Le marché de l’IA et de la data est en pleine expansion. Des dizaines d’acteurs se présentent comme “experts” en intelligence artificielle, data science ou transformation digitale. Pourtant, selon Gartner, plus de 80 % des projets IA échouent à passer à l’échelle.
La raison n’est pas technologique. Elle réside dans la préparation des données, l’alignement avec les métiers, la capacité à mesurer la valeur et à favoriser l’adoption. Autrement dit : le problème n’est pas le code, mais la gouvernance.
Choisir une agence IA et Data n’est donc pas une décision opérationnelle, mais stratégique. Pour éviter les écueils, voici les sept questions à poser pour distinguer un simple fournisseur technique d’un véritable partenaire de transformation.
Avant de parler d’IA, il faut parler de données. Une IA n’est jamais meilleure que la qualité de ce qu’on lui fournit. Une agence sérieuse doit être capable de détailler son approche de la fiabilisation, du nettoyage et de l’harmonisation des données.
Au-delà du “data cleaning”, la question de la gouvernance est centrale : comment assurer que les données restent exploitables, traçables et enrichies au fil du temps ? Une agence qui ne propose pas de vision claire sur ce point risque de produire un projet brillant au démarrage mais inutilisable après quelques mois.
Une IA qui n’améliore pas un KPI métier n’apporte aucune valeur. Beaucoup d’agences tombent dans le piège du “technocentrisme”, se concentrant sur le modèle le plus avancé plutôt que sur l’impact réel.
La bonne question à poser est : “Pouvez-vous me montrer un cas où l’IA a amélioré un indicateur métier concret ?”.
Un partenaire stratégique ne parlera pas seulement de modèles, mais de résultats : réduction de 15 % des délais de livraison, augmentation de 10 % du taux de conversion, amélioration de la précision des prévisions financières.
C’est cette articulation entre technologie et métier qui fait la différence entre une démonstration technique et une transformation opérationnelle.
L’IA n’est pas universelle : chaque secteur a ses spécificités. Demander à une agence son expérience dans votre domaine est un excellent révélateur de sa maturité.
Un modèle performant dans un secteur ne se transpose pas automatiquement dans un autre. Une agence IA & Data crédible doit démontrer sa capacité à contextualiser l’IA à votre métier.
Un projet IA doit générer de la valeur, pas seulement des livrables. Pourtant, beaucoup d’agences se limitent à parler de “précision du modèle” ou de “temps de réponse”.
Un partenaire stratégique doit être capable d’expliquer comment il calcule le ROI réel d’un projet IA. Cela inclut :
Exemple : un algorithme de prévision de la demande dans la logistique n’a pas de valeur parce qu’il est précis à 92 %, mais parce qu’il permet de réduire de 12 % les coûts de stockage et d’optimiser la trésorerie.
Le marché est dominé par des géants technologiques (Microsoft, Google, AWS, OpenAI). Beaucoup d’agences sont fortement dépendantes d’un seul fournisseur, ce qui pose un risque de verrouillage.
La question à poser est : “Êtes-vous capables de travailler en multi-technologies ?”
Un partenaire stratégique proposera une architecture ouverte, modulaire et réversible, qui protège votre indépendance et vous permet d’adapter vos choix technologiques en fonction des évolutions du marché ou des réglementations.
Une agence qui pousse systématiquement la même solution, quel que soit le contexte, n’agit pas dans votre intérêt mais dans celui de son partenaire commercial.
La principale cause d’échec des projets IA n’est pas technique, mais humaine. Résistance au changement, incompréhension des résultats, manque de formation… autant de freins qui condamnent un projet.
Une agence crédible doit présenter un plan clair pour accompagner l’adoption. Cela inclut :
L’IA ne transforme rien si elle n’est pas utilisée. Le rôle de l’agence est donc autant de travailler sur la culture que sur le code.
Un projet IA n’est pas une fin en soi, c’est le début d’un processus continu. Les données évoluent, les modèles doivent être réentraînés, les réglementations changent.
La question clé est : “Quelle sera la valeur créée dans trois à cinq ans ?”.
Un partenaire stratégique proposera une trajectoire de maturité :
Une agence IA et Data qui ne pense qu’à l’effet immédiat d’un POC n’apportera pas de valeur pérenne.
Ces sept questions ne sont pas anodines. Elles permettent de distinguer un simple fournisseur d’outils d’un véritable partenaire stratégique.
Choisir une agence IA et Data n’est pas choisir un prestataire. C’est décider qui guidera votre entreprise dans sa transformation numérique.
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