Industrialiser l'IA : un défi pour 66% des organisations françaises en 2025, comment le relever ?

À l’occasion de la publication du baromètre HPE « Adopt AI 2025 » édition France, une tendance est désormais confirmée : la période des POC touche à sa fin. L’ère de l’industrialisation de l’IA commence réellement. Toutefois, si 37% des organisations ont déjà mis en production des cas d’usage IA et 29% sont en cours de déploiement à l’échelle, seules 34% se disent aujourd’hui réellement confiantes dans leur capacité à passer au scale et à industrialiser l'IA.

Cet écart entre ambition et réalité ne s’explique pas (ou pas seulement) par un manque de technologie ou de talent. L’analyse des chiffres récents, des retours terrain, et nos échanges clients au sein de MARGO aboutissent à une conclusion fondamentale : scaler l’IA, c’est avant tout une question d’alignement organisationnel.

L’ère des POC est terminée ; mais le chemin vers la production reste semé d’embûches

Depuis 2023, les entreprises françaises ont multiplié les expérimentations IA, souvent dans un cadre restreint, très contrôlé. En 2025, l’objectif change : il s’agit désormais de générer une valeur métier mesurable, en intégrant l’IA au cœur des processus : automatisation intelligente, copilotes métiers, détection d’anomalies, traitement documentaire, optimisation, etc.

Néanmoins, ce passage à l’échelle révèle un fossé majeur. Même parmi les organisations les plus avancées, beaucoup butent encore sur des obstacles non technologiques : silos internes, absence de gouvernance claire, manque de maturité data, infrastructures inadaptées, et surtout déficit de confiance (sécurité, conformité, gestion des risques).

Autrement dit, pour beaucoup : le POC reste un “bel exercice”, mais l’industrialisation est une tout autre affaire : plus exigeante, plus structurante, plus risquée.

Les quatre dimensions critiques à aligner pour industrialiser l’IA

Pour réussir, les organisations doivent aligner quatre piliers essentiels dès le lancement de la démarche, et non pas en bout de chaîne.

Pourquoi 66 % des entreprises n’y parviennent pas : les 5 freins récurrents

1. Dette technique Data / IA sous-estimée — pipelines fragiles, notebooks non industrialisés, dépendances mal maîtrisées.
   
2. Absence ou faiblesse de MLOps / LLMOps — pas de registry de modèles, pas de CI/CD adaptée à l’IA, pas de tests automatiques, pas de monitoring de performance ou de dérive des modèles.
   
3. Gouvernance IA inexistante ou floue — absence de comités, de règles claires, de “model cards”, de processus de décision sécurisés.
   
4. Adoption métier insuffisante — pas assez de formation, manque de confiance des utilisateurs, ergonomie limitée, manque d’appropriation.
   
5. Empilement d’outils sans vision d’ensemble — des plateformes “maison” hétérogènes qui provoquent un coût élevé, une maintenance complexe, une absence de standardisation et un risque accru de fragmentation.
   

Réussir le passage à l’échelle : les bonnes pratiques des leaders

Les facteurs récurrents observés chez les entreprises françaises qui réussissent l’industrialisation de l’IA :

• Construire une plateforme IA modulaire et standardisée, qui intègre les pipelines data, l’entraînement/fine-tuning, l’évaluation, le déploiement, le monitoring, la gouvernance et la conformité, à l’image des approches que nous promouvons chez MARGO.
• Aligner Data × Métier × Infrastructure × Sécurité dès le cadrage d’un projet IA : pas en aval, mais dès la conception.
  
• Formaliser une gouvernance IA robuste : évaluer les risques, documenter les modèles (“model cards”), définir des règles d’usage, constituer un comité IA, s’assurer de la conformité et de l’éthique.
  
• Mesurer la valeur métier avant la performance modèle. Le KPI prioritaire n’est pas le F1-score ou la métrique technique, mais le ROI opérationnel : gains en efficience, réduction des coûts, rapidité, meilleure qualité de service.
  
• Industrialiser progressivement : démarrer par un cas d’usage métier, en faire un “blueprint”, puis construire une plateforme capable d’héberger un portefeuille de cas d’usage à grande échelle.

Pourquoi MARGO s’impose comme le partenaire de référence pour passer à l’échelle

Pour franchir ce cap, les entreprises recherchent désormais un partenaire capable de sécuriser l’industrialisation, d’aligner les dimensions data/métier/infra et d’intégrer l’IA au cœur de leurs processus.

Les entreprises ne se contentent plus de tester l’IA : elles veulent l’intégrer au cœur des processus pour générer de la valeur à grande échelle. L’enjeu n’est plus d’expérimenter, mais de standardiser, sécuriser et rendre durable.

Avec l’entrée dans l’ère de l’IA industrialisée, les organisations ont besoin de partenaires capables de les accompagner globalement. Avec MARGO AI Solutions, nous réunissons expertise data, expertise IA / infra, et connaissance métier. Nous avons noué des partenariats technologiques de premier plan (Hugging Face, Pruna AI , Delos, Hub France IA , open-source, acteurs souverains, etc.) pour proposer des solutions modulaires, sécurisées, performantes, et surtout prêtes à produire.

Notre expérience terrain auprès de clients dans la finance, l’industrie, l’assurance, l’énergie, le transport… nous permet d’accompagner la mise en place de plateformes IA industrielles, la structuration de la gouvernance, l’alignement des dimensions data/métier/infra, et le déploiement à grande échelle de cas d’usage IA concrets.

Grâce à cette combinaison de mémoire, de raisonnement et de capacité d’action, un agent IA peut analyser son environnement. Il planifie ensuite les étapes nécessaires et exécuter des tâches de manière autonome.

Envie d’aller plus loin ?

Nous accompagnons de nombreuses organisations dans :

• la mise en place de plateformes IA industrialisées ;
  
• la construction d’une gouvernance IA robuste et pérenne ;
  
• l’alignement data / métier / infrastructure / sécurité dès la phase de cadrage ;
  
• le déploiement et le scaling progressive de cas d’usage IA.