IA en entreprise : la France en tête de l’adoption hybride, en retard sur la gouvernance

L’IA hybride séduit

Plus de la moitié (51,2 %) des organisations françaises auraient donc adopté une approche qui combine modèles souverains et « globaux » et qui route les demandent en fonction de la sensibilité des données. Les plus sensibles restent sur des LLM locaux ou souverains. Les tâches plus générales sont envoyées sur les grands modèles du marché.

L’avance de la France dans l’hybridation n’est cependant pas énorme. En EMEA, ce sont en moyenne 49 % des entreprises qui font de même.

Le paradoxe est que dans le même temps, seuls 36,4 % des organisations françaises disent qu’elles peuvent identifier réellement et rapidement les erreurs de leurs systèmes d’IA. C’est 41 % en moyenne en EMEA et l’un des scores les plus bas, à égalité avec le Royaume-Uni.

Il y aurait donc comme un problème de gouvernance.

Un paradoxe français

Toujours sur le volet de la gouvernance, le flou entoure de certaines zones grises du texte de l’IA Act créerait un contexte de plus en plus tendu. En EMEA, 62 % des dirigeants redouteraient que ces ambiguïtés génèrent elles-mêmes des risques de non-conformité. Conséquence ou simple hasard, la France (ou 12 % des entreprises disent qu’elles ne seront pas prêtes) affiche un des taux les plus élevés de tensions entre dirigeants (37,2 %) sur ces sujets.

Mais toutes les organisations ne vivraient pas cette pression de manière négative pour autant. Près d’une sur deux (45 %) estimerait au contraire qu’elle pousse les équipes dirigeantes à mieux s’aligner et à se recentrer sur leurs priorités.

« Les résultats en France révèlent un paradoxe saisissant », synthétise Patrick Rohrbasser, Regional VP South EMEA chez Veeam, « celui d’un décalage entre un taux d’adoption avancé et une gouvernance encore trop faible, créant ainsi un terrain propice aux risques ».

Les agents fantômes envahissent l’Europe

Du côté des risques justement, les « agents fantômes » (« shadow agents »), ces workflows d’IA que l’IT ne contrôle plus, se multiplient.

En EMEA, 70 % des organisations admettent que des flux d’IA automatisés touchent des données sensibles sans supervision complète. Et la même proportion estime que les employés créent eux-mêmes des workflows autonomes que les équipes IT ne parviendraient plus à suivre.

Ce phénomène n’est pas propre à la France. L’Allemagne est le mauvais élève du panel, avec 81 % d’organisations sans supervision et 79 % de « workflows parallèles » hors de contrôle. Au Royaume-Uni 75 % d’entreprises disent ne pas avoir de contrôle adapté sur leurs agents IA.

Une maigre consolation. Et des chiffres qui – bien que venant d’un éditeur et qui peuvent donc porter à caution – confirment que le nouveau grand défi de l’IA se trouve plus dans le choix des bons cas d’usages, dans sa supervision, son orchestration et son contrôle, et pas forcément dans le choix des modèles. Un constat martelé par des analystes comme ceux de AI Builders et ceux de Gartner. Mais qui, visiblement, peine à être corrigé.