Le code a (encore) changé et les entreprises doivent (re)prendre un virage technologique sans perdre de vue les leçons de la transformation digitale (déjà dans le rétroviseur). Une sorte de bis repetit-IA.

Comme pour le digital à ses débuts, de gros moyens, mais pas encore de gains

Une récente étude du MIT indique que 95 % des projets IA se sont soldés par un échec. Mais pour les 5 % restant, les gains se chiffrent en millions de dollars. La société Klarna, spécialiste du paiement fractionné dans l’e-commerce, a fait (un peu) machine arrière sur l’IA, constatant que certains de ses clients n’acceptaient pas les décisions prises ou trouvaient la relation trop froide, trop distante. Les tribunes s’accumulent, plaidant pour les nombreux bénéfices attendus de l’IA, ou nous mettant en garde contre la future suprématie de quelques acteurs, le chômage de masse et le désastre écologique des méga datacenters et des cartes de calcul. La définition même de l’IA trouble le jeu : les technologies de type machine learning, deep learning ou RPA entrent-elles dans le périmètre de l’IA ou le terme est-il réservé aux seules approches d’IA Génératives ?

Prenons un peu de recul. Au-delà de sa jeunesse, trois caractéristiques de l’IA peuvent expliquer la relative faiblesse des gains au regard des milliards déjà dépensés.

Tout d’abord, l’IA est une technologie transformatrice « comme une autre ». L’économiste Paul David a démontré que les gains de productivité générés mettaient du temps à se concrétiser dans l’économie des entreprises et des sociétés. Un temps se comptant en décennies. Même avec l’accélération numérique, les gains vont donc structurellement mettre du temps pour être visibles dans les comptes de résultats.

L’IA est également une technologie systémique, transverse. Comme toutes technologies systémiques, la mise en œuvre et la connexion des différents éléments de la chaîne vont prendre un certain temps.C’est d’ailleurs pour cela que l’agentique est la prochaine étape naturelle du déploiement de l’IA en entreprise et dans les filières économiques.

Dernier point, il faut que l’IA soit adoptée. Comme souvent, le facteur humain est sur le chemin critique des gains de performance technologiques. Changer requiert du temps et des approches spécifiques.

Du fait de ses caractéristiques, l’IA peut être considérée au niveau d’autres technologies de rupture fondatrices des précédentes révolutions industrielles (la vapeur, l’électricité ou l’informatique). Si les impacts de ces technologies sont aujourd’hui indéniables, elles ont nécessité pour se matérialiser des investissements et des transformations importantes, qui se sont étalées et s’étalent encore sur des années, voire des dizaines d’années.

La procrastination, source de désillusion

La tentation est grande d’attendre que la technologie se stabilise pour engager les investissements nécessaires.

Il faut toutefois conserver à l’esprit la similitude entre digital et IA. Quelques éléments de comparaison :

• Toutes deux sont des technologies dont s’est emparé le grand public ; elles s’invitent dans le quotidien de nos smartphones et de nos appareils numériques, devenus « AI ready ». Ce sont des nouveaux phénomènes de société. Elles vont générer de nouvelles attentes clients et de nouveaux comportements. Après l’automédication via des sites Internet à l’éthique douteuse, certains n’hésitent pas à confier leur bilan médical à l’IA pour obtenir un diagnostic rapide, diagnostic qu’ils présenteront au professionnel de santé comme une évidence (quand ils ne se passent pas d’un professionnel de santé, ou quand le désert médical où ils habitent les oblige à s’en passer).
• Toutes deux remettent en cause les propositions de valeur des acteurs en place. L’enseignement, après la vague des réseaux sociaux et de la notation, doit réinventer ses pratiques d’évaluation des acquis et de l’esprit critique, l’oral redevenant un juge de paix. Les métiers de l’écrit, du chiffre ou de la connaissance sont tous mis au défi des IA. La valeur de l’expertise humaine est questionnée.
• Toutes deux agissent sur les filières économiques. Le digital et les API ont permis une plus grande connexion des acteurs ; l’IA pourrait accroitre leur coordination par une optimisation « globale » et non plus « locale » des processus et des ressources employées.

Nous sommes donc en situation de bis repetita, un bis repetit-IA. Dans ce cas, nous savons que la procrastination n’est pas la solution. Il faut se lancer dans cette nouvelle aventure, en gardant notre bon sens d’entrepreneur et notre appétence pour l’innovation. 

Digital, IA… mêmes approches 

Penser loin, agir maintenant

« Nous surestimons l’impact des technologies à court terme. Nous les sous-estimons à long terme » disait Bill Gates, popularisant l’adage de Roy Amara[1]. Cela reste d’actualité.

Il signifie qu’il faut se projeter plus loin que les simples effets d’annonce, mais qu’il faut aussi mettre les mains dans le cambouis dès à présent.  

Notre expérience de ces trois dernières années est qu’il faut « toucher » l’IA, la pratiquer, pour mieux en comprendre le potentiel, appréhender les impacts et les limites actuelles.

Nous avons expérimenté le conseil de Bill Gates, en dédiant des ressources qui testent les modèles, développent des services IA et qui imaginent nos métiers et activités de demain.

Comprendre, anticiper le monde de demain

Le déploiement de l’IA, parce qu’il va s’effectuer sur des années, doit prendre en compte les transformations sociales et économiques profondes de moyen et long terme, afin de les accompagner et de les intégrer. Certaines seront renforcées par l’IA, comme le mouvement d’individualisation, d’immédiateté et de personnalisation toujours plus poussé. L’IA permettra ainsi de créer des assistants personnels et uniques dans de nombreux domaines, transformant ainsi les expériences clients. Il est ainsi possible d’imaginer, demain, que chaque personne ou foyer dispose d’un ou de plusieurs conseillers. La conciergerie de palace réservée à quelques-uns serait à portée de tous. Un observatoire des attentes client pourrait alors décrypter les signaux faibles.

La refonte des modèles opérationnels

Le sujet est éternel et il va falloir le remettre sur l’établi. Qui dit nouveaux outils et nouvelles attentes, dit refonte des processus et des méthodes collectives internes à l’entreprise. Il va s’agir de faire la même chose, mais autrement. Bonne nouvelle : les méthodes de transformation devraient rester d’actualité. Il faut néanmoins rester vigilant à l’usure des équipes ayant dû répondre présent à de nombreuses vagues de transformation.

Imaginer un futur différent et saisir les nouvelles opportunités

Le digital nous a montré la voie vers de nouveaux usages (rentables). Google est passé du moteur de recherche à une cash machine grâce à son modèle AdWords ; AirBnB et Booking ont révolutionné les voyages et l’hôtellerie ; JC Decaux a renouvelé sa proposition de valeur avec VIOOH…

L’IA va donc à coup sûr donner naissance à de nouveaux modèles d’affaires ou disrupter ceux en place. ChatGPT et consorts remettent déjà en cause les modèles de revenus des sites vivant uniquement du trafic et de la publicité : si l’usager passe directement par ChatGPT, quel est l’intérêt de faire la promotion d’un produit à une IA ? Même son de cloche chez Google et les entreprises clientes d’AdWords. Le meilleur expert en cryptomonnaie est aujourd’hui une IA faisant payer ses prestations de conseil en bitcoins. Oracle est revenu en grâce il y a peu, en raison de la demande d’infrastructures IA.

Il n’y a pas de fatalité – les acteurs historiques ont réussi à intégrer le digital – mais de l’imagination à avoir. Heureusement, les équipes dirigeantes et opérationnelles en ont. Il suffit de créer les conditions pour l’exprimer. Il convient également de donner aux équipes les moyens d’anticiper les futurs possibles pour qu’ils prévoient les nouveaux business modèles émergeants ainsi que les phénomènes de concentration et d’intermédiation à l’œuvre.

Construire des assets IA industriels

L’IA nécessite la mise en œuvre de nouveaux composants technologiques industriels : datacenters, MCP, orchestrateurs, IA factory… Une nouvelle filière est à concevoir et à penser. Une stratégie « Technologies IA » est à poser, pour trouver le juste équilibre entre niveau et rythme d’investissement, maturité technologique de l’IA et de l’agentique, internalisation et partenariats, utilisation de l’open data et gestion de la souveraineté.

