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Le problème est rarement “l’IA” elle-même. Dans beaucoup de cas, la technologie fonctionne. Ce qui casse, c’est le système autour : objectifs, priorités, décisions, sponsor, gouvernance, intégration, conduite du changement. Et c’est précisément là que le CODIR joue un rôle déterminant.
L’idée de cet article est simple : sans alignement CODIR, un projet IA est souvent un “projet de plus”. Avec alignement CODIR, il devient un levier stratégique piloté, capable d’aller au-delà du POC, de transformer des processus, et d’améliorer la performance.
80 % d’échecs dans le déploiement de l’IA : concrètement ?
Quand on parle “d’échec” en IA, ce n’est pas toujours un crash technique. C’est souvent plus insidieux :
- Un projet qui reste bloqué au stade pilote (POC) et ne passe jamais en production
- Une solution déployée, mais utilisée marginalement
- Un impact non mesuré, ou non visible sur l’efficacité opérationnelle / le P&L
- Une valeur métier floue, donc arbitrages budgétaires défavorables
- La multiplication des initiatives non coordonnées (effet “silos”)
Plusieurs sources citent un ordre de grandeur élevé (souvent autour de 80 %) pour les projets IA qui n’atteignent pas l’impact attendu, avec des explications récurrentes : mauvais cadrage, manque d’alignement stratégique, gouvernance insuffisante, intégration déficiente.
Même sur des tendances récentes comme l’IA “agentique”, on retrouve un symptôme typique : beaucoup d’investissements, mais une part importante des initiatives reste coincée au stade pilote, notamment à cause de sujets de sécurité, conformité, et complexité de mise à l’échelle.
Et lorsque l’entreprise ne relie pas l’IA à des workflows réels et à un problème business précis, les résultats se dégonflent. Une synthèse relayant des travaux de type “terrain” met en avant un fait marquant : une immense majorité des implémentations d’IA générative n’a pas d’impact mesurable sur le P&L, notamment à cause d’une intégration insuffisante dans les processus.
Pourquoi l’absence d’alignement CODIR fait échouer l’IA (même avec une bonne techno)
Des projets lancés “par opportunité”, pas “par priorité”
Sans direction claire, l’IA devient un catalogue de possibilités : chatbot, automatisation, scoring, copilotes… Résultat : on choisit ce qui est facile à tester, pas ce qui est important à transformer. Le projet est parfois “intéressant”, mais pas critique.
Le CODIR, lui, est le seul niveau capable d’arbitrer :
- Quels objectifs stratégiques l’IA doit servir : croissance, marge, qualité, délais, conformité, expérience client, efficacité interne.
- Quels chantiers ont la priorité et quel niveau d’ambition est réaliste
- Quels métiers doivent être sponsors, et quelles ressources sont allouées
Sans cet arbitrage, le projet IA se retrouve en concurrence avec tout le reste — et perd
Pas de sponsor fort, donc pas de passage à l’échelle
Un POC peut être porté par une équipe motivée. Un déploiement à grande échelle exige :
- Un sponsor métier qui tranche, impose, protège le temps des équipes
- Une adoption mesurée, outillée, suivie
- Des décisions organisationnelles (processus, compétences, responsabilités)
Quand le CODIR n’est pas aligné, le sponsor est souvent “faible” (ou isolé), et le projet s’éteint à la première friction.
Gouvernance et risques traités trop tard
Beaucoup d’organisations découvrent en cours de route que l’IA, ce n’est pas qu’un logiciel :
- Données : qualité, disponibilité, traçabilité, règles d’accès
- Sécurité / conformité : confidentialité, risques juridiques, exigences sectorielles
- Responsabilité : qui valide, qui contrôle, qui rend des comptes
- Risques : biais, erreurs, hallucinations, impacts réputationnels
Le CODIR : l’organe qui transforme l’IA en valeur business (ou la laisse en mode gadget)
Dans beaucoup d’entreprises, l’IA est traitée comme un sujet IT ou innovation. Or, dès que l’IA touche un processus, elle touche :
- La performance (coûts, productivité, qualité)
- L’organisation (rôles, décisions, compétences)
- Le risque (réglementaire, réputation, sécurité)
C’est exactement la zone de responsabilité du CODIR : orienter, arbitrer, prioriser, mesurer.
