IA générative : dépasser le principe de précaution pour doper la compétitivité française

L’IA générative est déjà partout dans les conversations, les médias et les expérimentations d’entreprise. Pourtant, son déploiement à grande échelle reste encore timide en France et plus largement en Europe, alors que les États-Unis et plusieurs pays asiatiques accélèrent.

Jacques Pommeraud, PDG d’Inetum depuis février 2023, et ancien dirigeant chez Salesforce et Bureau Veritas, résume bien ce paradoxe : presque toutes les entreprises et administrations ont testé l’IA générative et constaté des gains de productivité sur certains métiers, mais le passage à l’échelle est freiné par notre culture du risque et par un environnement réglementaire perçu comme lourd. Selon lui, notre « principe de précaution » bride aujourd’hui des leviers de compétitivité indispensables à la France.

Bonne nouvelle : ce frein n’est pas une fatalité. En ajustant notre manière de piloter l’innovation, la France peut bénéficier pleinement de l’IA générative tout en restant exemplaire sur l’éthique, la transparence et la protection des citoyens.

Où en est réellement l’adoption de l’IA générative en France et en Europe ?

En deux ans à peine, l’IA générative est passée du statut de curiosité technologique à celui d’outil de travail quotidien pour des millions de personnes. En entreprise, la trajectoire est claire :

Phase d’expérimentation généralisée: la majorité des grandes organisations ont mené des pilotes ou des proof of concepts (POC) sur des cas d’usage ciblés (assistants rédactionnels, aide au développement logiciel, support interne, etc.).
Gains rapides et visibles: sur ces cas d’usage, les équipes constatent souvent des gains chiffrés de temps et de qualité (rédaction plus rapide, génération de code, préparation de documents, synthèse d’informations).
Mais un déploiement encore fragmenté: peu d’acteurs ont, à ce stade, industrialisé l’IA générative à l’échelle de toute l’organisation, avec des processus, des outils et une gouvernance unifiés.

C’est précisément cette bascule vers l’industrialisation qui marque aujourd’hui l’écart entre l’Europe et les régions les plus avancées :

En Amérique du Nord, de nombreux groupes intègrent déjà l’IA générative dans des produits, des parcours clients complets ou des outils internes standardisés.
En Asie, plusieurs États et grands conglomérats misent massivement sur ces technologies pour automatiser, personnaliser et accélérer la mise sur le marché.
En Europe, malgré une excellence académique et industrielle en IA, les projets restent souvent cantonnés à quelques directions pionnières (innovation, digital, data) sans transformation profonde de l’ensemble de l’entreprise.

Autrement dit, l’enjeu n’est plus de savoir si l’IA générative est utile, mais comment la déployer massivement, de façon responsable, dans un contexte européen exigeant.

Le principe de précaution en question : atout ou frein ?

En France comme en Europe, le principe de précaution est profondément ancré dans la culture politique, économique et juridique. Pensé à l’origine pour protéger la santé publique et l’environnement, il vise à éviter des dommages graves et irréversibles lorsque la science ne permet pas encore d’en mesurer précisément les conséquences.

Appliqué au numérique et à l’IA, ce réflexe peut être doublement interprété :

Un atout, car il pousse à anticiper les dérives possibles (biais, atteintes à la vie privée, désinformation, perte de contrôle des processus critiques) et à encadrer les usages sensibles.
Un frein, lorsqu’il se traduit par une attitude de blocage par défaut, une peur du risque disproportionnée face à des opportunités bien identifiées, ou par des délais de décision qui font perdre des années sur la concurrence internationale.

Jacques Pommeraud souligne ce point : les dirigeants européens ne doutent pas de la technologie, mais de leur capacité à transformer l’entreprise dans un environnement perçu comme risqué sur les plans social, juridique et réglementaire.

Le défi est donc clair : transformer un principe de précaution paralysant en un principe de précaution éclairé, qui autorise l’expérimentation, sécurise les usages et accélère l’adoption dès que les conditions sont réunies.