La construction de ces actifs technologiques pose la question de l’écologie. Les experts sont partagés : une explosion de la consommation de ressources pour certains, avec des pénuries d’eau ou d’électricité. Pour d’autres, moins alarmistes, une optimisation des puces, des techniques d’apprentissage, de spécialisation des agents… Dans tous les cas, cela nécessite de poser les inconnues de l’équation et de la résoudre progressivement

Faire face à la mutation des métiers et des compétences

Si le besoin de revoir les compétences au sein de chaque métier et la formation des collaborateurs à ces nouveaux outils et pratiques semble relever de l’évidence, la refonte du schéma de progression depuis l’apprenti vers le maître est rarement interrogée. En effet, l’IA est vue et valorisée comme un moyen d’automatiser les tâches « à faible valeur ajoutée », comme c’est souvent le cas sur des premiers postes (dévolus aux stagiaires, apprentis ou juniors). Ce faisant, l’aspect d’apprentissage lié à ces tâches, parfois implicite et pas toujours résumable à de la simple exécution, n’est plus assuré, empêchant la progression vers la maîtrise. C’est l’exemple du radiologue qui a besoin de voir des centaines de radio avant de pouvoir traiter les cas les plus complexes, non gérables par l’IA, ou le consultant cantonné à de la mise en forme de powerpoint, mais qui apprend en parallèle à structurer une pensée et une argumentation. Ces phases d’apprentissage étant amenées à évoluer, ce sont toutes les étapes de la carrière qui doivent être repensées.

Deux autres enjeux se dessinent à moyen terme : le maintien de l’esprit critique humain vis-à-vis des résultats produits et le management des IA agentiques, car oui, les IA vont avoir besoin d’être managées.

Rester un tiers de confiance

L’IA, c’est le Far West puissance 1000. Les clients vont être assaillis de sollicitations et d’informations. Les aigrefins sont déjà à la pointe de la technologie : arnaques, usurpation d’identité, vol de données, faux documents, fausse demande en mariage de Brad Pitt…

Il y a donc une place à prendre pour les acteurs historiques : continuer à être des tiers de confiance. Investissements dans la cybersécurité, lutte contre la fraude, respect sans ambiguïté de la réglementation… Bien organisés, ces éléments renforcent la plateforme de marque et la réputation, et à terme, le P&L.

L’histoire écrite par l’IA ne fait que commencer…

L’IA est là pour durer, peu importe sa forme, parmi la multitude d’innovations qui façonneront l’avenir des organisations Elle porte en elle un potentiel transformateur a minima équivalent à celui du digital. Elle va remettre en cause les fondamentaux de nos sociétés, donc de nos entreprises.

Même s’il est difficile d’être totalement assertif quant à son avenir et le nôtre, les moyens existent pour que chaque entreprise définisse son futur souhaitable. À la condition de prendre conscience du potentiel de l’IA et d’élaborer de nouvelles stratégies.

[1] Roy Amara, president de l’Institut pour le Futur : « We tend to overestimate the effect of a technology in the short run and underestimate the effect in the long run” – 1978

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Dans un monde où la technologie est devenue une arme stratégique, la maîtrise de l’innovation, des semi-conducteurs à l’intelligence artificielle, s’impose comme un levier clé de puissance. La rivalité sino-américaine, les restrictions à l’export, la fragmentation numérique : autant de signaux d’un affrontement où la souveraineté technologique devient cruciale.

Comment les entreprises s’adaptent-elles ?
Comment bâtir une autonomie résiliente face aux chocs géopolitiques à venir ?

Episode #4 : Guerres technologiques, souveraineté et stratégie d’entreprise

Claire Gourlier, Senior Partner chez Kéa et Iann Le Bris, Chercheur associé FMES éclairent les enjeux de dépendance technologique, les dynamiques de relocalisation stratégique et les opportunités d’innovation pour bâtir une autonomie résiliente face aux chocs géopolitiques à venir.

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• la promotion d’une certaine idée d’un modèle français et européen,
• une communication claire, constante et sincère.

La promotion d’une certaine idée d’un modèle français et européen

Dans un contexte de tensions croissantes entre l’Europe et les autres grands pôles économiques, les enjeux de souveraineté et de transparence deviennent prioritaires. Et par une mise en abîme inattendue, les reculades des entreprises américaines sur leurs valeurs RSE valorisent d’autant plus les entreprises françaises et européennes qui proposent de fait souvent un alter modèle.

Ainsi, 75 % des Français déclarent vouloir privilégier les marques incarnant un modèle alternatif américain : plus sobre, inclusif, coopératif, démocratique…  plus européen en somme. Une tendance nette se dégage : les consommateurs affichent une préférence significative pour les marques françaises (+48 % d’intention d’achat) et européennes (+24 %) plutôt que pour les produits américains (-58 %) et/ou chinois (-60 %). La chute des résultats financiers de Tesla montre comment un déficit de confiance en la réputation de l’entreprise peut avoir des impacts très forts sur les ventes d’un produit alors même que son marché (voitures électriques) est porteur. Dans l’étude BrandGagement, la marque est passée de la 7è à la 28è place entre 2023 et 2025 et ses voentes ont baissé en France de 40 %… Ce phénomène met en lumière une nouvelle exigence à l’ère de l’information instantanée : les pressions internationales, les controverses ou les renoncements sur des actions d’engagement sont désormais immédiatement visibles et sancitonnés par l’opinion publique.

Notre société de consommation vit un changement de paradigme. Longtemps plébiscitées, de nombreuses multinationales sont aujourd’hui pointées du doigt pour leur opacité, leurs pratiques de « greenwashing » ou encore leur indifférence face aux enjeux sociaux. Dans ce contexte, le modèle français et européen constitue désormais une valeur refuge et offre un avantage concurrentiel important.

Ce changement de paradigme représente une opportunité pour les marques françaises qui doivent toutefois aussi faire le pari d’un modèle économique plus local, juste et accessible en termes de prix et de disponibilité pour les consommateurs et tirer parti de ce regain d’attractivité — par ailleurs synonyme de souveraineté.

Une communication positive claire, constante et sincère

Notre étude BrandGagement met aussi en évidence que la qualité de la communication des marques sur leurs engagements devient le premier critère de valorisation, devant même l’excellence produit ou la notoriété, pour autant que ce ne soit pas du « purpose washing ». En effet, lorsqu’une marque communique clairement, avec constance et sincérité sur ses actes et son modèle économique, elle augmente sa cote de confiance et la propension des consommateurs à dépenser plus pour acquérir ses produits. Une marque perçue comme « porteuse » et positive pour la transition sociale ou environnementale réussit à mobiliser près d’une Français sur deux (45 %) prêt à payer plus pour le même produit ou service contre seulement 23 %pour une marque en retrait sur ces sujets. L’engagement paie donc, mais seulement lorsqu’il est incarné avec rigueur et lisibilité. En effet, les marques en décalage entre leur promesse et leur gouvernance ou silencieuses sur ces sujets sont sanctionnées.

Cette perception est conditionnée par trois valeurs : la transparence, la constance et la cohérence de l’engagement.
Près de 9 Français sur 10 attendent des marques qu’elles contribuent au bien commun aujourd’hui contre seulement 6 sur 10 en 2017. L’engagement sociétal et environnemental ne relève plus de la communication opportuniste mais répond à une attente client massive et devient un critère clé de différenciation et de valorisation. Les entreprises qui tirent leur épingle du jeu sont celles capables de lier cause, cohérence et qualité de communication. À l’image d’EDF, Aroma-Zone ou encore Grand Frais, les marques perçues comme crédibles dans leur discours et alignées dans leurs actions suscitent une plus forte propension à l’achat, y compris avec un surcoût, même sans innovation significative.

L’excellence métier ne suffit plus nécessairement : dans un marché saturé, au-delà du prix qui reste le premier critère d’achat, c’est la perception de l’utilité sociale qui permet de conquérir la préférence à court terme et de créer de la valeur durablement. L’engagement n’est plus un supplément d’âme : c’est une source de préférence, de valeur et de performance durable et un véritable actif stratégique. Dans ce contexte, les entreprises ont l’opportunité de transformer leurs engagements en avantage concurrentiel en adoptant une stratégie claire et mesurable. Cela implique de :

• reconnecter son action et ses missions à des actes tangibles, visibles du public ;
• mobiliser l’interne (salariés, gouvernance) autour de cette dynamique pour garantir de la transparence et de la cohérence ;
• faire de la communication un véritable levier stratégique autour de marqueurs icôniques.

