J'ai vu des milliards disparaître dans des projets IA qui n'ont jamais généré un dollar de retour.
Le pattern est toujours le même. Quelqu'un s'emballe sur les capacités de l'IA. On rush vers l'implémentation. Six mois plus tard, le projet dort dans un dossier étiqueté « leçons apprises ».
Plus de 80 % des projets IA échouent—deux fois le taux d'échec des projets TI réguliers. L'an dernier seulement, la proportion d'entreprises qui abandonnent la majorité de leurs initiatives IA est passée de 17 % à 42 %.
Le problème, c'est pas la technologie. C'est ce qui se passe avant qu'on écrive une seule ligne de code.
Question 1 : Quel problème tu résous vraiment ?
La plupart des projets IA échouent parce que les organisations ne comprennent pas—ou communiquent mal—quel problème doit être résolu.
Je vois ça constamment. Une équipe veut « implémenter l'IA » ou « exploiter le machine learning ». Quand je demande quel problème opérationnel précis ils adressent, le silence s'installe.
Tu peux pas automatiser un processus que t'as pas défini. Tu peux pas optimiser un workflow que tu comprends pas.
Les organisations qui réussissent font quelque chose de différent. Elles redesignent leurs workflows de bout en bout avant de choisir une quelconque technique de modélisation. Elles mappent le besoin réel, pas le désir perçu.
Cette phase diagnostique, ça donne l'impression d'être lent. Ça donne l'impression que tu progresses pas. Mais les organisations qui la skip échouent à des taux prévisibles.
Voici ce que la phase diagnostique révèle :
- Où ton processus actuel brise
- Quelles étapes manuelles créent vraiment de la valeur versus celles qui existent parce que « c'est comme ça qu'on l'a toujours fait »
- Quels problèmes l'IA peut résoudre et lesquels ont besoin de solutions différentes
- Si t'es en train d'essayer de digitaliser un processus déjà brisé
McKinsey a trouvé que 70 % des transformations numériques échouent principalement parce que les organisations digitalisent des processus existants sans les redesigner d'abord.
Tu cherches pas des endroits où insérer de l'IA. Tu cherches des problèmes que l'IA résout bien, justement.
Question 2 : Est-ce que t'as l'infrastructure que ça demande ?
La deuxième question sépare l'implémentation réelle de l'expérimentation coûteuse.
L'IA tourne pas en isolation. Elle a besoin d'infrastructure de données, de points d'intégration, et de substrat opérationnel où s'ancrer.
J'ai vu des organisations investir des millions dans des modèles IA sans avoir l'infrastructure de base pour les déployer. Le modèle fonctionne magnifiquement en test. Puis il dort inutilisé parce que personne peut l'intégrer aux systèmes existants.
Les programmes IA gagnants inversent les ratios de dépenses typiques. Ils allouent 50-70 % du timeline et du budget à la préparation des données—extraction, normalisation, métadonnées de gouvernance, tableaux de bord de qualité, contrôles de rétention.
Les équipes qui rushent cette phase frappent le même mur. La qualité de leurs données bloque l'entraînement du modèle. Leurs systèmes peuvent pas se parler. Leur infrastructure peut pas gérer la charge computationnelle.
Avant de t'engager dans un projet IA, vérifie :
- Tes données existent dans un format utilisable
- Tes systèmes peuvent s'intégrer avec de nouveaux composants
- Ton infrastructure peut gérer les exigences de traitement
- Ton équipe comprend comment maintenir ce que tu construis
Les organisations manquent souvent d'infrastructure adéquate pour gérer leurs données et déployer des modèles IA complétés. Ce gap d'infrastructure augmente la probabilité d'échec plus que n'importe quelle limitation technique.
La contrainte, c'est pas ce que l'IA peut faire. La contrainte, c'est ce que tes systèmes existants peuvent supporter.
Question 3 : Est-ce que ton équipe comprend comment ça fonctionne vraiment ?