Trois freins majeurs au déploiement massif de l’IA générative

1. Des freins culturels : la peur de transformer en profondeur

Sur le terrain, plusieurs logiques culturelles freinent la mise à l’échelle de l’IA générative :

Scepticisme des dirigeants sur la transformation réelle: beaucoup ont compris le potentiel de l’IA sur des tâches ponctuelles, mais peinent encore à se projeter dans une refonte globale des métiers, des processus et des modèles économiques.
Crainte sociale: la peur de la destruction d’emplois, des mouvements sociaux ou de la déstabilisation de certains métiers incite à rester discret, voire à repousser des projets pourtant prometteurs.
Cultures du contrôle et de la conformité: dans de nombreuses organisations françaises, ce qui n’est pas explicitement balisé est considéré comme trop risqué, là où d’autres pays sont plus enclins à l’expérimentation encadrée.

Pourtant, les expériences les plus réussies montrent que lorsque les équipes sont associées très tôt, l’IA générative est perçue non comme un substitut, mais comme un amplificateur de compétences: moins de tâches répétitives, plus de temps pour le relationnel, l’analyse, la créativité et la valeur ajoutée.

2. Des freins juridiques et réglementaires : un environnement complexe, pas insurmontable

L’Europe s’est dotée de cadres ambitieux pour encadrer le numérique, comme la protection des données personnelles ou la régulation des services numériques. Le futur cadre européen spécifique à l’IA ajoute une nouvelle couche de règles, avec l’objectif de garantir des systèmes fiables, sûrs et transparents.

Ce contexte est souvent vécu comme un frein, alors qu’il peut devenir un avantage stratégique si l’on sait en faire un levier de confiance :

Oui, la mise en conformité demande des efforts: cartographier les traitements de données, documenter les modèles, encadrer les usages, clarifier les responsabilités.
Mais ces efforts créent un actif de long terme: gouvernance des données robuste, documentation réutilisable, processus de validation systématiques, réputation renforcée auprès des clients et des régulateurs.
Les entreprises accompagnées (par des cabinets de conseil, des ESN spécialisées, des juristes) parviennent à industrialiser leurs projets d’IA générative tout en restant conformes aux exigences européennes.

Le vrai risque pour la compétitivité européenne n’est pas tant la régulation elle-même que le temps mis à s’y adapter. Ceux qui s’organisent tôt disposeront d’un avantage durable.

3. Des freins organisationnels et technologiques : du POC à l’industrialisation

Un autre obstacle majeur au déploiement à grande échelle tient à l’organisation et aux systèmes existants :

Multiplication de POC sans vision globale: chaque métier teste son propre outil ou son propre modèle, sans coordination centrale, ce qui limite les effets d’échelle et complique la gouvernance.
Systèmes d’information fragmentés: données dispersées, qualité variable, droits d’accès hétérogènes… Or l’IA générative performe vraiment lorsqu’elle s’appuie sur des données fiables et bien structurées.
Manque de compétences hybrides: les organisations ont besoin de profils capables de faire le lien entre métier, données, IA et réglementation. Ces profils existent, mais sont encore rares et très demandés.

Pour dépasser ce stade, les entreprises qui réussissent le mieux adoptent une approche structurée : elles définissent une stratégie IA d’entreprise, établissent une plateforme commune (modèles, outils, sécurité, gouvernance) et déploient des cas d’usage priorisés métier par métier.

Pourquoi la France ne peut plus se permettre d’attendre

Si Jacques Pommeraud insiste sur la nécessité de réaliser « tous les gains de productivité possibles », c’est parce que le contexte économique français et européen rend ces gains particulièrement cruciaux :

Vieillissement de la population et tensions sur le marché du travail: dans de nombreux secteurs (industrie, santé, services), il devient déjà difficile de recruter. Automatiser certaines tâches permet de maintenir, voire d’augmenter l’activité sans accroître la pression sur les équipes.
Pression concurrentielle mondiale: les entreprises européennes se comparent désormais à des acteurs qui intègrent massivement l’IA dans leurs offres, leurs opérations et leurs prix. Ne pas investir maintenant, c’est accepter un décrochage durable.
Réindustrialisation et transition écologique: optimiser les processus, les consommations d’énergie, la logistique ou la maintenance grâce à l’IA générative et aux autres formes d’IA devient un levier clé pour produire mieux, avec moins de ressources.