Conclusion

Pour renforcer l’attractivité de leur marque, les entreprises doivent choisir un combat à la fois universel et sociétal et s’en faire le héraut. Ce sera d’autant plus facile quand elles agissent sur une composante essentielle à la vie des Français : solidarité, souveraineté, ou accessibilité. Encore mieux si l’entreprise est porteuse de valeurs historiquement françaises ou européennes : idéal démocratique (a minima participatif), respect de la vie privée, réduction de l’empreinte carbone… En effet, si les Français sont désabusés sur les sujets environnementaux, ils croient néanmoins encore à un rôle sociétal de l’entreprise (production locale, justice dans les filières, inclusivité…). C’est en s’appuyant sur cette nouvelle cartographie des valeurs que les entreprises pourront susciter le « buycott » chez leurs clients : les rendre prêts à acheter un produit à un prix plus élevé car ils sont convaincus de sa qualité. Donnant ainsi raison au mot de Gandhi : « L’exemplarité n’est pas la meilleure solution, c’est la seule ».

1-Baromètre BrandGagement 2025 : étude menée par Kéa et QualiQuanti auprès de 1 600 Français représentatifs qui décrypte leurs attentes en matière d’engagement des entreprises et évalue, la capacité de 40 marques actives dans 8 secteurs à contribuer au bien commun selon cinq piliers : notoriété, engagement perçu, excellence métier, communication et capacité à créer du sens ou de la valeur.

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Il induit un changement de paradigme : passer d’un modèle ou l’on vend des objets, à un modèle ou l’on vend de l’espace media. Grâce à la technologie, il se différencie du Trade Marketing par une double promesse de performance, grâce à un usage intensif de la data distributeur, et d’autonomie des annonceurs, via la plateformisation des solutions.

Il représente 11 % de la publicité digitale en France en 2024, avec 1,22 Mds d’euros, soit 3 fois plus qu’en 2019. Le marché français suit en cela les tendances internationales et en particulier les dynamiques observées outre atlantique où l’activité Retail Media a atteint près de 54 Mds $ en 2024 (+23% VS 2023).

Aujourd’hui, principalement digital, son extension au magasin nécessite de trouver des clés pour créer un modèle adapté.
Nous vous proposons notre éclairage sur :

• les spécificités des enseignes qui ont déployé avec succès une activité Retail Media ;l
• Les difficultés rencontrées par les distributeurs majoritairement traditionnels et les clés de succès.

Un marché capté par les e-commerçants et en particulier par les marketplaces

La dynamique fulgurante du Retail Media cache une très forte disparité de l’activité qui est très majoritairement captée par « les pure players » digitaux. Amazon, qui a créé le standard du Retail Media online, enregistre à lui seul plus de 50 Mds $ sur Retail Media à l’échelle mondiale en 2024, et capterait 60 à 75% de l’activité Retail Media en France.
Derrière le géant de Seattle, on retrouve d’autres « pure players » comme Cdiscount, et des acteurs omnicanaux à forte empreinte digitale, comme Fnac Darty, qui ont développé leurs propres plateformes de Retail Media. La part résiduelle des budgets Retail Media captée par les autres distributeurs est marginale.
Les acteurs qui réussissent à développer une activité de Retail Media forte se distinguent par deux caractéristiques structurelles :

• une activité exclusivement ou largement online, le digital permettant une grande souplesse dans l’insertion de publicités tout le long du parcours d’achat et permettant une exploitation intensive des données client (données de navigation en particulier) ;
• Une marketplace forte, le Retail Media offrant aux vendeurs une possibilité nouvelle de mettre en avant leurs offres, alors que pour les fournisseurs des produits vendus en propre par les distributeurs, le Retail Media vient s’ajouter aux dispositifs déjà intégrés dans le Trade Marketing.

Un modèle à repenser pour les distributeurs majoritairement physiques

Pour capter la croissance de cette nouvelle activité publicitaire, les grands noms de la distribution se sont positionnés sur le terrain du Retail Media ces dernières années. En témoignent les lancements de Unlimitail par Carrefour et Publicis, Valiuz par la galaxie AFM, Infinity par Intermarché et Casino ou encore Retailium par But et Conforama.
Mais cette activité née du digital et des marketplaces n’est pas aisée à retranscrire chez ces distributeurs à vocation majoritairement physique, au-delà de leur activité e-commerce souvent minoritaire :

• l’intégration dans un parcours d’achat physique de publicités supplémentaires, idéalement digitales, n’est pas simple et l’exploitation à la volée de la donnée client pendant les parcours est une gageure ;
• le Retail Media vient s’ajouter pour leurs fournisseurs aux dispositifs de Trade Marketing déjà en place sur des formats parfois proches. Cela complexifie la communication auprès des fournisseurs et génère de la cannibalisation entre les deux dispositifs.

Pourtant, le Retail Media, adossé à une plateformisation et une autonomisation des annonceurs, et à un usage intensif de la data et donc une promesse de performance accrue, apporte une réelle plus-value dans tous les secteurs de la distribution par rapport aux dispositifs traditionnels du Trade Marketing par nature plus figés.
Walmart, a en particulier réussi à faire de Walmart Connect, son entité dédiée au Retail Media, un pilier de sa rentabilité. Walmart Connect pesait pour un quart du résultat d’exploitation du groupe au quatrième trimestre 2024 (4,4 Mds $ de revenus publicitaires en 2024, en croissance de 27% par rapport à 2023). Ce succès n’a été possible que grâce à des investissements majeurs : déploiement de 150 000 écrans en magasin, développements informatiques pour faciliter l’interconnexion avec les annonceurs et les agences, rachat d’une marque de télévisions connectées etc.

Comment inventer un modèle Retail Media adapté à la réalité des distributeurs majoritairement physiques ?

Pour un distributeur majoritairement physique dont les fournisseurs ont déjà des pratiques ancrées de mise en avant de leurs produits, le modèle du Retail Media reste à ré-inventer sous peine de se limiter à une activité Retail Media adossé à la seule activité e-commerce. Faut-il digitaliser le magasin à outrance pour dupliquer le Retail Media online au risque de se brûler les ailes à grands coups de CAPEX ? Faut-il au contraire exploiter au maximum les dispositifs déjà intégrés au parcours (caisses, applications…) ? Faut-il sortir du magasin en étendant le media distributeur comme semble vouloir le faire Walmart avec le rachat de Vizio, fabriquant de télévisions connectées ? La réponse ne sera pas unique, et les distributeurs qui sortiront leur épingle du jeu sont ceux qui arriveront à retranscrire les promesses du Retail Media pour les annonceurs, performance et autonomie, dans le cadre de leur parcours d’achat et de la réalité des pratiques de leurs clients.
Pour avancer de manière maîtrisée, une phase d’expérimentation est nécessaire pour faire émerger le modèle gagnant. Les facteurs clefs de réussite de cette approche sont selon nous les suivants :

• intégrer dès la conception de la proposition de valeur une sélection de fournisseurs pour garantir l’émergence d’une offre Retail Media magasin adaptée aux besoins des annonceurs ;
• s’associer avec un partenaire technologique pour porter les enjeux techniques et tester des solutions innovantes​ ;
• mettre en place un système de co-financement clair et équilibré entre le distributeur, les fournisseurs et le partenaire technologique ;
• caler les modalités de partage de la valeur entre les parties prenantes dans le cadre des expérimentations, et réfléchir au mode de gouvernance .

Participer à l’émergence d’un modèle Retail Media physique de référence : une opportunité à saisir

Sous bien des aspects, le développement du Retail Media n’est pas sans rappeler les évolutions tractées par l’émergence du modèle Marketplace. Comme le Retail Media, les Marketplaces sont nées dans l’univers digital, avant que les distributeurs majoritairement traditionnels ne s’en saisissent. Parmi ces derniers, ce sont ceux qui se sont le plus tôt saisi du sujet qui aujourd’hui ont la plus forte activité marketplace.
Le Retail Media, vecteur de performance publicitaire et levier de valorisation des enseignes de distribution, va continuer de se développer. Il y a fort à parier que les distributeurs qui se positionneront au plus tôt sur cette activité contribueront à créer le modèle de référence au-delà de la seule sphère du e-commerce. Ils prendront alors un coup d’avance vis-à-vis de leurs mais aussi, et c’est peut-être le plus important, dans les habitudes des annonceurs.  

