Roadmap AI – 5 questions que devrait vous poser votre Comex (et comment y répondre)

Déployer l’IA à l’échelle, acculturer les collaborateurs, anticiper l’arrivée de l’IA agentique, mesurer l’impact et le ROI des projets IA, adapter son expérience client aux évolutions d’usages… Ce sont là quelques-unes des questions abordées par les intervenants de l’événement Roadmap AI Marketing Day 2025… De quoi fournir aux managers un maximum de billes pour répondre aux questions des directions générales.

Question 1 : Comment sortir des expérimentations pour déployer l’IA à l’échelle ?

L’engouement pour l’IA générative s’est traduit par une démultiplication des POCs et expérimentations ces dernières années. Mais comment passer à l’étape suivante et passer à l’échelle, pour vraiment tirer les fruits de cette rupture technologique ? 

Pour répondre à cet enjeu, quatre facteurs clés de succès semblent essentiels :

• Des équipes dédiées au sujet IA, pour piloter les expérimentations en parallèle du “run” et structurer le passage à l’échelle.
• Une priorisation fine des projets en fonction du ROI attendu, de leur cohérence par rapport à la stratégie globale de l’entreprise et de leur faisabilité technique.
• Une anticipation de l’industrialisation dès la phase de POC, en intégrant les contraintes de sécurité, de confidentialité et d’infrastructure existante, pour éviter les blocages techniques lors du passage à l’échelle.
• Une gouvernance IA spécifique, impliquant le top management, avec des comités de suivi réguliers et une validation des priorités business.

Pour aller plus loin sur ce sujet, vous pouvez consulter ce compte-rendu détaillé.

Question 2 : Comment bien évaluer et optimiser le ROI de l’IA ?

C’est souvent le point qui freine le lancement de POCs, et a fortiori le passage à l’échelle de l’IA dans les organisations : la question du retour sur investissement et de sa mesure. Comment convaincre sa direction d’investir dans l’IA ?

Sur ce sujet, il est important d’avoir en tête que :

• Le ROI de l’IA ne se limite pas aux gains financiers à court terme : il convient aussi de prendre en compte les bénéfices qualitatifs comme l’amélioration de la prise de décision, la réduction des biais, l’accélération des processus et l’instauration d’une culture data commune
• Les coûts cachés doivent aussi être intégrés aux calculs, sans pour autant les surestimer : coûts de collecte, nettoyage et gouvernance des données, conduite du changement, formation des équipes, maintenance des modèles, et impact environnemental…
• Pour évaluer la qualité, il faut privilégier l’observabilité : intégrer les modèles IA dans des plateformes maîtrisées permet d’accéder aux données d’interaction, de consommation et de qualité de service, facilitant un calcul plus fin du ROI.

Pour avoir des retours d’expérience sur cet enjeu, vous pouvez lire ce compte-rendu.

Question 3 : Comment (et pourquoi) accompagner les collaborateurs dans leur montée en compétences IA ?

L’accélération de l’adoption de l’IA au quotidien pose un enjeu majeur en termes de culture et d’organisation. Pour garantir la réussite des projets IA, il ne suffit pas de miser sur les seuls experts : il convient d’impliquer l’ensemble des collaborateurs, en leur donnant les clés pour comprendre, utiliser et challenger les nouveaux outils.

En effet : 

• L’IA générative représente « la troisième grande étape de la transformation digitale » après internet et les smartphones, avec un rythme d’adoption sans précédent.
• Autre particularité : contrairement aux révolutions technologiques précédentes, l’IA générative démocratise l’accès à l’IA pour tous les collaborateurs, pas seulement les spécialistes (data analysts, data scientists).
• Des formations adaptées, et même personnalisées, sont essentielles pour accompagner efficacement les collaborateurs, en fonction de leurs différents profils. 
• Les compétences à développer chez les collaborateurs tiennent autant aux “hard skills” qu’aux “soft skills”, en commençant par la curiosité et l’esprit critique.

Pour s’inspirer des bonnes pratiques en la matière, vous pouvez consulter ce compte-rendu.

Question 4 : L’IA agentique, qu’est-ce que c’est ? Et pourquoi faut-il l’intégrer à sa roadmap ?

Après l’IA générative, c’est la nouvelle rupture à anticiper. L’IA agentique permet en effet d’aller au-delà des chatbots : les outils sont désormais autonomes et capables d’agir pour l’humain, en planifiant, raisonnant et prenant des décisions pour résoudre des problèmes de bout en bout.

Parmi les conséquences à anticiper :

• Dans une approche multi-agents, plusieurs agents spécialisés peuvent collaborer de façon coordonnée, certains d’entre eux pouvant même être utilisés pour monitorer d’autres agents afin d’améliorer la pertinence des résultats.
• L’impact organisationnel pourrait s’avérer majeur : les équipes humaines devront collaborer avec des agents, ce qui va transformer profondément les métiers et les modes de travail.
• En matière d’expérience client, nous sommes en train de passer d’un web conçu pour l’humain à un web conçu pour les agents, ce qui implique de repenser progressivement contenus, interfaces et analytics.

Pour prendre de l’avance sur cette nouvelle révolution technologique, vous pouvez lire cet article.

Question 5 : Quels vont être les impacts de l’IA sur l’expérience client ?

Avec l’avènement des interfaces conversationnelles – notamment –  l’intelligence artificielle est en train de transformer profondément la relation entre marques et consommateurs. Et l’IA agentique promet d’aller encore plus loin… 

À retenir :

• L’IA devient un standard incontournable : avec des modèles de langage 10 000 fois plus puissants qu’il y a quelques années, elle transforme les interactions client-marque et élève grandement les attentes des consommateurs. 
• Les interfaces conversationnelles révolutionnent la recherche : 70% des recherches web pourraient être conversationnelles d’ici 2028, ce qui remet en question l’avenir des sites web traditionnels et des applications.
• L’hyper-personnalisation à grande échelle devient réalité : l’IA permet de générer du contenu sur-mesure automatiquement selon le profil de chaque utilisateur.
• L’agentique ouvre la voie aux assistants autonomes : des systèmes capables d’exécuter des tâches complexes de manière autonome (routage, analyse, suivi) vont permettre d’adapter les parcours clients en temps réel, pour chaque consommateur.

Pour creuser le sujet, vous pouvez lire ce compte-rendu de la prise de parole de Pierre-Eric Beneteau, Partner chez Converteo et télécharger notre livre blanc IA & Expérience Client.