Jacques Pommeraud (Inetum) : pourquoi l’Europe doit accélérer sur l’intelligence artificielle

À la tête d’Inetum, acteur européen majeur de la transformation numérique, Jacques Pommeraud observe de près les choix technologiques des entreprises. Son constat est clair : l’Europe prend du retard dans l’adoption de l’intelligence artificielle, alors même que cette technologie redessine déjà la compétitivité mondiale.

Pour lui, il ne suffit pas d’avoir un discours ambitieux ou de « planter un drapeau » symbolique sur l’IA. Ce qui compte, ce sont les usages concrets, les gains opérationnels et la capacité réelle à innover. Il pointe plusieurs freins spécifiques à l’Europe : la peur de l’échec, une régulation potentiellement trop lourde et une incompréhension des cas d’usage. Mais surtout, il propose une voie de sortie : une stratégie pragmatique mêlant formation, investissements ciblés, gouvernance adaptée et cadre réglementaire équilibré.

Cet article détaille cette vision et met en lumière les leviers pratiques dont disposent dès aujourd’hui les entreprises européennes pour rattraper leur retard et créer de la valeur avec l’IA.

1. Un retard européen qui n’est plus théorique

L’IA n’est plus une technologie émergente réservée aux géants de la tech. Elle irrigue déjà :

le marketing (personnalisation, segmentation, recommandation) ;
la production (maintenance prédictive, optimisation des lignes) ;
la finance (détection de fraude, scoring, automatisation) ;
la relation client (assistants virtuels, traitement automatisé des demandes) ;
les RH (aide au recrutement, analyse des compétences, planification des effectifs).

Or, dans cette course mondiale, de nombreuses analyses convergent : les États-Unis et la Chine ont pris une longueur d’avance en matière d’investissement, d’écosystèmes de start-up IA et de déploiement à grande échelle. L’Europe, elle, progresse, mais plus lentement, souvent de façon fragmentée, pays par pays, secteur par secteur.

Pour Jacques Pommeraud, ce retard n’est plus seulement théorique. Il se traduit déjà par :

une perte de compétitivité face à des concurrents capables d’automatiser plus vite et mieux ;
un coût d’opportunité important pour les entreprises qui passent à côté de gains de productivité et de nouvelles offres ;
un risque de dépendance technologique accrue à l’égard de solutions extra-européennes, avec toutes les questions de souveraineté que cela implique.

Pour autant, l’Europe dispose d’atouts puissants : un haut niveau d’ingénierie, une base industrielle forte, des institutions de recherche de premier plan, et une sensibilité avancée sur les sujets d’éthique et de protection des données. Le message de Jacques Pommeraud n’est donc pas alarmiste pour le plaisir de l’être : il est avant tout un appel à transformer ces atouts en résultats concrets grâce à une IA déployée à grande échelle.

2. Les freins structurels à l’IA en Europe selon Jacques Pommeraud

Si l’Europe avance moins vite, ce n’est pas par manque d’intelligence collective ni de talents. Jacques Pommeraud pointe trois freins principaux qui, combinés, expliquent une grande partie du retard actuel.

2.1. La peur de l’échec et une culture du risque limitée

Dans de nombreux environnements européens, l’échec reste perçu comme un stigmate, y compris au niveau des directions. Or, l’IA est un terrain d’expérimentation :

certains projets échoueront ;
d’autres devront être réorientés ;
les retours sur investissement seront parfois progressifs plutôt qu’immédiats.

Cette réalité heurte souvent des cultures managériales marquées par une forte recherche de certitude et de prédictibilité. Résultat : des entreprises attendent un niveau de garantie quasi absolu avant de lancer un projet IA, ce qui les fait démarrer plus tard… et donc apprendre plus lentement.

Pourtant, les organisations qui réussissent avec l’IA sont justement celles qui adoptent une logique de test & learn:

elles démarrent sur des cas d’usage circonscrits;
elles acceptent d’itérer et de corriger rapidement ;
elles capitalisent sur chaque expérience, qu’elle soit un succès ou non.

