Se rendre au contenu

Lancer un projet IA, c'est comme préparer une randonnée en montagne

(et non un sprint de 100m).
9 septembre 2025 par
Lancer un projet IA, c'est comme préparer une randonnée en montagne
Antoine DEVOLDRE

Dans le monde de l'entreprise, l'Intelligence Artificielle est souvent présentée comme une course effrénée. Poussés par la peur de se faire distancer, de nombreux dirigeants se lancent dans un sprint de 100 mètres, investissant massivement dans l'espoir d'un résultat rapide et spectaculaire. 

Le problème ? Cette approche mène plus souvent à l'essoufflement et à la désillusion qu'au podium. On arrive vite, mais souvent nulle part.

Et si nous changions de perspective ? Oublions le sprint. Voyons plutôt un projet IA comme une randonnée en montagne. Une aventure ambitieuse et gratifiante, qui exige de la préparation, une vision claire du sommet, de l'endurance et une bonne dose d'humilité face au terrain.

Voici comment adopter la mentalité du randonneur pour garantir le succès de votre ascension vers l'IA.

1. Choisir le bon sommet : Définir un objectif métier clair

Le sprinteur court, obsédé par la vitesse, parfois sans même savoir où se trouve la ligne d'arrivée. Le randonneur, lui, commence toujours par regarder la carte. Il ne vise pas l'Everest pour sa première sortie.

En matière d'IA, cela signifie qu'il faut résister à la tentation du projet "techniquement impressionnant" mais sans application concrète. 

Le bon sommet, c'est un cas d'usage précis, mesurable et à forte valeur ajoutée.

Partez d'un vrai problème métier ("Comment réduire nos erreurs de livraison de 15% ?") et non d'une technologie ("Que pourrait-on faire avec du Machine Learning ?").

2. Préparer son sac à dos : La qualité de vos données

Personne ne partirait en randonnée sans eau, sans nourriture ou sans une bonne veste. Ce serait suicidaire. Pourtant, de nombreuses entreprises se lancent dans un projet IA avec des données incomplètes, mal structurées ou peu fiables.

Votre sac à dos, ce sont vos données. C'est l'étape la moins visible, mais la plus fondamentale. Avant même d'écrire une seule ligne de code, posez-vous les bonnes questions : nos données sont-elles propres ? En avons-nous assez ? Sont-elles pertinentes pour répondre au problème posé ?

Un projet IA avec de mauvaises données est voué à l'échec, quel que soit le talent de l'équipe.

3. S'équiper avec le bon matériel : Choisir les outils et partenaires

Le sprinteur achète les chaussures les plus chères en pensant qu'elles le feront courir plus vite. Le randonneur choisit son équipement en fonction du terrain, de la météo et de sa propre expérience.

Faut-il une solution IA "sur étagère" ou un développement sur mesure ? 
Faut-il recruter une équipe interne ou s'appuyer sur un partenaire externe, véritable "guide de haute montagne" ? 

Il n'y a pas de bonne ou de mauvaise réponse. Le bon matériel est celui qui est parfaitement adapté à l'ascension que vous préparez.

4. La marche d'approche : Le Proof of Concept (POC)

Un randonneur expérimenté ne commence jamais par la paroi la plus abrupte. Il s'échauffe avec une marche d'approche sur un terrain plus facile. C'est le rôle du Proof of Concept (POC).

Plutôt que de lancer un projet pharaonique sur 18 mois, testez votre idée sur un périmètre réduit. 

Ce POC vous permettra de valider la faisabilité technique, de confirmer la pertinence de vos données et d'ajuster votre trajectoire à moindre coût. C'est une étape essentielle pour apprendre, gagner en confiance et convaincre les parties prenantes avant de vous engager pleinement.

5. S'adapter à la météo : L'agilité et l'itération

En montagne, la météo est reine. Un brouillard soudain, un orage imprévu... le bon randonneur sait lire les signes, faire une pause, voire changer d'itinéraire. Le sprinteur, lui, fonce tête baissée et risque l'accident.

Un projet IA est rarement une ligne droite. Les premiers résultats peuvent être décevants, ou au contraire, ouvrir des perspectives inattendues. 

L'agilité n'est pas une option, c'est une nécessité. 

Il faut savoir analyser les résultats, écouter les retours des utilisateurs et adapter sa stratégie. Chaque itération est une chance d'améliorer le système et de se rapprocher du sommet.

Conclusion : La vue depuis le sommet

Voir l'IA comme une randonnée change tout. On remplace la précipitation par la préparation, l'improvisation par la stratégie. La récompense finale n'est pas seulement d'atteindre le sommet – le fameux retour sur investissement. 

C'est aussi la vue magnifique qu'on y découvre : les nouvelles opportunités, les processus optimisés, et surtout, les compétences et la maturité que toute l'entreprise a acquises pendant cette formidable ascension.

Et vous, à quelle étape de la randonnée vous situez-vous ? 

Besoin d'un guide expérimenté pour préparer votre ascension et choisir le bon sommet ? Parlons de votre projet.

Partager cet article
Archive