McKinsey le chiffre : 67% de la valeur IA disparaît avant utilisation. Pourquoi ? Les orgs construisent la tech d'abord, les cas d'usage après. C'est l'inverse du bon ordre.
Le pattern classique : un modèle de langage performant cherche un problème à résoudre. Résultat : des déploiements fragmentés, des pipelines données mal alignés, des équipes qui ne parlent pas le même langage métier.
Les data scientists ne suffisent pas.
Le pivot : partir de la question « Quel besoin client ce modèle répond-il ? ». Puis backtester les requirements techniques. Les boîtes qui font ça — retrouver d'abord les workflows métier — voient leurs ROI IA x3.
L'enjeu n'est plus technique : c'est organisationnel. Les data scientists ne suffisent pas. Il faut des product managers IA qui traduisent entre client et modèle. Et des architectes capables de dire « non » à la tech brillante mais inutile.
La vraie rupture sera chez ceux qui arrêtent de demander « Qu'est-ce qu'on peut faire avec GPT ? » pour demander « Quel problème client coûte 10M$/an à résoudre manuellement ? »