Cette question rend les gens mal à l'aise. Ça devrait pas.
Le plus gros prédicteur d'échec d'un projet IA, c'est pas la capacité technique. C'est le gap d'apprentissage entre les outils et les organisations.
Une recherche du MIT a trouvé que 95 % des pilotes IA en entreprise échouent à générer des retours. La raison principale ? Une intégration d'entreprise défaillante qui découle de gaps de compréhension.
Tu peux pas opérer de façon sécuritaire des systèmes que tu comprends pas. Tu peux pas troubleshooter des pannes que tu peux pas diagnostiquer. Tu peux pas optimiser une performance que tu peux pas mesurer.
Je refuse d'implémenter des solutions sans établir une compréhension fondamentale dans l'équipe qui va les posséder. C'est pas une question de faire de tout le monde des data scientists. C'est une question de s'assurer que les gens comprennent :
- Ce que le système fait vraiment versus ce qu'ils pensent qu'il fait
- Quels paramètres de configuration affectent la fiabilité des outputs
- Comment vérifier les résultats au lieu de les accepter aveuglément
- Quand le système va échouer et à quoi cet échec ressemble
Les organisations se concentrent sur l'utilisation de la dernière technologie au lieu de résoudre des problèmes réels pour leurs utilisateurs visés. Elles traitent le déploiement IA comme une installation logicielle—tu cliques sur le wizard d'installation et tu commences à l'utiliser.
Cette approche fonctionne pour les apps grand public. Elle échoue de façon catastrophique pour les systèmes IA où la configuration détermine la fiabilité et où la mécompréhension crée de la vulnérabilité.
L'exigence de compréhension, ça donne l'impression que ça te ralentit. Ça fait le contraire. Les équipes qui comprennent leurs systèmes les adaptent avec succès. Les équipes qui comprennent pas leurs systèmes les abandonnent dès que le premier comportement inattendu apparaît.
À quoi ressemble vraiment le succès
Seulement 5 % des programmes pilotes IA atteignent une accélération rapide des revenus. Les 95 % restants stagnent, générant peu d'impact mesurable.
Les 5 % qui réussissent partagent des patterns communs. Ils investissent dans le diagnostic avant le déploiement. Ils construisent sur l'infrastructure existante au lieu d'introduire de la nouvelle complexité. Ils s'assurent de la compréhension avant l'implémentation.
Ils répondent honnêtement à ces trois questions avant d'écrire du code.
Les réponses peuvent révéler que t'es pas prêt pour l'implémentation IA. C'est de l'information précieuse. Ça te sauve de joindre le taux d'échec de 80 %.
Ou les réponses peuvent révéler que t'as tout ce qu'il te faut—juste pas dans la configuration que tu t'attendais.
Dans tous les cas, tu sais avant d'investir des ressources dans un projet qui va pas livrer.
Le domaine optimise pour la vitesse de déploiement. Moi, j'optimise pour le succès d'implémentation. La différence apparaît dans les résultats, pas dans les timelines.
Ces trois questions semblent basiques. Elles sont basiques. C'est pour ça que les skip crée des patterns d'échec aussi prévisibles.
Réponds-y d'abord. Construis ensuite.
Sources
- RAND Corporation (2024) - "The Root Causes of Failure for Artificial Intelligence Projects and How They Can Succeed"
https://www.rand.org/pubs/research_reports/RRA2680-1.html - CIO Dive / S&P Global (2025) - "AI project failure rates are on the rise: report"
https://www.ciodive.com/news/AI-project-fail-data-SPGlobal/742590/ - McKinsey & Company (2018) - "Digital transformation failure rates"
https://medium.com/@tomlinsonroland/digitally-transformed-and-still-broken-ee0b374a160a - MIT NANDA Initiative / Fortune (2025) - "MIT report: 95% of generative AI pilots at companies are failing"
https://fortune.com/2025/08/18/mit-report-95-percent-generative-ai-pilots-at-companies-failing-cfo/