IA générative : comment dépasser le principe de précaution sans renoncer à la confiance ?

En quelques mois, l’intelligence artificielle générative est passée du statut de curiosité technologique à celui de sujet stratégique dans les comités de direction. Mais entre les démonstrations spectaculaires et les gains de productivité promis, une réalité s’impose en Europe : les projets peinent à passer du test local au déploiement à grande échelle.

C’est le diagnostic posé par Jacques Pommeraud, PDG d’Inetum depuis février 2023, ancien dirigeant chez Salesforce en Californie puis chez Bureau Veritas en France et en Afrique. Dans un entretien accordé au Figaro en octobre 2024, il résume la situation par une formule devenue emblématique : « Notre principe de précaution freine le déploiement de l’IA générative ».

Cet article propose une lecture opérationnelle de ce constat, dans une optique résolument positive : comment les entreprises et les administrations françaises peuvent‑elles transformer ce principe de précaution en avantage concurrentiel, en structurant mieux la gouvernance, la conformité, la formation et la gestion du changement autour de l’IA générative ?

1. Où en est vraiment l’IA générative dans les organisations françaises ?

Deux ans après le lancement de ChatGPT, le bilan dressé par Jacques Pommeraud est nuancé mais encourageant :

• Presque toutes les entreprises et administrations ont testé l’IA générative, au moins à travers des expérimentations, des « bacs à sable » ou des usages individuels.
• Les gains de productivité sont réels sur certains métiers: rédaction, support client, développement logiciel, analyse documentaire, préparation de réponses à appel d’offres, etc.
• Mais le passage à l’échelle reste limité en Europe, alors qu’aux États‑Unis et en Asie, de nombreuses organisations engagent déjà des transformations plus profondes de leurs processus.

Autrement dit, la question n’est plus de savoir si l’IA générative fonctionne, mais comment l’intégrer durablement au cœur de l’organisation, au‑delà des tests ponctuels.

Un scepticisme managérial qui ne vise pas la technologie

Selon Jacques Pommeraud, les dirigeants européens ne remettent pas en cause la maturité technique des solutions d’IA générative ; leur réserve porte sur leur capacité à transformer réellement l’entreprise.

Derrière ce scepticisme se cachent des questions très concrètes :

• Comment réorganiser les processus pour tirer parti des gains de productivité, et pas seulement « ajouter un outil de plus » ?
• Comment gérer les impacts sociaux (évolution des métiers, compétences, perceptions des salariés) ?
• Comment respecter des cadres juridiques et réglementaires particulièrement exigeants en Europe, notamment sur les données et la responsabilité ?

Ces interrogations sont légitimes. Mais si elles ne sont pas traitées de manière structurée, elles deviennent des freins implicites… et laissent filer les opportunités.

2. Le principe de précaution européen : frein ou levier ?

En Europe, et particulièrement en France, le principe de précaution pèse fortement sur l’adoption des technologies émergentes. Il s’exprime, pour l’IA générative, à travers plusieurs dimensions évoquées par Jacques Pommeraud :

• Culturelle: une tendance à privilégier la sécurité, la maîtrise et la stabilité, parfois au détriment de l’expérimentation rapide.
• Sociale: une vigilance forte sur l’emploi, les conditions de travail et l’acceptabilité sociale de l’automatisation.
• Juridique: un environnement de droit complexe, où la responsabilité en cas d’erreur algorithmique est un sujet majeur.
• Réglementaire: un encadrement renforcé des données et des systèmes d’IA, qui impose des exigences élevées de conformité.

Ces éléments peuvent ralentir les projets, mais ils ne condamnent pas l’IA générative en tant que telle. Ils obligent plutôt les organisations à monter en gamme sur la façon dont elles conçoivent et pilotent leurs programmes d’IA.

De la contrainte subie au cadre structurant

Vu sous un autre angle, ce principe de précaution peut devenir un puissant levier de différenciation:

• Les entreprises qui parviennent à concilier innovation rapide et gouvernance robuste gagnent la confiance de leurs clients, de leurs collaborateurs et des régulateurs.
• Les organisations publiques qui déploient l’IA générative de manière éthique, traçable et explicable renforcent la légitimité de leurs services.
• À terme, cette exigence peut faire émerger un « label de confiance » européen sur l’IA, attractif sur les marchés internationaux.

La condition, soulignée implicitement par Jacques Pommeraud, est claire : ne plus laisser le principe de précaution être une excuse pour ne rien faire, mais en faire le socle d’une stratégie offensive.

3. Les quatre grands freins identifiés… et comment les dépasser

Pour passer de l’expérimentation au déploiement à grande échelle, les organisations françaises doivent affronter de front quatre catégories de freins, souvent entremêlés. La bonne nouvelle : chacun d’eux peut être traité par une approche structurée.

3.1. Les freins culturels : passer de la peur à la curiosité

Dans beaucoup d’entreprises et d’administrations, l’IA générative est encore perçue comme :

• une boîte noire difficile à comprendre;
• un risque pour certains métiers « cognitifs » ;
• un sujet réservé aux experts techniques.