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Un levier de valeur qui s’aborde pas à pas

La maintenance prédictive figure comme l’un des cas d’usage parmi les plus stratégiques de l’intégration de l’intelligence artificielle dans l’entreprise. C’est un levier clé pour renforcer durablement la performance industrielle et la résilience de ses opérations, en témoignent les résultats évoqués dans le rapport The True Cost of Downtime 2024 :

• une amélioration de 85 % de la précision des prévisions de temps d’arrêt ;
• une réduction de 50 % des temps d’arrêt imprévus des machines ;
• une augmentation de 55 % de la productivité du personnel de maintenance ;
• une réduction de 40 % des coûts de maintenance.

Une première étape pilote permet de poser les preuves concrètes des opportunités d’un projet de maintenance prédictive à plus grande échelle grâce à une extrapolation. Cette approche progressive, fondée sur l’exploitation intelligente de la donnée (des statistiques descriptives à des modèles IA), vise à créer de la valeur dès le court terme tout en posant les bases d’un déploiement structuré de la maintenance prédictive.

Les bénéfices économiques et opérationnels attendus sont multiples :

• Réduction des coûts liés aux pannes imprévues et aux interventions d’urgence ;
• Augmentation de la disponibilité opérationnelle des équipements critiques ;
• Diminution des stocks immobilisés de pièces de rechange ;
• Contribution aux objectifs RSE, via la réduction de la consommation énergétique et l’allongement de la durée de vie des équipements ;
• Optimisation du dimensionnement des équipes internes et du recours à la sous-traitance.

Comme pour tout projet d’envergure comportant des incertitudes sur les zones de création de valeur, il est fondamental de démarrer par un diagnostic ciblé avant de projeter son implémentation globale.  Nous quantifions l’existant (nombre de pannes, d’interventions, d’heures de perturbation associées à la maintenance corrective, identification des équipements problématiques) et les sources de variabilité pour définir les « poches d’inefficience » et les opportunités de gain. Ce diagnostic constitue également un excellent moyen d’aligner les équipes sur une vision factuelle, créant ainsi les conditions optimales pour identifier et prioriser les « quick wins ».

Par expérience, la Preuve de Valeur (POV), prérequis à la mise en place de transformations plus structurante ; peut se réaliser sous 8 semaines de travail sur un périmètre pilote à fort potentiel. Cette méthode permet de limiter les investissements initiaux, tout en démontrant concrètement, à travers des résultats mesurables, la pertinence et la rentabilité de la démarche d’optimisation des opérations de maintenance dans le système actuel. et à bâtir une trajectoire sur mesure.

Lors de la première phase d’un projet chez un de nos clients en 2025, nous avons pu observer les bénéfices suivants :

Nos convictions pour réussir : tester, embarquer, transformer

La modélisation prédictive, couplée à une analyse approfondie des tickets d’intervention, permet d’identifier avec précision les poches d’optimisation et de simuler les conséquences selon les scénarios de suivi de la maintenance. La réussite d’un projet de ce niveau ne dépend pas uniquement des algorithmes, mais également de l’adhésion interne, aussi bien de la direction générale que des techniciens. Lorsque ces derniers ne sont pas associés dès le départ, nous avons constaté à quel point les nouvelles solutions peuvent être perçues comme complexes, inutiles ou déconnectées du réel. L’enjeu est de faire émerger les recommandations dans un dialogue avec ceux qui vivent les machines au quotidien.

En témoigne l’exemple d’un grand groupe industriel d’infrastructures qui a rationnalisé récemment ses opérations de maintenance. Son objectif ? Gagner 20 % de productivité dans les 3 ans. L’analyse de plus de 60 000 opérations de maintenance sur 3 Business Units a permis de simuler divers scénarios d’amélioration, tels que la mutualisation des trajets des techniciens, l’implémentation d’un pilotage en temps réel et une meilleure efficience de ces professionnels en opérations. Ces ajustements doivent permettre une augmentation de la productivité entre 25 et 35 %, générant ainsi des économies considérables et une amélioration des conditions de travail.

Forts de plus de 10 années d’expérience des transformations de l’industrie, nous avons défini les quatre piliers sur lesquels repose la réussite d’un projet de maintenance prédictive :

1. La data doit servir des résultats économiques, dès le court terme.
La donnée est mobilisée au service d’un objectif clair : faire émerger des gains rapides et rentables. Les analyses à granularité fine révèlent parfois des gisements de valeur insoupçonnés.

2. La compétence métier est aussi essentielle que la technologie.
La démarche n’est efficace que si elle s’appuie sur les experts internes. Ils participent aux analyses, interprètent les résultats et garantissent la mise en œuvre opérationnelle.

3. Le test and learn n’est pas une option : c’est une méthode.
Plutôt qu’un grand plan théorique à l’échelle du groupe, nous recommandons d’attaquer par un périmètre pilote ciblé. Puis, de déployer progressivement, en mesurant les résultats à chaque étape.

4. Le ROI, élément central du pilotage.
Les analyses se structurent autour d’indicateurs économiques solides. Ces KPI sont indispensables à la décision, à la priorisation et plus prosaïquement à l’onboarding des comités de direction.

Moins de perfection, plus d’action : dépasser les freins à la transformation

Face à une promesse si forte, qu’est-ce qui explique que toutes les directions industrielles n’ont pas encore enclenché la dynamique de transformation ?  Non par manque de conviction, mais parce que plusieurs freins bien concrets viennent ralentir l’élan.

Premier point d’achoppement : les données nécessaires sont rarement centralisées. Entre les historiques de maintenance logés dans des fichiers Excel, les tickets SAV saisis à la main et les systèmes de GMAO ou MES peu interconnectés, la matière première reste difficile à exploiter. Sans données accessibles, fiabilisées et suffisamment granulaires, toute ambition prédictive perd de sa crédibilité. Le diagnostic ciblé, à partir des données réellement disponibles nous permet d’avancer sur un périmètre pilote sans attendre un référentiel parfait.

Dans de nombreux groupes, les équipements diffèrent selon les sites, les pays, voire les lignes de production. Certains sont récents et déjà instrumentés ; d’autres, plus anciens, échappent à toute remontée de données automatique. Cette diversité rend complexe la mutualisation des approches et nécessite une adaptation fine des modèles selon le contexte local. L’approche sur la segmentation permet d’adapter les analyses à la réalité de chaque site.

Enfin, sans projection économique solide, il est difficile de mobiliser les décideurs. L’enjeu n’est pas seulement de démontrer qu’une approche IA fonctionne, mais de prouver qu’elle génère des économies mesurables, dans un calendrier compatible avec les attentes de retour sur investissement. Les directions attendent un chiffrage clair et robuste, c’est le rôle de la Preuve de Valeur qui permet d’engager les décisions à l’échelle du groupe.

L’IA au service des machines : la surveillance intelligente qui dope la performance

Certaines tentatives échouent parce qu’elles restent dans une logique purement technique. Modéliser, prévoir, anticiper : oui. Encore faut-il que les recommandations s’intègrent réellement dans les processus industriels, en croisant les indicateurs avec les priorités métiers. L’IA devient un outil au service de la performance, pas un nième POC qui ne se rapprochera jamais du passage à l’échelle.

Les résultats de la mise en œuvre de la maintenance prédictive cités plus haut ne disent pas tout. La surveillance de l’état des machines pilotée par l’IA va plus loin. Anticiper une panne permet de réduire jusqu’à 40 % le recours aux pièces de rechange, limitant ainsi le gaspillage et les émissions de carbone. L’énergie est optimisée, la production gagne en efficacité, et la maintenance prédictive permet de concentrer les équipes là où elles créent le plus de valeur.

Lorsque l’attention et les ressources de l’entreprise sont dédiées à la réparation des équipements et à la résolution des problèmes de production, il ne subsiste plus d’énergie ni de fonds pour favoriser l’innovation. La transition vers la maintenance prédictive n’est pas une promesse technologique abstraite. C’est une opportunité business tangible qui a l’avantage majeur de reposer sur des données existantes, une expertise métier, et sur une approche structurée, pour une transformation pas à pas.