À l’échelle macroéconomique, chaque point de productivité gagné grâce à l’IA générative peut contribuer à financer davantage de services publics, d’investissements verts, de recherche et d’innovation, sans alourdir excessivement la charge fiscale ou la dette.

Autrement dit, l’IA générative n’est pas un gadget: c’est un outil stratégique pour maintenir notre modèle social, renforcer notre souveraineté et soutenir une croissance plus durable.

Les gains concrets de l’IA générative : des usages déjà probants

Au-delà des discours, les premiers déploiements montrent des bénéfices très concrets. Dans les projets menés par des acteurs comme Inetum et d’autres sociétés de services numériques, on observe des tendances récurrentes :

1. Support client et relation usager

Assistants conversationnels augmentés: les agents humains s’appuient sur des copilotes d’IA qui proposent des réponses, synthétisent l’historique d’un dossier et suggèrent la meilleure action suivante. Résultat : temps de traitement réduit et qualité de réponse plus homogène.
Selfcare intelligent: les utilisateurs obtiennent eux-mêmes des réponses précises à des questions complexes, ce qui diminue le volume d’appels et libère les équipes pour les cas de forte valeur ajoutée.

2. Fonctions support : juridique, finance, RH, marketing

Juridique: recherche documentaire accélérée, génération de premières trames de contrats ou de notes de synthèse, tout en gardant une validation humaine stricte.
Finance: pré-rédaction de rapports, synthèse de données financières, aide à la préparation de présentations pour les comités de direction.
Ressources humaines: rédaction et personnalisation d’offres d’emploi, synthèse de candidatures, préparation de retours structurés, création de supports de formation.
Marketing et communication: génération de variantes de contenus, adaptation de messages à différents segments, pays ou canaux, tout en gardant la cohérence de la marque.

3. IT, développement logiciel et opérations

Assistance au développement: génération de code, de tests unitaires, de documentation, aide au débogage. Les développeurs se concentrent davantage sur l’architecture, la qualité et l’innovation.
Gestion des tickets et des incidents: classification automatique, proposition de résolution, génération de comptes rendus, ce qui accélère la résolution et améliore le suivi.

4. Secteur public et services aux citoyens

Accompagnement des usagers: assistants pour comprendre les droits, remplir des formulaires, préparer des dossiers, en langage clair et accessible.
Productivité administrative: préparation de notes, synthèse de consultations, analyse de contributions, ce qui libère du temps pour la décision et le dialogue avec le terrain.

Dans tous ces exemples, la clé du succès tient à une règle simple : l’IA générative n’est jamais livrée en roue libre. Elle est encadrée par des processus, des garde-fous techniques et une supervision humaine systématique.

Comment concilier innovation et précaution : un nouveau cadre d’action

Plutôt que d’opposer innovation et régulation, une approche pragmatique consiste à redéfinir notre principe de précaution à l’ère de l’IA générative. Voici quelques axes concrets pour les entreprises et les administrations françaises.

1. Passer du blocage par défaut au test encadré

Autoriser l’expérimentation dans un cadre clair: définir des règles simples pour les POC (types de données autorisées, anonymisation, durée, périmètre fonctionnel), plutôt que d’interdire globalement par peur de dérapages.
Documenter systématiquement les tests: objectifs, résultats, risques identifiés, retours des utilisateurs. Cela permet d’apprendre vite, de capitaliser et de convaincre les parties prenantes.
Impliquer la conformité et la sécurité dès le début: non pas comme des freins, mais comme des partenaires de la conception, afin de sécuriser les projets dès l’amont.