Pour dépasser ces blocages, les organisations qui avancent le plus vite déploient des actions très concrètes :

• Programmes d’acculturation pour les comités de direction, les managers et les équipes métiers, avec des démonstrations centrées sur leurs cas d’usage.
• « Laboratoires » ou espaces d’expérimentation où les collaborateurs peuvent tester des outils d’IA générative sur des données fictives ou non sensibles, dans un cadre sécurisé.
• Communication transparente: ce que l’IA générative sait faire, ce qu’elle ne sait pas faire, et les garde‑fous mis en place.

Plus la technologie est rendue visible, pédagogique et utile au quotidien, moins elle fait peur et plus elle est adoptée de manière responsable.

3.2. Les freins sociaux : faire de l’IA un levier d’augmentation, pas de substitution

Les inquiétudes liées à l’emploi sont fortes, et Jacques Pommeraud les mentionne parmi les obstacles sociaux redoutés par les dirigeants. Pourtant, la plupart des expériences menées à ce jour montrent que l’IA générative est surtout un outil d’augmentation des compétences, capable de :

• réduire les tâches répétitives (reformulation, synthèse, mise en forme) ;
• aider à la préparation (brouillons, plans, canevas) ;
• accélérer la montée en compétence (tutoriels, assistance contextuelle).

Pour que ce potentiel soit compris et accepté, plusieurs leviers sont clés :

• Associer les représentants du personnel très tôt aux réflexions sur les usages de l’IA, plutôt que de les mettre devant le fait accompli.
• Cartographier les métiers impactés et expliciter les trajectoires d’évolution possibles (nouvelles tâches à plus forte valeur ajoutée, nouveaux rôles de pilotage des systèmes d’IA, etc.).
• Investir dans la formation continue: usage des outils, esprit critique, compréhension des limites de l’IA.

Les organisations qui cadrent l’IA générative comme un outil au service des équipes, et non comme un substitut anonyme, créent un climat beaucoup plus favorable à son déploiement.

3.3. Les freins juridiques : clarifier les responsabilités

En Europe, le droit encadre déjà fortement la protection des données, la propriété intellectuelle, la non‑discrimination ou encore la responsabilité en cas de dommage. L’IA générative vient bousculer ces repères, ce qui nourrit l’appréhension des dirigeants.

Plutôt que de considérer ce cadre comme un obstacle, il est possible de le transformer en avantage compétitif, à condition de :

• Identifier précisément les risques par cas d’usage (erreurs factuelles, biais, atteintes potentielles aux droits d’auteur, sécurité des données, etc.).
• Impliquer les directions juridiques dès la conception des projets, et non seulement au moment de la validation finale.
• Documenter les choix: périmètre des données utilisées, processus de validation humaine, procédures de recours en cas d’erreur.

Cette approche rejoint la vision défendue par de nombreux acteurs européens : une IA « responsable par conception », qui renforce la confiance des clients, des usagers et des partenaires.

3.4. Les freins réglementaires : bâtir une gouvernance solide de l’IA

Les exigences réglementaires actuelles et à venir autour de l’IA poussent les organisations à se doter d’une gouvernance spécifique: comités de pilotage, politiques internes, contrôles réguliers.

Pour Jacques Pommeraud, cette nécessité de gouvernance ne doit pas être vue comme un frein, mais comme une condition de passage à l’échelle: plus les règles internes sont claires, plus les équipes se sentent autorisées à innover.

Concrètement, une gouvernance efficace de l’IA générative repose sur quelques piliers :

• Une vision stratégique explicite: pourquoi l’organisation investit‑elle dans l’IA générative, sur quels métiers, avec quels objectifs mesurables ?
• Des rôles et responsabilités définis: qui valide les cas d’usage, qui supervise les risques, qui arbitre entre vitesse et prudence ?
• Des règles d’usage claires pour les collaborateurs : ce qui est autorisé, ce qui est interdit, et dans quels cadres (données sensibles, décisions impactant des droits, etc.).
• Un contrôle continu: suivi des performances, des incidents, des retours utilisateurs, avec des boucles d’amélioration régulières.

4. Transformer l’essai : du POC au déploiement à grande échelle

Le cœur du message de Jacques Pommeraud est là : l’Europe ne manque pas d’expérimentations, mais elle tarde à transformer ces preuves de concept en changements en profondeur. Pour y parvenir, il ne suffit pas de multiplier les tests ; il faut penser dès le départ à l’échelle.

4.1. Commencer petit, penser grand

Un déploiement réussi d’IA générative suit souvent la même logique :

1. Identifier un cas d’usage métier prioritaire, avec un problème clairement formulé (temps passé, qualité, satisfaction client ou usager).
2. Expérimenter sur un périmètre limité, avec un groupe pilote motivé, des données maîtrisées et des indicateurs précis.
3. Mesurer les résultats (gain de temps, réduction des erreurs, satisfaction des utilisateurs) et documenter le retour d’expérience.
4. Industrialiser le cas d’usage : intégration dans les outils existants, procédures, formation, support.
5. Répliquer ensuite la démarche à d’autres métiers, sur la base de ce qui a été appris.

La différence clé entre un simple POC et une transformation réelle tient moins à la technologie qu’à la volonté managériale de faire de l’IA générative un axe structurant de la performance.