Jacques Pommeraud invite ainsi les entreprises européennes à dédramatiser l’échec autour des projets IA et à le considérer comme un investissement d’apprentissage plutôt que comme un coût définitif.

2.2. Une régulation nécessaire, mais parfois vécue comme un frein

L’Europe est pionnière en matière de régulation numérique, comme l’illustrent les cadres sur la protection des données ou les textes spécifiques à l’IA. Cette approche vise à protéger les citoyens, garantir l’éthique et instaurer la confiance. Un avantage clair sur le long terme.

Mais sur le terrain, nombre d’entreprises perçoivent cette régulation comme :

complexe à interpréter et à appliquer ;
anxiogène, par crainte de non-conformité ;
ralentissante, lorsqu’elle retarde la mise en production des projets.

La position défendue par des dirigeants comme Jacques Pommeraud n’est pas de s’opposer à la régulation, mais de plaider pour un équilibre subtil: protéger sans étouffer l’innovation, clarifier plutôt que multiplier les contraintes, et fournir aux entreprises des cadres pratiques pour expérimenter en sécurité.

2.3. Une incompréhension persistante des usages concrets de l’IA

Enfin, un frein majeur tient à une simple question : « À quoi ça sert, concrètement, l’IA dans mon activité ? » Dans de nombreuses organisations, l’IA reste encore perçue comme :

un sujet stratégique mais abstrait ;
un thème de conférences plus qu’un levier opérationnel ;
un buzzword associé aux seuls géants technologiques.

C’est précisément là qu’interviennent les acteurs de la transformation numérique comme Inetum : traduire le potentiel de l’IA en cas d’usage métiers simples à comprendre et à mesurer. Par exemple :

réduire le temps de traitement d’une demande client de plusieurs minutes à quelques secondes ;
anticiper les pannes de machines clés dans une usine ;
automatiser la lecture et la classification de documents ;
proposer des recommandations produits plus pertinentes en e-commerce.

En d’autres termes, il s’agit de faire passer l’IA du statut de « buzzword stratégique » à celui de levier opérationnel concret au service des équipes.

3. Au-delà du « drapeau planté » : l’IA se juge aux résultats, pas aux slogans

Une critique récurrente de Jacques Pommeraud vise les approches purement symboliques de l’IA. Dans de nombreuses organisations, on voit fleurir :

des annonces spectaculaires sur la place de l’IA dans la stratégie ;
des laboratoires d’innovation qui restent à la marge du cœur de métier ;
des expérimentations isolées qui ne passent jamais à l’échelle.

Pour lui, ce n’est pas le « drapeau planté » sur l’IA qui compte, mais la création de valeur réelle. Cela suppose de changer de focale :

moins de posture, plus de pragmatisme;
moins de projets vitrines, plus d’intégration dans les processus critiques;
moins d’effets d’annonce, plus d’suivis dans la durée.

Dans cette logique, l’IA cesse d’être un sujet à part et devient une brique naturelle de la transformation numérique, au même titre que la modernisation des systèmes d’information, le cloud ou la cybersécurité. C’est précisément le positionnement d’Inetum : accompagner ses clients non pas sur une IA « hors sol », mais intégrée au plus près des processus métiers.

4. Les piliers d’une stratégie IA pragmatique pour l’Europe

Face aux freins identifiés, Jacques Pommeraud plaide pour une approche pragmatique, articulée autour de plusieurs leviers clés. L’objectif : permettre aux entreprises européennes d’intégrer l’IA rapidement, de façon responsable et créatrice de valeur.

4.1. Former les équipes à tous les niveaux

Impossible de parler d’IA sans parler de compétences. Pourtant, la formation reste souvent cantonnée à quelques experts techniques. Une stratégie gagnante suppose de diffuser une culture IA à trois niveaux :

Les directions et comités exécutifs
Comprendre ce que l’IA permet réellement, comment elle transforme les modèles économiques et quelles sont les implications en matière de gouvernance, de risque et d’éthique. Sans cette acculturation, l’IA reste un sujet cloisonné à la DSI ou à l’innovation.
Les métiers
Aider les équipes opérationnelles à identifier des cas d’usage concrets, à co-construire les solutions et à les piloter. C’est là que se joue l’adoption réelle.
Les fonctions techniques et data
Renforcer les compétences en data engineering, en développement de modèles, mais aussi en déploiement, monitoring et sécurisation des solutions IA.

