA approuvés (modèles, plateformes, connecteurs) ;
• des modèles de contrats et de clauses types pour les fournisseurs, intégrant les exigences réglementaires et éthiques.

Montrer la valeur de la conformité

Enfin, les experts du risque, de la sécurité et de la conformité peuvent démontrer que :

• un cadre robuste rassure les clients et les partenaires;
• la documentation exigée par la réglementation peut devenir un atout commercial (capacité à prouver la solidité des processus) ;
• l’Europe peut jouer une carte unique : l’IA générative responsable, fiable et auditable.

Conclusion : transformer le principe de précaution en principe d’action

L’alerte portée par des dirigeants comme Jacques Pommeraud est précieuse : si l’Europe demeure dans une posture trop défensive vis‑à‑vis de l’IA générative, elle risque de passer à côté d’un levier majeur de productivité et de compétitivité.

Mais l’enjeu n’est pas de renoncer au principe de précaution. Il s’agit de le réinterpréter comme un principe d’action:

• précaution: clarifier les risques, définir des garde‑fous, garder l’humain dans la boucle ;
• action: avancer sur des cas d’usage concrets, mesurer l’impact, industrialiser progressivement.

En d’autres termes, passer de la question :

« Pouvons‑nous vraiment nous permettre de déployer l’IA générative ? »

à la question :

« Pouvons‑nous nous permettre de ne pas le faire, alors que nos concurrents le font déjà ? »

Les organisations qui réussiront ce virage seront celles qui sauront :

• associer vision stratégique et discipline d’exécution;
• transformer la prudence en avantage compétitif;
• faire de l’IA générative non pas un gadget, mais un pilier de leur performance durable.

C’est à cette condition que l’Europe et la France pourront non seulement rattraper leur retard perçu sur l’IA générative, mais aussi inventer un modèle qui leur est propre : innovant, responsable et résolument tourné vers la création de valeur pour les entreprises, les collaborateurs et les citoyens.