Alors que l'intelligence artificielle générative quitte progressivement le stade de l'expérimentation pour entrer dans celui de l'industrialisation, les entreprises recherchent des solutions capables de leur offrir un retour sur investissement concret. C'est dans ce contexte que Hitachi Solutions, acteur spécialisé dans la transformation digitale, propose un accompagnement sur mesure pour intégrer ces technologies au cœur des processus métiers. Selon BFM Business, cette approche repose sur une vision globale, allant de la réflexion stratégique jusqu'à la mise en production et à l'adoption par les équipes.
L'objectif affiché par l'entreprise est clair : transformer l'ambition en valeur mesurable. Robert Worsley, responsable des données, de l'analyse et de l'IA chez Hitachi Solutions, explique cette démarche dans une interview accordée à BFM Business. « Nous partons d'un conseil en amont pour comprendre les processus métiers, les enjeux business, et identifier les axes stratégiques pour l'entreprise », précise-t-il. L'accompagnement couvre ainsi tous les aspects de la transformation digitale, qu'il s'agisse d'applications métiers, d'intelligence artificielle ou de solutions digitales plus larges.
Ce qu'il faut retenir
- Hitachi Solutions propose un accompagnement de bout en bout pour l'intégration de l'IA générative dans les entreprises
- La démarche inclut une analyse des processus métiers, une structuration des fondations technologiques et une adoption par les équipes
- L'industrialisation de l'IA générative nécessite une gouvernance des données solide, une sécurité maîtrisée et une architecture cloud cohérente
- Les entreprises recherchent désormais des résultats mesurables : gain de temps, qualité, fiabilité et performance opérationnelle
- Un exemple concret : l'automatisation des processus de vente manuels dans le B2B a permis un gain de temps significatif et une amélioration de la performance commerciale
Une transformation qui dépasse le simple déploiement technologique
L'industrialisation de l'IA générative ne se limite pas à la mise en place de nouveaux outils. Elle implique une refonte profonde des processus internes et une adoption par les collaborateurs. Comme le souligne Robert Worsley, « l'enjeu est de créer une fondation stable et sécurisée au sein de laquelle pourront s'intégrer les applications d'intelligence artificielle ». Cette base repose sur plusieurs piliers : une gouvernance des données rigoureuse, une qualité des données adaptée aux besoins métiers, une sécurité maîtrisée et une architecture capable de monter en charge.
Sans ces fondations, l'IA générative risque d'amplifier les erreurs existantes tout en renforçant, à tort, la confiance dans les résultats. « L'IA crée de la valeur lorsqu'elle s'inscrit dans une transformation globale, à la fois technologique, organisationnelle et humaine », explique le responsable chez Hitachi Solutions. Les entreprises attendent des résultats concrets et un retour sur investissement mesurable, ce qui nécessite une réelle adoption par les équipes. Sans usage effectif, même les meilleures solutions d'IA ne génèrent aucun retour sur investissement.
L'IA générative entre dans une phase de maturité
Le marché de l'IA générative a atteint un niveau de maturité suffisant pour permettre son déploiement à grande échelle. « La question n'est plus de savoir ce qu'on peut faire avec l'IA, mais comment l'industrialiser de manière fiable et utile », résume Robert Worsley. Cette industrialisation passe par la priorisation d'usages clairs, avec une intégration réelle dans les processus métiers, afin de cibler des résultats mesurables.
Parmi les défis identifiés, la fragmentation des systèmes d'information reste un obstacle majeur. « Bien que les entreprises disposent souvent d'architectures fragmentées en pratique, il est nécessaire de construire une base cohérente pour permettre à l'IA de fonctionner de manière optimale », précise-t-il. Cette transformation globale nécessite une vision stratégique, une exécution technologique rigoureuse et un accompagnement du changement pour garantir l'adoption par les équipes.
Un exemple concret dans le secteur de la distribution B2B
Pour illustrer cette approche, Hitachi Solutions cite l'exemple d'un acteur français de la distribution B2B. Avant l'intervention, le processus de vente reposait sur des méthodes manuelles, notamment via l'échange d'emails. En intégrant une solution d'IA aux processus métiers, l'entreprise a pu automatiser ces étapes chronophages et fragmentées. Résultat : un gain de temps significatif, une amélioration de la qualité des données et une performance commerciale renforcée.
« Ce type de projet montre que l'IA générative ne se contente pas d'automatiser des tâches, mais contribue à une transformation profonde des modèles économiques », souligne Robert Worsley. L'automatisation permet non seulement de réduire les coûts, mais aussi d'améliorer la réactivité et la précision des processus, tout en libérant du temps pour des activités à plus forte valeur ajoutée.
Pour les acteurs comme Hitachi Solutions, l'enjeu sera de démontrer que ces investissements génèrent bien la valeur attendue, tout en accompagnant les entreprises dans cette transition. « L'objectif reste le même : passer de l'ambition à la valeur mesurable », rappelle Robert Worsley. D'ici là, les entreprises devront composer avec des défis persistants, notamment la fragmentation des systèmes et la nécessité de former des équipes capables de tirer pleinement parti de ces nouvelles technologies.
Selon Hitachi Solutions, les principaux freins incluent la fragmentation des systèmes d'information, le manque de gouvernance des données, une sécurité insuffisante et l'absence d'adoption par les équipes. « Sans une base solide, l'IA risque d'amplifier les erreurs existantes », souligne Robert Worsley.