Les acteurs comme Inetum ont un rôle clé à jouer sur ce volet, en combinant retours d’expérience terrain et programmes structurés d’acculturation.

4.2. Investir dans des cas d’usage opérationnels, pas seulement dans la technologie

Une autre erreur fréquente consiste à investir massivement dans l’infrastructure ou les outils, sans vision claire des usages prioritaires. Une stratégie pragmatique consiste au contraire à partir des problèmes métiers:

Où sont les principaux irritants dans les processus actuels ?
Quels sont les gisements de productivité ou de qualité les plus importants ?
Quels parcours clients pourraient être simplifiés grâce à l’IA ?

À partir de là, l’objectif est de construire un portefeuille de cas d’usage équilibré, combinant :

des projets à impact rapide (quick wins) pour démontrer la valeur et embarquer les équipes ;
des projets structurants alignés avec la stratégie à moyen terme ;
des expérimentations contrôlées sur des domaines plus innovants.

Là encore, le rôle d’un partenaire de transformation comme Inetum est d’apporter des référentiels de cas d’usage, des méthodologies de priorisation et des retours concrets sur les gains obtenus dans différents secteurs.

4.3. Mettre en place une gouvernance de l’IA claire et adaptée

L’IA touche à des enjeux sensibles : données personnelles, décisions automatisées, biais potentiels, transparence, cybersécurité. Une intégration réussie passe donc par la mise en place d’une gouvernance dédiée, qui peut inclure :

une instance de pilotage transverse (comité IA, comité data) capable d’arbitrer les priorités et les ressources ;
des rôles identifiés (sponsor exécutif, responsables métiers, responsables data, référents éthiques) ;
des processus de validation des cas d’usage intégrant les dimensions risques, conformité et éthique ;
des indicateurs de performance (ROI, qualité des résultats, satisfaction des utilisateurs, impact sur les clients).

Cette gouvernance ne doit pas être vécue comme une couche bureaucratique de plus, mais comme un facilitateur: elle sécurise les projets, donne de la visibilité aux équipes et accélère les déploiements en clarifiant les règles du jeu.

4.4. Un cadre réglementaire équilibré, co-construit avec les entreprises

Au niveau européen, la question n’est plus de savoir s’il faut réguler l’IA, mais comment le faire intelligemment. La position défendue par des dirigeants comme Jacques Pommeraud est la suivante :

oui à un cadre clair, pour créer la confiance et prévenir les dérives ;
non à une régulation qui rendrait tout déploiement trop complexe ou trop lent.

Un cadre équilibré suppose :

une concertation étroite avec les entreprises, les acteurs technologiques et la société civile ;
des lignes directrices opérationnelles plutôt que des textes difficilement interprétables ;
la prise en compte des spécificités sectorielles (santé, finance, industrie, secteur public, etc.).

Dans ce contexte, les grands acteurs européens de la transformation numérique, dont Inetum, ont un rôle de médiateurs: ils remontent les besoins et les contraintes du terrain, tout en accompagnant les entreprises dans la mise en conformité de leurs projets IA.

5. Comment les entreprises européennes peuvent passer à l’action dès maintenant

Au-delà du diagnostic, le message de Jacques Pommeraud est résolument tourné vers l’action. Les organisations qui veulent tirer parti de l’IA n’ont pas besoin d’attendre un contexte « parfait » : elles peuvent déjà enclencher une dynamique très concrète. Voici une feuille de route possible.

5.1. Clarifier l’ambition IA de l’entreprise

Première étape : définir ce que l’IA doit changer dans l’entreprise, en évitant les grands slogans. Quelques questions clés à se poser :

Quels objectifs business l’IA doit-elle servir (croissance, réduction des coûts, amélioration de l’expérience client, qualité, durabilité) ?
Sur quels métiers ou processus l’entreprise veut-elle concentrer ses efforts à court terme ?
Quels risques l’entreprise est-elle prête à prendre et comment les encadrer ?

