IA et transformation numérique : enseignements du salon 360 Grand Est
Le 20 mai dernier, LPB Conseil était présent au salon 360 Grand Est à Strasbourg. Cet événement régional majeur a réuni collectivités, entreprises et experts autour des grands enjeux numériques. Nous avons assisté à plusieurs conférences riches en enseignements. Comme la plupart des évènements actuels, une place importante était occupée par l’IA. Vous trouverez à travers cette article un résumé de la journée sur les sujets abordés, les retours d’expérience et les perspectives stratégiques sur l’avenir de l’intelligence artificielle.
IA : Usages concrets & défis réels
Entre désirabilité métier et adoption réelle
Une conférence marquante portait sur les raisons pour lesquelles certaines entreprises réussissent leur transformation par l’IA, quand d’autres peinent à dépasser le stade du prototype. Le constat est clair : les blocages sont rarement techniques. Ce sont surtout des freins organisationnels qui entravent l’adoption.
Mauvaise priorisation, absence de sponsor interne, manque d’acculturation des métiers… autant de raisons qui expliquent l’échec de projets pourtant prometteurs. Chez LPB Conseil, cela vient confirmer une conviction que nous défendons au quotidien : ce n’est pas l’outil qui crée la valeur, mais l’usage. Un cadrage rigoureux, une mesure claire du ROI et l’implication des utilisateurs sont essentiels.
Exemples concrets : de l’agent conversationnel au monitoring d’éoliennes
Les retours d’expérience de Hager et TotalEnergies illustrent la pertinence d’une IA intégrée aux besoins métiers.
-
Hager a déployé un agent conversationnel multilingue avec un avatar réaliste, capable de diffuser des discours du directeur dans plusieurs langues en simultané.
-
TotalEnergies a présenté un système intelligent de monitoring pour ses parcs éoliens dans la Marne, capable de détecter et centraliser les anomalies automatiquement.
Ces projets partagent une même méthode : écoute terrain, cycles courts, équipe projet dédiée.
IA agentique : vers une IA spécialisée, légère et utile
Airbus explore actuellement des IA embarquées conçues pour assister les pilotes intelligemment, sans alourdir les systèmes de bord. C’est l’idée d’IA agentique : une intelligence dédiée et ciblée qui est apte à prendre des décisions autonomes.
En cybersécurité, cette approche pourrait se traduire par des agents dédiés à la supervision, à la documentation automatisée, ou à la réponse aux incidents. Chez LPB Conseil, nous étudions ces solutions avec attention pour renforcer l’efficacité sans alourdir les outils.
Mieux comprendre ce qu’est (et n’est pas) l’IA
À l’origine du terme « intelligence artificielle »
Le terme « intelligence artificielle » a été formulé pour la première fois en 1956 lors de la préparation de la conférence de Dartmouth. Il s’agissait à l’époque de lever des fonds pour explorer les possibilités de simuler l’intelligence humaine par la machine. Depuis, la définition a largement évolué et provoque encore confusion et fantasmes.
Différencier les trois formes d’intelligence
La théorie triarchique de Robert Sternberg permet de mieux cerner les formes d’intelligence mobilisables en IA :
-
Intelligence analytique : résolution de problèmes, logique.
-
Intelligence créative et émotionnelle : adaptation à des contextes nouveaux.
-
Intelligence pratique : bon sens, prise de décision dans l’action.
Une IA performante ne reproduit pas forcément ces trois dimensions.
Les 3 types d’IA à distinguer
-
IA faible (narrow AI) : spécialisée dans une tâche (ex. : reconnaissance vocale).
-
IA forte : capable de raisonner de manière générale (hypothétique).
-
IA générative : capable de produire du contenu (texte, image), mais sans conscience réelle.
"L'IA est générative, pas créative"
La réalité c’est que nos IA habituelles sont majoritairement des modèles de langages qui utilisent les statistiques, donc une IA n’a pas d’intelligence émotionnelle à proprement parlé. Elle pourra dire « je t’aime », mais ne le ressentira pas.
Enjeux éthiques et environnementaux
Une IA de confiance est une IA éthique
Adopter l’IA implique de répondre à une exigence de conformité réglementaire, de transparence et de respect des lois (RGPD, réglementation européenne sur l’IA). Il ne s’agit pas seulement de performance, mais de confiance.
-
Biais algorithmiques : attention aux données biaisées.
-
Impact environnemental : entraînement de modèles = forte consommation énergétique.
-
Digital labor : des milliers de travailleurs sous-payés labellisent les données.
Les opportunités de l’IA : créer de la valeur de manière proactive
Le triptyque des 3P : Proactive, Prédictive, Préventive
Ce cadre stratégique permet d’envisager non seulement une IA utile et efficiente mais aussi une meilleure connaissance métier, un meilleur aspect multi-dimensionnel, et une meilleure qualité de production et de productivité :
-
Proactive : détecter les signaux faibles pour agir en amont.
-
Prédictive : anticiper les événements grâce aux données.
-
Préventive : éviter les incidents via des contrôles intelligents.
The Inversion Factor : une IA centrée sur l’usage
Plutôt que de partir du produit, on part de l’usage : comment l’IA peut-elle s’adapter dynamiquement aux besoins de l’utilisateur ? Ce renversement de perspective transforme la chaîne de valeur.
Qualité et productivité accrues
Dans l’industrie, l’IA permet déjà :
-
d’optimiser les processus,
-
de prédire les pannes,
-
d’améliorer la qualité en continu.
Les gains de productivité sont réels et mesurables.
Conclusion : IA, entre vigilance et stratégie
L’intelligence artificielle est un levier de transformation. Mais pour qu’elle soit bénéfique, elle doit être bien encadrée, comprise, régulée, et mise au service des usages réels. Le salon 360 Grand Est a permis de mettre en lumière les risques mais aussi les opportunités concrètes d’une IA de confiance, structurante, et alignée avec nos enjeux sociaux, environnementaux et économiques.
Chez LPB Conseil, nous prenons systématiquement en compte l’Intelligence artificielle dans nos missions de définition de stratégie SI, de refonte de processus ou encore d’AMOA sur des sujets métiers. L’objectif n’est pas de faire de l’IA pour de l’IA mais bien de l’intégrer dès lors qu’elle apporte de la valeur ou améliore l’efficacité des processus.
N’hésitez pas à nous contacter si vous voulez en savoir plus.