4.2. Mettre la donnée au cœur de la stratégie

Sans données pertinentes, fiables et gouvernées, l’IA générative reste un gadget. Pour la transformer en levier de compétitivité, les organisations doivent :

• Identifier les gisements de données métiers utiles (documents, courriels, comptes rendus, bases de connaissances, etc.).
• Améliorer la qualité et la structuration de ces données (classification, nettoyage, mise à jour régulière).
• Mettre en place des politiques d’accès et de sécurité adaptées : tout le monde ne doit pas voir tout, mais chacun doit pouvoir accéder à ce dont il a besoin.

C’est précisément sur ces sujets que des acteurs comme Inetum, spécialisés dans les services et le conseil numériques, accompagnent les organisations : connecter l’IA aux bons patrimoines de données métiers, sans renoncer à la sécurité ni à la conformité.

4.3. Investir dans les compétences, au‑delà des seuls experts IA

Un autre enseignement fort des premiers déploiements d’IA générative est que la valeur ne vient pas uniquement des « data scientists » ou des experts en modèles. Elle vient surtout des équipes métiers capables de dialoguer efficacement avec ces systèmes.

Concrètement, cela signifie former largement :

• aux bases du fonctionnement de l’IA générative (forces, limites, notion de « hallucination », importance du contrôle humain) ;
• aux bonnes pratiques d’utilisation (qualité des requêtes, vérification des résultats, respect de la confidentialité) ;
• à l’esprit critique face aux réponses produites (recouper, contextualiser, ne pas se fier aveuglément au style convaincant des modèles).

Cette montée en compétence généralisée est le meilleur antidote aux craintes et au scepticisme : plus les collaborateurs se sentent en maîtrise, plus ils utilisent l’IA générative de manière créative et responsable.

5. Une opportunité clé pour la compétitivité française et européenne

Dans l’entretien accordé au Figaro, Jacques Pommeraud souligne que la France et l’Europe ont « vraiment besoin de réaliser tous les gains de productivité possibles ». Dans un contexte de pression sur les coûts, de transition écologique et de concurrence mondiale, l’IA générative peut devenir un accélérateur majeur:

• Pour les entreprises: amélioration de la qualité de service, réduction des délais, soutien à l’innovation de produits et de services.
• Pour les administrations: simplification des démarches, meilleure information des usagers, réduction de la charge administrative.
• Pour les salariés: recentrage sur des tâches à plus forte valeur ajoutée, développement de nouvelles compétences, amélioration potentielle de la qualité de vie au travail si l’IA est bien intégrée.

Le risque principal, souligné en creux par le dirigeant d’Inetum, n’est donc pas tant celui d’utiliser l’IA générative que celui de prendre trop de retard sur les régions qui l’intègrent déjà à grande échelle.

Faire du principe de précaution un avantage compétitif

L’Europe a déjà montré, dans d’autres domaines (protection des données, sécurité des produits, environnement), qu’un cadre exigeant peut devenir un argument de différenciation si les acteurs économiques savent s’en emparer.

Pour l’IA générative, cela signifie :

• développer des solutions respectueuses des données, des droits et des personnes;
• prouver la fiabilité et la traçabilité des systèmes déployés ;
• mettre en avant une IA de confiance auprès des clients, des citoyens et des partenaires internationaux.

Dans ce scénario, le principe de précaution ne freine plus le déploiement de l’IA générative : il en devient la marque de fabrique, au service d’une compétitivité durable.

6. Ce qu’il faut retenir pour passer à l’action

Le constat de Jacques Pommeraud est lucide : l’Europe avance plus prudemment que d’autres régions du monde sur le déploiement à grande échelle de l’IA générative. Mais cette prudence peut se transformer en force, à condition de structurer la démarche.

Les 7 priorités pour les dirigeants publics et privés

• 1. Affirmer une vision: clarifier pourquoi et où l’IA générative doit apporter de la valeur dans l’organisation.
• 2. Renforcer la gouvernance: mettre en place des comités, des règles d’usage et des processus de contrôle adaptés.
• 3. Travailler la conformité dès le départ: embarquer les juristes, les experts de la donnée et de la sécurité dès la conception.
• 4. Investir dans la donnée: qualité, structuration, accès sécurisé, pour nourrir les modèles de manière pertinente.
• 5. Acculturer et former massivement: dirigeants, managers, métiers, fonctions support, pour créer une culture commune de l’IA.
• 6. Conduire le changement: impliquer les collaborateurs, anticiper les impacts sur les métiers, accompagner les transformations.
• 7. S’appuyer sur des partenaires expérimentés: intégrateurs, sociétés de services numériques, cabinets spécialisés, capables de combiner technologie, métier et conformité.

En résumé, le véritable enjeu n’est pas de choisir entre principe de précaution et innovation, mais de concevoir des stratégies qui réconcilient les deux. C’est précisément la voie que défend, avec l’expérience de son parcours international, un dirigeant comme Jacques Pommeraud : faire de l’IA générative un levier de transformation maîtrisée, au service de la performance, de la confiance et de la compétitivité de l’Europe.