Surcoûts liés aux défaillances : quand chaque minute d’arrêt devient une perte colossale

Avez-vous déjà quantifié l’impact d’un arrêt machine ? Qu’il soit causé par une panne, une pénurie de matériaux ou une usure non détectée, l’interruption d’une chaîne de production peut rapidement se chiffrer en milliers, voire en millions d’euros. Une seule heure d’arrêt peut avoir des conséquences en cascade : augmentation du coût salarial liée au temps improductif, surconsommation énergétique pour compenser le retard, pénalités de livraison, risques pour la réputation et dégradation de la relation client. Pour les entreprises manipulant des produits périssables, les pertes peuvent aller jusqu’à la destruction de lots entiers, comme dans la filière laitière où un délai de reprise de 24 à 48 heures est critique.

Les chiffres parlent d’eux-mêmes : selon ABB^[1], le coût moyen d’un arrêt non planifié atteint 68 000 € de l’heure pour une entreprise industrielle française, et jusqu’à 116 000 € à l’échelle mondiale. 79 % des industriels français subissent au moins un arrêt par mois, contre 69 % à l’international. Le rapport The True Cost of Downtime 2024 de Siemens^[2] va plus loin : les arrêts imprévus représentent désormais 11 % du chiffre d’affaires des 500 plus grandes entreprises mondiales. Face à cette inflation des coûts cachés, les industriels ont été contraints d’agir. En quelques années, l’industrie lourde a réduit d’un tiers la durée des arrêts grâce à l’adoption de technologies avancées : l’IoT pour surveiller en temps réel la santé des équipements, la maintenance prédictive (PdM) pour anticiper les pannes et éviter la maintenance excessive. Ces avancées sont pourtant loin d’être généralisées : 25 % des entreprises françaises

[1] La valeur de la fiabilité, enquête réalisée par ABB et Sapio Research, juillet 2023

[2] The True Cost of Downtime 2024, Siemens 

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À l’heure où les transitions énergétiques et écologiques s’imposent comme une nécessité face à l’urgence climatique, une nouvelle bataille mondiale se joue autour des ressources stratégiques en mer. Routes maritimes, gisements offshore, zones économiques exclusives, nouvelles énergies : la mer est plus que jamais au cœur des convoitises.

Les tensions géopolitiques et économiques autour des océans et mers et de leurs ressources sont-elles un accélérateur ou un frein à la transition énergétique et à l’adaptation au changement climatique ? Comment les entreprises font-elles face ?

Episode #3 : Océans sous tension : ressources stratégiques et transitions écologiques

Dans ce troisième épisode de notre série de podcasts vidéo Chocs et Stratégie, nous analysons les enjeux stratégiques, les risques et les opportunités d’un monde maritime en pleine mutation, aux côtés de Thierry Duchesne, Directeur du département maritime FMES et Angelos Souriadakis, Senior Partner Kéa.

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Croissance rapide en Afrique, vieillissement en Europe et en Asie, urbanisation accélérée : ces dynamiques bouleversent les équilibres géopolitiques et impactent directement les entreprises.
Comment anticiper les migrations, intégrer des populations culturellement diverses, gérer les sensibilités religieuses, tout en restant inclusifs et performants ?

Pour répondre à leurs questions, Kéa lance Chocs & Stratégie, une série de podcasts vidéo inédite, en partenariat avec l’Institut FMES.

Episode #2 : Choc démographique, géopolitique et entreprise 

Sophie Serratrice, Senior Partner chez Kéa et Gérard-François Dumont, géographe, explorent les grands basculements démographiques et leurs implications concrètes pour les stratégies économiques, les ressources humaines et la gouvernance des entreprises.

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Quand l’agenda du monde vient bousculer l’agenda du dirigeant.

La question géopolitique s’installe durablement au cœur des préoccupation des dirigeants : 97% d’entre eux disent en avoir subi les effets quand seulement 4% ont le sentiment de l’avoir bien intégrée à leur stratégie.

Pour répondre à leurs interrogations, Kéa lance Chocs & Stratégie, une série de podcasts vidéo inédite, en partenariat avec l’Institut FMES.

Épisode #1 : Nouvelle donne géopolitique et stratégie d’entreprise

Pascal Ausseur, Directeur Général de l’Institut FMES et Hervé Baculard, Senior Partner chez Kéa expliquent les 3 configurations géopolitiques – triangle d’or, de fer et de cuivre – avant de débattre des stratégies à adopter face à un monde qui change profondément et rapidement.

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Comment créer de la valeur dans un horizon de temps court tout en améliorant la performance économique sur le long terme ?

Le pricing est considéré à juste titre comme un des leviers les plus puissants et relativement simples à actionner tout en livrant des résultats sur un temps court. Par pricing, on entend l’ensemble des éléments de la politique tarifaire et commerciale de l’entreprise, ainsi que la gouvernance et le pilotage des décisions associées. Pour les acteurs en BtoC, il s’agit de la définition du prix et du pilotage de la promotion, en BtoB, il englobe la définition des tarifs, des conditions clients et des remises commerciales.

Nous vous partageons ici notre vision du pricing comme levier de performance ainsi que nos expériences sur ce thème et les résultats obtenus :

• pourquoi le pricing fait-il partie des leviers susceptibles d’être actionnés prioritairement dans un projet d’amélioration de la performance économique ?
• comment optimiser le pricing pour obtenir des résultats probants à court terme ?
• nos convictions pour capturer la valeur du pricing.

Le pricing, un levier puissant et rapide pour contribuer à la restauration de sa profitabilité

Selon notre expérience, le pricing est un levier relativement facile et rapide à activer. En effet, hormis sur les marchés régulés, l’entreprise a généralement une grande latitude pour définir sa politique tarifaire et la faire évoluer. 

La décision d’une hausse ou d’une baisse de prix pour lancer des optimisations de « 1er ordre » génère traditionnellement des impacts visibles sur un horizon très court de quelques mois. Ces optimisations sont à la portée de toutes les entreprises, sans investissement majeur. À cette rapidité de mise en œuvre, s’ajoute l’effet de levier particulièrement puissant du pricing puisqu’il permet de générer directement de l’EBITDA : l’optimisation de la politique tarifaire génère traditionnellement une hausse modérée des revenus de l’ordre de 1 % mais se traduit par une forte amélioration de l’EBITDA qui s’accroît en moyenne de 8 %.

Les refontes de politique tarifaire plus avancées (par exemple : algorithmes de pricing dynamique, optimisation des prix locaux, etc.) peuvent s’ajouter aux optimisations de 1er ordre évoquées ci-dessus.

Elles impliquent généralement des changements plus profonds qui requièrent à la fois la transformation des métiers et de faire évoluer les pratiques des équipes commerciales. Ces changements nécessitent des délais de mise en œuvre plus longs. Leur impact sur la rentabilité est loin d’être anodin et peut générer des augmentations d’EBITDA de 15 %.

Réaliser une refonte de prix nécessite un travail extrêmement rigoureux et doit intégrer différentes dimensions qui dépassent largement le sujet de la révision du prix « visible » ou « communiqué ».

En effet, le pricing :

• touche plusieurs couches de l’organisation : sans coordination, on peut rapidement se retrouver dans des situations sous-optimales (ex : double marginalisation ou au contraire promotions sous-efficaces) ;
• fait l’objet de nombreux biais cognitifs : surestimation des effets du prix et de la promotion sur les volumes, reposant sur des exemples anecdotiques qui ne résistent généralement pas à l’examen statistique ;
• dépasse la simple notion d’« étiquette de prix » : le prix est un véritable outil au service de la stratégie, une clé d’entrée pour développer un marché ou s’adapter à l’incertitude, à l’instar de l’utilisation du prix comme réponse à la mise en place de tarifs douaniers.

Un distributeur B2B (chiffre d’affaires supérieur à 2 Mds €) faisait face à une érosion de sa marge et à une difficulté à déployer une stratégie de pricing depuis le central jusqu’aux commerciaux sur le terrain. Sa politique tarifaire était particulièrement complexe à piloter du fait des paramètres de son activité :

• une base client très importante (plus de 300 000 clients) et très hétérogène, allant du particulier aux grands groupes de BTP ;
• une offre produits très vaste et profonde (plus d’1 million d’articles) ;
• une complexité dans l’animation tarifaire de la politique tarifaire construite par une juxtaposition de grilles de remises, chacune définie à son niveau (central, agence, commercial…) entraînant parfois des incohérences manifestes et une illisibilité du positionnement prix du distributeur pour ses différents segments de clients.