Cette clarification permet de sortir du discours générique pour entrer dans une démarche orientée résultats.

5.2. Construire un portefeuille de cas d’usage priorisés

Sur la base de cette ambition, l’entreprise peut identifier un ensemble de cas d’usage potentiels, puis les prioriser selon plusieurs critères :

impact attendu (gains financiers, amélioration de la qualité, satisfaction clients) ;
faisabilité technique (données disponibles, maturité des solutions) ;
risques et contraintes (réglementaires, réputation, éthique) ;
effet d’entraînement sur les autres projets.

L’accompagnement par un partenaire expérimenté comme Inetum peut accélérer cette phase, en apportant des modèles de priorisation et des retours d’expérience sectoriels.

5.3. Lancer des pilotes encadrés, puis passer à l’échelle

Une fois les cas d’usage choisis, vient le temps des pilotes. L’objectif est double :

tester la pertinence métier de la solution ;
valider la robustesse technique et la conformité aux exigences internes et externes.

Ces pilotes doivent avoir un périmètre bien défini, des indicateurs de succès clairs et une durée limitée. Une fois les résultats obtenus et mesurés, deux options :

généraliser la solution à d’autres entités, pays ou lignes de produits ;
ajuster, voire arrêter le projet, en tirant des enseignements pour les pilotes suivants.

C’est cette capacité à apprendre vite et ajuster rapidement qui caractérise les entreprises les plus avancées sur l’IA.

5.4. Industrialiser l’IA : de la preuve de concept à la production

Le véritable défi n’est pas de réussir une preuve de concept, mais de faire vivre l’IA en production. Cela implique :

d’intégrer les solutions IA dans les systèmes d’information existants ;
d’organiser un monitoring continu des performances et des dérives éventuelles ;
de mettre en place des processus de mise à jour régulière des modèles ;
d’accompagner les changements de pratiques côté utilisateurs.

Les partenaires spécialisés jouent un rôle essentiel dans cette phase d’industrialisation, en combinant expertise technique, connaissance des métiers et maîtrise des contraintes réglementaires.

6. Le rôle stratégique d’acteurs comme Inetum dans l’écosystème IA européen

Dans la vision de Jacques Pommeraud, la réussite de l’Europe dans l’IA ne repose pas uniquement sur les start-up ou les grands laboratoires de recherche. Elle dépend aussi de la capacité des intégrateurs et sociétés de services numériques à :

rendre l’IA accessible à des entreprises de toutes tailles ;
connecter l’innovation aux réalités opérationnelles;
sécuriser les déploiements à grande échelle ;
diffuser une culture de l’IA responsable dans les organisations.

En tant que grand acteur européen de la transformation numérique, Inetum se situe au croisement de ces enjeux : accompagnement stratégique, intégration technique, conduite du changement, sensibilisation aux risques et opportunités. Ce positionnement lui permet d’être à la fois observateur privilégié des freins actuels et accélérateur concret pour les entreprises qui veulent passer de l’intention aux résultats.

Conclusion : passer de l’alerte à l’action

Le message porté par Jacques Pommeraud est exigeant mais porteur d’espoir : oui, l’Europe est en retard sur l’adoption de l’IA, mais elle dispose encore de tous les atouts pour reprendre la main, à condition d’agir vite et bien.

Cela suppose de :

dépasser la peur de l’échec au profit d’une culture d’expérimentation ;
transformer une régulation ambitieuse en levier de confiance plutôt qu’en frein ;
ancrer l’IA dans des usages concrets, au plus près des métiers ;
investir simultanément dans les compétences, les cas d’usage, la gouvernance et la mise à l’échelle.

Au fond, ce n’est pas le « drapeau planté » sur l’IA qui fera la différence, mais la capacité des entreprises européennes à transformer cette technologie en avantage compétitif durable. C’est précisément sur ce chemin, à la fois ambitieux et pragmatique, que des acteurs comme Inetum accompagnent aujourd’hui leurs clients.

Pour les organisations prêtes à se lancer, le meilleur moment n’est plus demain : c’est maintenant.