2. Mettre en place une gouvernance IA claire et accessible

Créer une instance de pilotage IA: associant directions métiers, DSI, data, juridique, RH, et éventuellement des représentants du personnel, pour arbitrer les priorités et encadrer les projets sensibles.
Définir une politique d’usage de l’IA générative: ce qui est autorisé, sous quelles conditions, quels outils sont validés, quelles données peuvent être utilisées.
Assurer une transparence interne: expliquer comment l’IA est utilisée, à quelles fins, avec quels bénéfices attendus pour les salariés, les clients et les citoyens.

3. Investir dans les compétences et l’acculturation

Former massivement: des modules simples pour tous (bonnes pratiques, limites, cas d’usage), et des formations avancées pour les métiers clés (chefs de projet, managers, experts métier).
Valoriser les pionniers internes: ceux qui expérimentent, documentent et partagent leurs usages. Ils deviennent des relais d’appropriation dans les équipes.
Développer des profils hybrides: capables de parler données, IA, métier et réglementation. Ces profils sont essentiels pour transformer les idées en projets concrets et responsables.

4. Choisir des partenaires et des technologies alignés avec les valeurs européennes

Privilégier des solutions compatibles avec les exigences européennes: localisation et protection des données, transparence des modèles, possibilités d’audit.
Travailler avec des partenaires expérimentés: sociétés de services numériques, éditeurs, intégrateurs qui maîtrisent à la fois les enjeux techniques et réglementaires.
Penser à la souveraineté numérique: en arbitrant entre différentes solutions (modèles, clouds, plateformes) selon la sensibilité des données et des usages.

Vers un principe de précaution productif : ce que peuvent faire dès maintenant les dirigeants

Pour transformer le discours en action, les dirigeants publics et privés peuvent engager dès maintenant une démarche structurée en quelques étapes :

Poser une vision claire: quelle place souhaitons-nous donner à l’IA générative dans notre stratégie à 3 à 5 ans ? Sur quels métiers, quels processus, quels services aux usagers ou aux clients ?
Identifier 5 à 10 cas d’usage prioritaires: ceux qui combinent fort impact métier, faisabilité technique et acceptabilité sociale.
Lancer des pilotes encadrés: avec une équipe projet pluridisciplinaire, un sponsor de haut niveau, des indicateurs de résultats clairs (productivité, qualité, satisfaction).
Mesurer, communiquer, ajuster: partager les résultats, les gains, les risques identifiés, les ajustements apportés. C’est un puissant levier pour réduire les peurs et renforcer la confiance.
Industrialiser ce qui fonctionne: mise à l’échelle progressive, intégration dans les processus standard, formation des équipes concernées, mise à jour des procédures et de la gouvernance.

En procédant ainsi, le principe de précaution cesse d’être un prétexte à l’inaction pour devenir un cadre de déploiement maîtrisé. L’IA générative n’est plus une expérimentation marginale, mais un levier structurant de compétitivité, aligné avec les valeurs et les exigences européennes.

Conclusion : faire de l’IA générative un accélérateur du modèle français

Les constats de dirigeants comme Jacques Pommeraud soulignent une urgence : la France et l’Europe ne peuvent plus se contenter d’expérimenter l’IA générative à la marge. Elles doivent apprendre à la déployer à grande échelle, de manière responsable, pour rester dans la course mondiale.

La bonne nouvelle, c’est qu’il n’y a pas à choisir entre compétitivité et protection. En transformant notre principe de précaution en principe d’action maîtrisée, en outillant nos organisations, en formant nos équipes et en s’appuyant sur des partenaires expérimentés, nous pouvons :

Augmenter la productivité sans sacrifier la qualité de vie au travail.
Offrir de meilleurs services aux clients et aux citoyens, plus rapides, plus personnalisés, plus inclusifs.
Financer durablement notre modèle social et la transition écologique.

L’IA générative est déjà là. La vraie question n’est plus de savoir si nous allons l’adopter, mais comment. À nous de faire en sorte que, dans quelques années, l’on puisse dire que la France a su transformer sa culture du risque en un avantage compétitif, en faisant de l’IA générative un pilier de sa performance économique et de son attractivité.