Depuis l’explosion de l’IA générative, un paradoxe s’installe : l’adoption est fulgurante, mais les résultats sont souvent décevants. Les entreprises multiplient les tests, les copilotes, les chatbots… sans transformation profonde. C’est l’un des constats majeurs du livre blanc « AI for Work », publié en 2025 par le cabinet de management de transition BlueBirds, la startup française Cominty et Figaro Emploi, après une enquête qualitative menée auprès de plus de 40 dirigeants représentant plus de 150 000 emplois.
Pourquoi cette déconnexion ? Parce que le progrès ne se mesure pas à la quantité, mais à la justesse, à la valeur, à l’impact. L’efficacité, dans une économie complexe, ne consiste plus à faire plus, mais à faire mieux avec moins. Cela signifie moins d’efforts gaspillés, moins d’interfaces fragmentées, et moins de bruit pour plus de signal. Ce que nous devons viser : une IA qui libère l’attention plutôt qu’elle ne la capte. Une IA adaptée au contexte, et non un modèle générique plaqué.
La fin de l’IA générique, le début de l’IA systémique
Ce qui manque aujourd’hui n’est pas la performance des modèles, mais les connexions, entre l’IA et les outils métier, entre les données et les décisions, et entre les collaborateurs et les savoirs. “L’IA fonctionne sur des parties de processus, mais elle n’est pas encore suffisamment intégrée.” selon Jean-Marc Guidicelli, Partner Digital chez Axys consultants.
L’intelligence ne réside plus dans le modèle seul, mais dans la circulation du contexte. Comme dans un cerveau, c’est la qualité des connexions — pas la puissance isolée d’un neurone — qui produit la compréhension et l’action.
Une IA à la bonne place
Les premiers chiffres valident ce cap. 20 à 30 % des gains de productivité sont anticipés dans les entreprises qui sont à la pointe de l’adoption de l’IA (Source : Accenture — The Productivity Payoff, octobre 2024) et jusqu’à 43 % de gain de temps selon la tâche réalisée par l’IA (ibid.) Mais ces gains ne seront durables que si l’IA comprend avant d’agir. Pas une IA pour tous. Une IA faite pour chacun. Une IA contextuelle, à la bonne place.