Nous avons accompagné l’entreprise dans la refonte de sa stratégie de pricing avec un triple objectif :

• simplifier la stratégie tarifaire et la rendre lisible pour les clients ;
• assurer une cohérence globale, de la responsabilité des équipes centrales ;
• fournir aux équipes commerciales des outils d’aide à la décision.

Chaque client se voit désormais proposer des prix adaptés à son profil et adaptés à ses achats. Des recommandations claires de prix minimum et maximum guident les commerciaux. En parallèle, des règles de validation et une gouvernance renforcée permettent de garantir une cohérence globale avec la stratégie. Au-delà d’une amélioration de marge de 10 %, l’entreprise a retrouvé une capacité à agir rapidement et à aligner les prix pratiqués avec sa stratégie et ses objectifs financiers.

Comment optimiser son pricing dans les secteurs BtoB et BtoC ?

Une approche en trois phases permet d’obtenir des résultats probants à court terme :

• Phase 1 :
  • Repenser sa stratégie commerciale et s’assurer que l’ensemble est bien aligné sur cette stratégie : sur quelle cible doit-on fournir des efforts et sur quelle cible va-t-on chercher la valeur ? Et ce, pour chaque segment client, segment produit, canal, zone géographique, et tout croisement de ces dimensions.
  • Analyser les pratiques et les données historiques pour identifier les premières poches de gains et mettre en évidence certains effets traditionnels comme l’élasticité ou la sensibilité de certains clients, segments ou produits à la promotion.
  • Revisiter les modalités de calcul de la profitabilité des clients, les produits… par exemple, valoriser les gratuits dans le calcul de la marge, les services associés, les extensions de garantie.

L’un de nos clients, fabricant d’huile d’olive, souhaitait repenser sa stratégie commerciale dans le cadre d’une montée en gamme, de la construction d’un nouveau positionnement prix, de la montée en puissance des MDD et surtout d’une inflation inédite (plus de 40 %) sur l’huile d’olive. L’analyse des prix de ventes auprès des distributeurs, mais également des prix pratiqués par les distributeurs auprès de leurs clients pour les produits de ce fabricant et ses concurrents a permis d’identifier des poches de valeurs conséquentes, notamment concernant la répercussion de l’inflation sur les prix. Sur les produits hauts de gamme par exemple, le fabricant avait absorbé la hausse des prix de peur de franchir des seuils psychologiques quand les distributeurs avaient augmenté leur marge en augmentant les prix. Par ailleurs, l’estimation statistique fine de l’impact des promotions sur les ventes aux clients finaux selon le produit, la région, le distributeur ou encore la période a permis le calcul précis des ROIs de chaque promotion. Cette analyse des sensibilités aux promotions a permis la construction d’une stratégie commerciale ROIste assurant des performances constantes à budget promotion réduit (moins de 12 %) en proposant le bon niveau de promotion pour chaque mix région, produit, période, distributeur.

• Phase 2 : identifier les poches de valeur et les optimisations possibles pour répondre aux enjeux
  • Explorer les bonnes pratiques des concurrents ou les pratiques d’autres marchés, scraping de prix, entretiens experts, études de marché…  pour identifier les innovations tarifaires à mettre en place.
  • Explorer ses données de ventes, et grâce aux bons modèles économétriques, estimer l’élasticité-prix des clients à un niveau fin ; des variations d’élasticité d’un produit à l’autre ou d’un segment client à l’autre sont généralement le signe de poches d’optimisation conséquentes :
    • pour cela, on construit des modèles basés sur des historiques de vente à la maille la plus fine possible sur plusieurs années ;
    • on étudie grâce à des modèles économétriques, comment les performances de ventes sont impactées par les changements de prix, en neutralisant les autres facteurs de marché qui affectent également la performance et peuvent brouiller la lecture ;
    • les modélisations permettent d’analyser de grands volumes de données (en général, plusieurs millions de lignes) et de descendre à une maille très fine, par exemple au produit x segment client. Ainsi, avec 1 000 produits, 10 segments clients et un volume de transactions suffisamment important, on parvient à estimer 10 000 élasticités prix distinctes.
  • En s’appuyant sur les élasticités observées, modéliser et simuler des ajustements de prix, les tarifs et les remises sur la base de modèles statistiques prédictifs : si je vends mon produit à tel prix, combien j’en écoule ? Et si j’augmente mon prix de 5 % ? de 10 % ? etc.

En effet, il s’agit d’optimiser la rentabilité, et pas uniquement la top line. Et cela passe par la combinaison d’une compréhension fine sectorielle et métier, y compris des dynamiques des filières, et d’une expertise technique forte qui permet de construire des moteurs économétriques sur-mesure.  

Une marque de vêtements pour enfants cherchait à maximiser sa marge pendant les soldes, tout en optimisant l’écoulement des stocks afin de limiter les invendus en fin de saison. Dans le même temps, elle devait veiller à maintenir un taux de remise global équivalent à celui des saisons précédentes, afin de préserver une image de marque cohérente avec ses pratiques commerciales habituelles.

Nous accompagnons cette marque depuis quatre ans, avec à ce jour huit périodes de soldes optimisées. Cette collaboration continue a permis de déployer plusieurs leviers d’amélioration de la performance :

• optimisation fine des taux de promotion pour chaque produit à chaque opération, soit aujourd’hui environ 20 000 références traitées par saison ;
• extension progressive du périmètre d’optimisation, d’abord de la France vers plusieurs marchés européens, puis jusqu’au Japon ;
• intégration des produits d’anciennes collections vendus en magasins d’usine, qui nécessitent un traitement spécifique ;
• recommandation et mise en place d’un taux de remise inédit, jamais utilisé auparavant, qui a permis de dynamiser significativement les ventes sur l’ensemble du réseau.

Pour chaque nouveau marché intégré, nous réalisons une modélisation sur-mesure, adaptée aux comportements spécifiques des consommateurs locaux.

Les résultats sont au rendez-vous, avec des impacts mesurables à chaque opération de soldes :

• un gain de marge moyen supérieur à +10 %, soit environ 1,1 M€ par opération ;
• une hausse du chiffre d’affaires de +15 %, équivalente à environ 2,8 M€ ;
• un pilotage maîtrisé du taux de démarque moyen, systématiquement en ligne avec les objectifs financiers fixés ;
• une définition du budget des soldes deux mois à l’avance, grâce à des prédictions réalisées avec une précision d’environ 5 %.

Notre moteur de prédiction permet de simuler l’impact de chaque action envisagée et d’en quantifier les gains ou les risques associés. L’approche utilisée est adaptable à d’autres secteurs confrontés à des problématiques similaires, avec des résultats comparables à la clé.

• Phase 3 : passer par une phase de test avant un déploiement à grand échelle

Qu’il soit à la hausse ou à la baisse, le caractère anxiogène d’un ajustement tarifaire peut freiner la décision. Rien de tel que l’épreuve du terrain pour se faire une conviction, emporter l’adhésion et améliorer les modèles :

• que ce soit pour tester les conclusions des modèles prédictifs et prescriptifs ;
• ou pour tester les processus et la capacité des équipes à assumer une nouvelle politique de prix.

Ainsi, forts de notre expérience, nous préconisons un déploiement progressif avec des approches sous forme de sprints durant lesquels les équipes opérationnelles pourront faire des retours en boucle courte pour plus d’agilité :

• choisir un périmètre restreint pour tester la politique de prix avant de l’étendre à l‘ensemble de son marché : sous-ensemble de produits, de clients, canal web uniquement ou sous-ensemble de points de vente…
• … tout en faisant en sorte que les enseignements du test sur cet échantillon soient généralisables :
  • représentativité de l’échantillon de test : est-il suffisamment comparable au reste de l’activité ? peut-on trouver un autre échantillon témoin au comportement similaire ?
  • le test permettra-t-il de collecter suffisamment de données : des méthodes statistiques comme les calculs de puissance permettent d’anticiper le nombre d’observations à collecter pour se donner une bonne chance de mesurer l’impact de prix testé.

L’application du pricing par l’ensemble des équipes et notamment les équipes commerciales est un véritable enjeu pour la réussite d’un projet de refonte du pricing. Elle passe par une gouvernance adaptée qui est en mesure de faire appliquer les décisions sur le terrain.

Conclusion

Nous recommandons une approche holistique du pricing qui prend en compte non seulement la stratégie de l’entreprise mais aussi les dynamiques qui animent sa filière et plus largement ses marchés.

