D’après une récente étude du Massachusetts Institute of Technology (MIT), malgré les 30 à 40 milliards de dollars investis mondialement dans l’IA générative, 95 % des projets n’apportent aucune valeur réelle. En cause : un manque de cadre stratégique, des initiatives déconnectées des objectifs métiers et une adoption limitée sur le terrain.
Pour combler ce fossé entre expérimentation et exécution, Inetum, leader européen des services numériques, lance Coborg, un framework d’IA intégré. Un peu à l’image de la suite logicielle de gestion d’entreprise open source d’Odoo, Il s’agit donc d’un ensemble de composants logiciels réutilisables qui sert de base pour développer des applications basées sur l’IA. Son ambition est d’aider les entreprises à identifier les domaines où l’intelligence artificielle peut générer un impact mesurable, à l’intégrer efficacement dans les flux de travail et à dépasser le stade du pilote pour obtenir des résultats durables. Selon l’étude du MIT, plus de 80 % des organisations ont exploré des outils comme ChatGPT ou Copilot, mais seules 5 % ont observé un réel retour sur investissement. Des conclusions que confirme également BCG Research : à peine 26 % des entreprises disposent aujourd’hui des capacités nécessaires pour dépasser la phase de preuve de concept.
Atouts et contraintes
« L’IA doit être un levier, pas une contrainte », déclare Hemant Lamba, CEO d’Inetum Solutions. « L’adoption de l’IA en entreprise ne doit pas prendre des années ni nécessiter des budgets colossaux. C’est pourquoi nous avons créé Coborg™, pour offrir aux organisations une façon structurée et responsable de déployer l’IA là où elle apporte réellement de la valeur. »
L’approche d’Inetum présente plusieurs atouts. Outre le fait qu’elle apporte une structuration claire de la stratégie IA, grâce à des outils concrets, sa conception modulaire (framework) et pragmatique permet d’adapter le déploiement selon la maturité numérique de chaque entreprise. Mais cette démarche n’est pas sans défis. La mise en place d’un tel framework nécessite un effort initial significatif, notamment pour aligner les données et former les équipes. Le recours à un écosystème propriétaire peut également créer une dépendance technologique vis-à-vis d’Inetum.
Enfin, les résultats escomptés dépendront de la qualité des données existantes et du niveau de maturité digitale des entreprises clientes. Autant de paramètres qui conditionnent l’efficacité réelle du modèle. Pour se faire une idée, une démonstration du framework Coborg est disponible en vidéo sur le site d’Inetum.
Plusieurs outils concrets :
– Agentic Factory, pour créer des agents d’IA génératifs en quelques semaines via des environnements low-code ou no-code ;
– Chat2Value, qui transforme les conversations du quotidien en insights exploitables ;
– Data Lineage Accelerator, garantissant la traçabilité et la transparence des données entre plusieurs modèles d’IA.