L’IA suscite beaucoup d’intérêt en entreprise.
Mais aussi beaucoup de déceptions.
Non pas parce que la technologie ne fonctionne pas,
mais parce qu’elle est souvent vendue avant d’avoir prouvé sa valeur.
Pourquoi l’IA déçoit autant en PME
Ces derniers mois, de nombreuses PME ont testé des solutions IA.
Le scénario est presque toujours le même :
- une démonstration convaincante,
- un abonnement mensuel,
- quelques tests enthousiastes,
- puis… une utilisation qui s’essouffle.
Au bout de quelques semaines, la question tombe :
« Finalement, est-ce que ça nous sert vraiment ? »
Le problème n’est pas l’IA.
Le problème, c’est l’ordre dans lequel les choses sont faites.
Le piège de l’abonnement avant la valeur
Dans beaucoup de projets IA, l’abonnement arrive trop tôt.
On paye :
- avant que le cas d’usage soit vraiment clair,
- avant que l’outil soit intégré aux processus,
- avant que les équipes aient adopté la solution.
Résultat :
- l’IA devient un outil de plus,
- la valeur reste floue,
- et l’abonnement est perçu comme une promesse non tenue.
Ce schéma n’est pas propre à l’IA.
Mais avec l’IA, il est amplifié.
Ce qu’un vrai test doit démontrer
Un test IA n’a pas pour objectif de “voir si la technologie fonctionne”.
Elle fonctionne presque toujours.
Un vrai test doit répondre à des questions très concrètes :
- Est-ce que cela fait gagner du temps, ici et maintenant ?
- Est-ce que cela réduit une friction réelle ?
- Est-ce que le résultat est exploitable par les équipes ?
- Est-ce que cela s’intègre à l’existant sans complexifier ?
Si ces réponses ne sont pas claires,
alors il est trop tôt pour parler d’abonnement.
Pourquoi un POC doit être ciblé et limité
L’erreur classique consiste à vouloir tout tester en même temps.
Un bon POC IA est :
- ciblé sur un problème précis,
- limité dans son périmètre,
- rapide à évaluer,
- mesurable.
L’objectif n’est pas de transformer l’entreprise,
mais de valider un point de valeur précis.
C’est cette approche qui permet de décider sereinement de la suite.
Le modèle test → abonnement expliqué simplement
Chez Firmin, nous avons fait un choix clair :
l’abonnement ne démarre jamais avant que la valeur soit démontrée.
Notre logique est volontairement simple :
- Un problème réel est identifié
- Un agent est testé sur un périmètre ciblé
- Les résultats sont observés en conditions réelles
- Une décision est prise conjointement
- L’abonnement démarre uniquement si le test est concluant
Ce modèle permet :
- d’éviter les projets IA “pour essayer”,
- de sécuriser l’investissement,
- d’aligner technologie et organisation.
L’abonnement n’est pas un risque, s’il repose sur la preuve
Un abonnement devient problématique lorsqu’il repose sur une promesse.
En revanche, lorsqu’il repose sur :
- un agent déjà opérationnel,
- un périmètre clair,
- une valeur observée,
il devient un mode d’exploitation logique, pas un pari.
L’enjeu n’est donc pas :
« Faut-il un abonnement ou non ? »
mais plutôt :
« À quel moment l’abonnement devient-il légitime ? »
En résumé
L’IA n’est pas un problème de technologie.
C’est un problème de méthode.
Tester avant de s’abonner,
c’est simplement remettre de la logique et du bon sens dans des projets qui en manquent souvent.
Si vous avez un cas concret en tête, le plus simple est de partir de là.