5 axes clés sont à mettre en œuvre pour tirer le plein potentiel du pricing :

1. Positionner le bon curseur de sophistication et les thématiques à traiter en fonction du contexte de l’entreprise, de sa stratégie et des gains à aller chercher.

2. Simplifier au maximum l’administration et les processus de pricing en délégant la gestion de la complexité à l’IA, les modèles économétriques et algorithmes d’optimisation.

3. Chercher des gains de court terme (« low-hanging fruits » ) pour financer les investissements dans les optimisations plus complexes à mettre en place.

4. Utiliser les modèles adaptés pour ce type de questions : la data permet certes d’objectiver les constats et de dépasser les biais cognitifs, mais les sujets de pricing font également l’objet de biais statistiques bien documentés dans la littérature scientifique. Ne pas utiliser le bon modèle, c’est potentiellement se tromper du simple au double dans l’évaluation des élasticités-prix et prendre la mauvaise décision.

5. Définir la stratégie de changement et les leviers de mobilisation de la force de vente dès la phase de diagnostic et prévoir un accompagnement au plus près du terrain durant la phase de déploiement pour assurer la bonne compréhension et la bonne appropriation par les équipes.

En combinant ces 5 axes, dans une approche à la fois holistique et pragmatique, le pricing sera utilisé comme un levier de création de valeur et d’opportunité alors qu’il peut être perçu comme une contrainte et une source de frustration pour les équipes opérationnelles.

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Mais cette abondance peut s’avérer contre-productive. S’il fut un temps où les grands projets pouvaient être vécus comme la perspective d’un nouveau souffle, aujourd’hui ils tendent bien souvent à alimenter un sentiment de perte de sens, de surcontrôle ou de perte de l’intérêt du métier. Dans un rapport publié en mars 2023, la DARES a démontré que l’accumulation de changements dans l’environnement de travail provoquait une augmentation significative du nombre de salariés jugeant leur travail insoutenable jusqu’à la retraite.

Outre un désengagement des salariés, cette surcharge transformationnelle que nous appelons « transfobésité » génère beaucoup de complexité et donc des coûts qui pèsent sur la rentabilité escomptée des nombreux projets lancés.

Revenir à l’essentiel, se débarrasser du superflu, accepter de se redonner du temps et de ne pas courir toutes les urgences pour au contraire dégager de nouvelles marges de manœuvre : voilà ce à quoi pourraient aspirer les dirigeants en pareille situation !

Nous vous proposons notre éclairage sur cette « transfobésité » ainsi que les méthodes et démarches pour un retour à une « juste transformation ».

Les 7 symptômes de la transfobésité

Nous avons recensé 7 symptômes possibles d’une surcharge transformationnelle :

• Le mille-feuille de projets : leur nombre dépasse largement la capacité d’un collaborateur, et en particulier du management, à les délivrer ou à les mettre en œuvre. Leur addition crée sa propre complexité et donc des coûts de régulation, d’arbitrage ou d’interfaçage.
• L’altération du discernement : l’enchevêtrement des couches de transformation rend le sens et l’ambition des dirigeants de plus en plus flous. Il devient difficile de distinguer les informations pertinentes des superflues, surannées ou erronées et nombre d’entre elles entrent en conflit avec les réalités du terrain.
• Le stress et anxiété / agendas surchargés : chacun a la sensation d’être dépassé ou de courir d’une réunion à l’autre sans avoir le temps de faire avancer ses dossiers…  Avec parfois de la fatigue mentale, de l’épuisement, affectant ainsi le bien-être général et donc l’énergie de l’organisation jusqu’à susciter des tensions que l’on tente de contenir avec des démarches RPS.
• L’obsolescence des mots et des punchlines avec pour conséquence l’obsession pour le narratif « Quel story telling » pour faire comprendre « Vision 2030 », Cap 2027 », « Nos Valeurs » … Des mots sincères dans des démarches authentiques qui ne sont plus entendus.
• Le conservatisme ou pire que tout, le renoncement : quand j’ai le sentiment que mon environnement est régulièrement questionné, quand ses multiples dimensions sont fréquemment revisitées, je perds mes repères. Une forme de lassitude s’installe réveillant l’instinct grégaire et de juste dépense d’énergie (« à quoi bon bouger si demain je dois recommencer ? »).
• La « stagflation » de la productivité : tous les projets visent une amélioration de la performance de l’entreprise mais paradoxalement, leur accumulation pèse sur le coût marginal d’obtention d’un point de productivité supplémentaire.
• L’inertie de la décision : une surabondance de projets avec par construction de nombreuses intrications complique le processus de prise de décision car il devient difficile de peser toutes les options et de faire des choix éclairés.

A titre d’exemple, avec plus de 250 projets en cours pour environ 2000 collaborateurs, un de nos clients dans le secteur des médias présentait sans surprise plusieurs signes de « transfobésité ». Ceux qui se manifestaient le plus fortement étaient leur inertie dans la prise de décisions et un conservatisme savamment entretenu par l’organisation pour préserver chaque projet contre les autres. Il en résultait une grande difficulté à dégager un cap commun, un sentiment d’épuisement de collaborateurs sursollicités et des conflits entre équipes qui, faute de décision, continuaient de prioriser leurs efforts et leurs investissements à l’aune de leur intérêt particulier.

4 étapes pour revenir à une juste transformation et sortir de la transfobésité

1. Le check-up :

D’un côté, il s’agit de faire l’inventaire de tous les projets et de toutes les initiatives qui concourent à la transformation, en comprendre les enjeux et les impacts et les regarder avec les yeux des personnes impactées.

De l’autre, cette première phase permet d’écouter les terrains pour comprendre la façon dont ils ont vécu leurs dernières années en tant que salariés, dans quel état d’esprit ils sont aujourd’hui et ce qu’ils seraient prêts à changer ou voir changer. Cela permet de comprendre les relations entre groupes, la sociologie du terrain, le rapport avec la hiérarchie.

2. Evaluer l’adaptation des méthodes de transformation :

Toutes les méthodes de transformation ne sont pas adaptées à toutes les entreprises. Certaines organisations adorent jouer, d’autres aiment planifier précisément et d’autres au contraire préfèrent rester agiles pour saisir toutes les opportunités…

Ces préférences sont des traits culturels profondément ancrés dans l’histoire des entreprises. Les personnes morales sont dotées de personnalités propres réagissant plus ou moins positivement aux méthodes de transformation qui leur sont appliquées.

Pour évaluer l’adéquation entre personnalité de l’entreprise et méthodes de transformation, nous utilisons un modèle à 6 archétypes. Chaque archétype présente une logique propre de fonctionnement et réagira différemment à différentes méthodes de transformation :

3. Revenir à l’essentiel :

Temps 1 : Traiter les irritants en faisant la part des choses entre les attentes légitimes et les procès d’intention infondés :

• Agir sur les irritants et les attentes fondées par exemple sur des questions de conditions de travail qui reviennent souvent lors de nos écoutes terrain.
• S’interroger sur les procès d’intention qui ne sont pas fondés mais qui posent tout de même question : pourquoi sont-ils formulés ? Quelles sont les causes racines ? etc.
• L’action de corriger ce qui est préjudiciable doit être aussi visible que concrète : faire connaître « ce qui est fait » est porteur de synergie et d’engagement.

Temps 2 : simplifier son portefeuille de transformation :

• Identifier les lignes de force du portefeuille de transformations en cartographiant les projets qui le composent (ampleur des enjeux/bénéfices, risques de rejet/dilution, capacité de l’organisation à réussir).
• Reprioriser le contenu du programme de transformations en acceptant de stopper, abandonner, retarder, regrouper voire revenir en arrière sur certaines initiatives.
• Débureaucratiser certaines étapes de validation dudit portefeuille au bénéfice de l’action en simplifiant la gouvernance et les processus de décision.

4. Organiser… pour susciter la vie et non seulement pour remettre de l’ordre…

Une fois posées les bases de ce retour à l’essentiel, il est temps de s’organiser pour ne pas revenir en arrière et permettre un dialogue constant entre ceux qui impulsent des transformations et les terrains où elles doivent être mises en œuvre.

Les conditions de ce dialogue sont intrinsèquement dépendantes du rapport culturel au travail qui prédomine dans un pays.

