L'IA générative en entreprise : les bons outils sont déjà là, reste à s'en servir

L’IA générative n’est plus une technologie émergente. Elle a atteint un niveau de maturité suffisant pour être déployée à grande échelle dans les entreprises, quelle que soit leur taille. Pourtant, dans les faits, son adoption reste souvent limitée, fragmentée ou expérimentale. Alors comment passer à une utilisation réellement efficace et pérenne ? Nos experts vous répondent.

Pourquoi les entreprises hésitent encore… à tort ?

Beaucoup d’entreprises reportent leur réflexion sur l’intelligence artificielle générative en attendant une version plus aboutie, un outil spécifique à leur secteur, ou simplement que le sujet « mûrisse ». Cette attente repose sur une perception erronée : l’idée que les outils actuels seraient encore expérimentaux.

D’autres entreprises ont franchi le pas, mais sans méthode. Elles ont déployé des accès à ChatGPT ou Copilot, laissé leurs équipes expérimenter seules, et constaté peu de changements dans les pratiques. Les collaborateurs ont testé, obtenu des résultats décevants, et sont revenus à leurs habitudes. L’outil est disponible, mais sous-utilisé.

Dans les deux cas, le problème n’est pas technologique. Les solutions disponibles aujourd’hui (et particulièrement Copilot, solution sécurisée accessible avec un abonnement Microsoft 365) couvrent déjà la grande majorité des besoins professionnels courants : rédaction, synthèse de documents, reformulation, traduction, analyse de données tabulaires, génération de supports de communication. Ces capacités s’intègrent dans des flux de travail quotidiens, à condition de savoir les mobiliser.

La question des usages prime sur celle des outils

L’écart de résultats entre deux utilisateurs d’un même outil peut être considérable. Un collaborateur qui formule une demande vague obtient une réponse générique. Un autre, qui structure sa requête avec le contexte approprié et les contraintes spécifiques, obtient un premier jet directement utilisable.

Cette différence ne tient pas aux compétences informatiques. Elle tient à la compréhension de ce que ces outils savent faire, et à la capacité de formuler des demandes adaptées. Ces savoir-faire s’acquièrent.

Deux types de gains : temps libéré et travail augmenté

L’IA générative agit sur deux plans :

• Le premier concerne les tâches répétitives que chaque fonction comporte : consolidation de données dispersées dans plusieurs fichiers, rédaction de courriers dont la structure varie peu, préparation de synthèses à partir de documents longs. Ces tâches ne disparaissent pas – une relecture humaine reste nécessaire – mais leur temps de production peut être divisé par cinq ou dix.
• Le second plan touche aux activités à plus forte valeur ajoutée. Un consultant peut tester rapidement plusieurs angles d’analyse avant de choisir le plus pertinent. Un manager peut préparer des feedbacks personnalisés pour chaque membre de son équipe au lieu de se limiter à quelques commentaires standards. Un commercial peut adapter finement son argumentaire à chaque prospect. L’IA ne remplace pas l’expertise métier ; elle donne les moyens de l’exercer plus complètement, là où le manque de temps conduisait à des compromis.

Tout poste impliquant un travail sur ordinateur recèle ces deux types d’opportunités : fonctions administratives, financières, RH, commerciales, techniques, juridiques ou de communication.

L’adoption passe par la formation

Les déploiements d’outils d’IA sans accompagnement produisent souvent des résultats décevants. À l’inverse, des équipes formées aux bonnes pratiques intègrent durablement ces outils dans leur quotidien.

La formation transforme une curiosité technologique en compétences professionnelles et doit inclure les dimensions de responsabilité (confidentialité des données, vérification des résultats, limites des capacités actuelles).

Baker Tilly propose une formation à l’utilisation de l’IA générative en contexte professionnel, d’une durée de 10h30 réparties sur plusieurs semaines. Le programme alterne apports théoriques, ateliers pratiques sur les outils (ChatGPT, Copilot) et travail sur les cas d’usage réels des participants.

Une session de retour d’expérience, organisée quatre à six semaines après les premières séances, vise à ancrer les pratiques.

Prochaines sessions en février et mars 2026, en format mixte présentiel (Nantes) et distanciel.

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