ITESOFT Innovation : comment transformer l’IA en levier concret de performance

Pour Business Times, Frédéric Le Bars, directeur général adjoint d’ITESOFT INNOVATION, décrypte les conditions d’une IA réellement opérationnelle, créatrice de valeur et au service de la performance des processus.

Où en est réellement le passage à une IA opérationnelle ?

« Le niveau de maturité reste très variable. Beaucoup d’entreprises en sont encore au stade expérimental, même si certaines ont investi tôt et avancent plus vite. Dans les ETI et PME, l’IA demeure souvent théorique, souvent faute de ressources ou de priorisation stratégique. Par ailleurs, tous les métiers n’évoluent pas au même rythme. Les développeurs, par exemple, se sont fortement approprié ces outils, avec des gains de productivité qui ont été multipliés ces derniers mois. Le marketing suit la même trajectoire, notamment sur la création de contenus, l’analyse de performance et la personnalisation. En revanche, l’IA est encore majoritairement utilisée pour automatiser des tâches unitaires, plus rarement des processus complets, ce qui limite encore son plein potentiel. »

Quels sont aujourd’hui les cas d’usage les plus impactants ?

« Chez ITESOFT Innovation nous travaillons sur la digitalisation de la relation client. L’IA permet désormais d’interagir en temps réel avec l’usager, en vérifiant la complétude et la conformité des demandes dès leur dépôt. Cela fluidifie considérablement les parcours. Cela améliore l’expérience côté client, mais aussi côté gestionnaire. Celui-ci se libère de tâches répétitives pour se concentrer sur des missions à plus forte valeur ajoutée, comme l’analyse ou la prise de décision. Résultat : jusqu’à 60 % de gain de temps de traitement et une baisse significative des abandons, avec un impact direct sur la satisfaction client. »

Pourquoi la qualité des données est-elle déterminante ?

« Plus les processus automatisés sont complexes, plus la qualité des données en entrée devient critique. Une donnée erronée compromet la fiabilité du résultat, avec un risque accru d’erreurs ou d’hallucinations de l’IA. De nombreux projets échouent pour cette raison. C’est pourquoi nous avons développé des solutions de traitement intelligent des documents, capables d’extraire, structurer et fiabiliser les informations en amont. La valeur d’un projet d’IA repose d’abord sur la qualité des données qu’il exploite, mais aussi sur la capacité à les gouverner dans la durée, avec des mécanismes de contrôle et d’audit adaptés. »

L’automatisation peut-elle renforcer le contrôle dans un environnement réglementaire exigeant ?

« Absolument. Face à la multiplication des contraintes réglementaires, l’automatisation devient un levier clé pour fiabiliser les processus. Elle permet de systématiser les contrôles, de tracer les opérations, de documenter les processus et de faciliter les audits. C’est particulièrement structurant dans des secteurs fortement régulés comme l’assurance ou la finance. À condition toutefois d’adopter une démarche structurée, progressive et alignée avec les exigences métiers. »

Quels sont les principaux freins à l’industrialisation de l’IA ?

« Le premier est organisationnel. Il est essentiel de repenser les processus dans leur globalité avant d’y appliquer de la technologie, sous peine d’automatiser des dysfonctionnements existants. D’autres freins persistent : la qualité des données, l’absence de réflexion sur le ROI ou encore la sous-estimation du facteur humain. L’accompagnement au changement est souvent déterminant. Un projet d’IA doit être porté comme une démarche stratégique, impliquant l’ensemble des parties prenantes, du métier à la direction. »

Quel retour sur investissement peut-on attendre ?

« Le ROI est tangible, notamment sur l’automatisation documentaire, avec des gains de productivité pouvant aller de 50 à 200 % selon les cas d’usage. Mais il ne se limite pas à un gain de temps : il se traduit aussi par une amélioration de la qualité, une réduction des erreurs et une meilleure traçabilité. L’IA générative ouvre des perspectives supplémentaires, notamment avec l’émergence d’agents capables de gérer certaines tâches de manière autonome. Mais la clé reste de raisonner en termes de bénéfices métiers, et non de technologie pour elle-même. »

Comment l’IA va-t-elle transformer les métiers ?

L’IA ne remplace pas les métiers, elle les fait évoluer en profondeur. Elle automatise les tâches chronophages et renforce les capacités des équipes — et cette transformation s’accélère avec l’émergence de l’IA agentique, capable d’agir de manière autonome, d’enchaîner des décisions et d’orchestrer des processus complexes sans intervention humaine à chaque étape. Les développeurs repensent déjà leur rôle, tandis que dans des secteurs comme l’assurance, les offres deviennent plus personnalisées et plus modulaires, portées par des agents IA qui instruisent, vérifient et traitent les dossiers en temps réel.

Cette autonomie accrue pose de nouvelles questions. Les enjeux à venir sont triples : garder l’humain au cœur des usages, intégrer une logique de sobriété dans l’utilisation des ressources, et maîtriser la souveraineté des données. C’est dans cet équilibre entre performance, responsabilité et contrôle que se jouera la réussite des projets d’IA, avec une exigence croissante de transparence, de confiance et de gouvernance des modèles. 

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