Le chiffre est brutal : environ 95 % des projets pilotes d’IA générative n’aboutissent pas à un déploiement en production et ne produisent aucune valeur mesurable pour l’entreprise.

Pourquoi cet échec massif ?

Parce que nous nous concentrons sur le déploiement d’assistants génériques ou généralistes (« one-size-fits-all tools »), alors que la fiabilité et l’efficacité résident dans les usages spécialisés, conçus pour des problèmes précis. L’approche des géants de la Tech, qui consiste à vendre de l’IA généraliste (comme Copilot) est en train de générer un manque à gagner estimé à 800 milliards de dollars pour les entreprises d’IA d’ici à 2030.

L’histoire de l’IA le prouve : des exemples comme AlphaFold (DeepMind) pour la prédiction de la structure des protéines ou les systèmes de conduite autonome de Waymo (Alphabet) prouvent que l’efficacité et la fiabilité résident dans la spécialisation. Ces systèmes sont bâtis sur la base de connaissances expertes spécifiques.

L’IA Gen et l’IA Agentique sont des opportunités incroyables pour se transformer, mais encore faut-il les utiliser au bon niveau.

Prenons une image : l’IA doit augmenter nos expertises, faire de nous des chirurgiens plus que des managers de tâches. Le chirurgien se concentre sur la partie critique du travail, laissant les tâches secondaires. Il entre dans une salle d’opération préparée. Il est prêt à faire ce pourquoi il excelle.

✊ Faisons de même. Soyons des artisans-experts et déléguons aux agents IA les tâches préparatoires ou secondaires.

🎯 Il est devenu vital de concevoir et de lancer ces outils spécialisés qui servent l’expertise humaine. C’est notre mission à La Forge. Nous sommes un Product Studio IA qui bâtit des solutions pour démultiplier les savoir-faire par l’intelligence artificielle et rendre les individus meilleurs dans ce qu’ils font.

🎁 Si vous vous interrogez sur le niveau d’utilisation de l’IA dans vos activités, envoyez-moi un message direct ou par commentaire et je vous partagerai notre méthode de diagnostic flash.

Réflexions et sources : « Is AGI the right goal for AI? »

Initialement publié sur LinkedIn.