En France, Philippe d’Iribarne a identifié 8 grandes spécificités du rapport au travail dans lesquelles nos clients se retrouvent généralement très bien. Elles appellent 6 leviers organisationnels à mobiliser pour réengager le corps social :

Au fil des nombreuses années que nous avons passées à arpenter le monde du travail, il y a un facteur d’engagement qui nous semble avoir particulièrement souffert de la transfobésité et de l’intensification du travail en général : c’est le lien social.

Ce sentiment est confirmé par plusieurs études du CEPREMAP et de l’INSEE à partir de l’Enquête sur les ressources et conditions de vie : de plus en plus de personnes affirment ressentir de la solitude voire être isolés dans leur travail. Et que dire de cette phrase entendue récemment chez un client : « certaines personnes ici ne fêtent même plus leur départ à la retraite. Ils disent au revoir le vendredi et le lundi, ils ne sont plus là ! ».

Voilà donc un vaste champ d’actions qui pourrait rapporter beaucoup en engagement sans mobiliser des millions d’Euros de CAPEX : se redonner les latitudes de s’écouter, dialoguer et célébrer les moments passés ensemble au travail !

La joie de travailler ensemble est un moteur sous-estimé dans le monde de l’entreprise, pourtant elle peut être un véritable catalyseur de succès pour dépasser les oppositions en tout genre en transformant radicalement l’expérience des employés et, par extension, la performance de l’organisation.

*La Logique de l’honneur : gestion des entreprises et traditions nationales, Philippe d’Iribarne, Edition Points, 1993

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Quels sont ces freins invisibles, souvent sous-estimés bien que déterminants pour construire une IA utile, légitime et durable au sein des organisations ?

Nous vous proposons une lecture stratégique de trois d’entre eux :

• l’humain, au travers de la culture et l’adhésion des équipes,
• la qualité et la gouvernance des données,
• l’absence d’une véritable mesure de la valeur créée.

La culture et l’adhésion des équipes

Dans l’entreprise, l’IA suscite encore beaucoup de craintes. Certaines sont très concrètes : peur de perdre son emploi, difficulté à comprendre les bénéfices réels, inquiétude face à un futur trop « IA-first ». D’autres sont plus diffuses, liées à la vitesse du changement ou à un sentiment de perte de contrôle. Face à cela, l’enjeu n’est pas de « convaincre » les réticents mais de créer un cadre d’usage clair, légitime, distribué — dans lequel chacun trouve sa place.

Cela suppose d’abord de reconnaître que les outils IA ne sont pas des outils classiques. Ils ne sont ni neutres ni instantanés : ils demandent un apprentissage mutuel. Les IA doivent apprendre les règles, les usages, la culture de l’entreprise. Et les collaborateurs doivent apprendre à collaborer avec elles, à comprendre leurs limites, à s’en faire des alliés plutôt que des concurrents. Ce travail d’ajustement dans le dialogue « homme-agent » est essentiel, mais souvent sous-estimé.

Dans ce processus, les écarts générationnels jouent un rôle structurant. La GenZ adopte l’IA avec aisance, de manière ludique et intuitive. Des outils, tels que celui de Character.ai qui permet de créer et de converser avec des agents personnalisés, séduisent une nouvelle génération qui ne cherche pas à « optimiser un processus » mais à explorer de nouvelles formes de relations, de travail et même d’identité numérique où l’IA intègre le quotidien comme compagnons, copilotes, voire des extensions de soi. Les cadres plus expérimentés peuvent être plus prudents — ce qui ne veut pas dire fermés, mais souvent plus exigeants sur le sens, la valeur ou la fiabilité. Il ne s’agit pas de lisser ces différences, mais de créer des ponts entre ces postures, pour favoriser la transmission, l’expérimentation et la montée en compétence collective.

Tout cela implique une acculturation à l’IA co-construite, progressive et ancrée dans les usages réels. Par exemple, un de nos clients a mis en place avec succès des « DOJO* IA ». Ce sont des espaces d’apprentissage collaboratif, où une équipe se réunit pour pratiquer et s’améliorer ensemble sur sa pratique de dialogue avec les agents IA. Cela permet aux collaborateurs de monter en compétence mais aussi d’accélérer l’engagement et, par extension, cela contribue également à améliorer la collaboration au sein des équipes concernées.

La qualité et la gouvernance de la donnée

Les projets d’IA, y compris générative, échouent rarement à cause des modèles eux-mêmes. Ce sont la qualité et la gouvernance des données qui posent problème. Selon le Sqream 2024 State of Big Data Analytics Survey, ils représentent à eux seuls près de 40 % des échecs (19 % une mauvaise préparation des données, 19 % une qualité des données dégradées), loin devant l’autre cause principale d’échecs qui est le budget insuffisant (29 %).

Sans une gouvernance claire, les données peuvent être incomplètes, mal structurées ou contradictoires. À la clé : des erreurs opérationnelles, des inefficacités, et parfois des biais massifs — problématiques à la fois sur le plan éthique et réglementaire, notamment dans le cadre de l’IA Act.

Cette problématique est particulièrement importante pour les groupes ayant une présence internationale. A titre d’exemple, nous sommes intervenus pour un groupe construit en partie par rachats externes, qui ne disposait pas d’une nomenclature client unifiée. Résultat : impossibilité de consolider des reportings fiables ou de lancer des analyses transverses, notamment pour avoir une vision de ses clients au niveau monde. Nous avons débuté par l’établissement d’un socle commun et la reconstruction d’une gouvernance de la donnée, autour de référentiels partagés, pour rendre l’analytics possible et performant.

Dans un modèle vertueux, l’IA elle-même peut devenir un levier de gouvernance. On peut l’utiliser pour automatiser la détection d’anomalies, améliorer la classification des données, ou faciliter leur gestion à grande échelle. À plus long terme, l’IA permettra aussi d’enrichir les jeux de données via des sources externes et de faciliter leur interopérabilité, en posant les bases d’un système de données plus dynamique, plus intelligent — et donc plus gouvernable.

L’absence d’une véritable mesure de la valeur créée

Sans indicateurs clairs, sans lecture financière, opérationnelle et humaine, on ne peut ni arbitrer, ni piloter, ni justifier les investissements. Il est difficile de fixer un cap partagé, et encore plus de capitaliser sur les succès passés. Un objectif stratégique, aussi ambitieux soit-il, doit pouvoir se traduire en résultats concrets, visibles à court ou moyen terme pour les équipes. Sinon, le progrès reste abstrait — et ce qui ne se voit pas ne mobilise pas, le changement devient flou — et donc subi. Les collaborateurs peinent à en percevoir l’utilité, surtout si les effets ne sont pas tangibles dans leur quotidien.

Il est donc essentiel de mettre en place un dispositif de mesure cohérent dès les premières étapes. Chaque POC doit être conçu comme une brique contributive : avec ses propres KPIs, mais aussi aligné sur des objectifs plus larges, pour pouvoir être comparé, capitalisé et intégré dans une trajectoire de passage à l’échelle. Tant qu’on reste dans une logique de POCs isolés, on reste dans l’expérimentation et non dans la transformation.

Enfin, il faut aussi élargir la notion de valeur. Un projet IA peut générer des gains business directs, mais aussi améliorer des processus, libérer du temps, renforcer l’engagement ou accélérer l’apprentissage collectif. Ces effets sont plus diffus, parfois plus longs à mesurer, mais essentiels pour embarquer durablement les équipes. Passer à l’échelle, c’est créer les conditions pour que l’IA produise de la valeur à tous les niveaux de l’organisation.

Nous avons notamment appliqué cette approche chez un acteur majeur de l’industrie, afin de l’aider à analyser et prioriser les 150 projets data lancés au moment de l’intervention. Cela suppose de proposer un regroupement des différents projets en fonction des principaux attendus (augmentation des revenus, amélioration de l’efficacité opérationnelle, satisfaction des usagers etc.) et de mettre en place une approche globale pour offrir une première mesure de la valeur (financière et stratégique) en fonction des différents secteurs, afin de pouvoir proposer rapidement une base de comparaison.

Conclusion

Ces trois enjeux sont au cœur d’un déploiement efficace de l’IA, générative ou non, et doivent être pris en compte dès la conception de la stratégie IA et des premiers tests. Cela demande la mise en œuvre de méthodologies de transformation (i) construites autour des équipes (ii) permettant d’identifier rapidement les problèmes liés à la qualité des données (iii) et de mesurer les principaux ROI associés au projet.

*terme emprunté au japonais, signifiant littéralement « lieu de la voie »

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