Une observation fréquente dans les retours d’expérience et analyses : le succès dépend moins des algorithmes que de la capacité à aligner l’entreprise (processus, personnes, adoption).
La solution pragmatique : commencer par un atelier IA CODIR
L’intérêt d’un atelier au niveau CODIR, ce n’est pas de “faire un cours d’IA”. C’est de créer les conditions de réussite d’une transformation :
- Une vision commune (et pas une somme d’opinions)
- Des priorités business (pas une wishlist techno)
- Des décisions structurantes (gouvernance, règles, critères de valeur)
- Une trajectoire réaliste (roadmap activable)
Ce que l’atelier doit produire concrètement
L’atelier, qui peut se dérouler en plusieurs sessions, vise notamment à :
- Aligner la vision du CODIR
- Identifier des cas d’usage à fort impact
- Poser les bases d’une feuille de route IA opérationnelle
En clair : on sort avec de quoi éviter les erreurs classiques du “POC qui tourne en rond”.
Comment un atelier CODIR réduit drastiquement le risque d’échec en 5 mécanismes
On remplace “l’effet démo” par des critères de valeur
Un projet IA ne devrait pas être validé parce qu’il est impressionnant, mais parce qu’il répond à un objectif mesurable, souvent lié à la productivité des équipes et leur basculement sur des missions à plus forte valeur ajoutée comme me le disait récemment le PDG d’une ETI dans le secteur de la santé :
- Réduction de temps de traitement
- Baisse du coût unitaire
- Amélioration de la qualité / conformité
- Réduction des incidents, des délais, des irritants
- Augmentation du taux de conversion, du panier moyen, etc.
L’atelier CODIR sert à définir les bons KPI et les critères d’arbitrage.
On priorise les cas d’usage “scalables”
Certains cas d’usage sont séduisants mais fragiles (trop dépendants de données non fiables, trop transverses, trop sensibles). D’autres sont “moins glamour” mais très rentables (back-office, support interne, automatisation documentaire, contrôle qualité, etc.). Le tri se fait au niveau CODIR, car il implique des arbitrages métiers.
On installe une gouvernance avant les noeux d’étranglement
La gouvernance n’est pas un luxe : c’est ce qui évite qu’un incident IA devienne une crise sécurité / conformité. Des cadres de gouvernance “board-level” mettent en avant la nécessité d’outiller l’oversight : risques, contrôles, responsabilités, intégration au risk management.
On clarifie les règles du jeu data / sécurité / conformité
Un frein fréquent à l’industrialisation, c’est la data et son pilotage. Plusieurs analyses rappellent qu’une mauvaise gouvernance data peut condamner un projet.
On sécurise l’adoption (le facteur sous-estimé)
Une solution IA “juste” mais non adoptée conduit à l’échec. L’atelier CODIR permet d’intégrer très tôt :
- Les impacts sur les métiers
- L’accompagnement : formation, communication, “do & don’t”
- Le choix du bon niveau d’automatisation vs contrôle humain
- L’évolution des rôles
À quoi ressemble une feuille de route IA “CODIR-friendly”
Sans entrer dans un modèle unique, une feuille de route qui marche est souvent :
- Courte (quelques cas d’usage prioritaires, pas 30)
- Orientée valeur (KPI + owners + gains attendus)
- Progressive (quick wins + chantiers structurants data/gouvernance)
- Gouvernée (comité, rituels, critères de stop/go)
- Sécurisée (données, conformité, sécurité, risques)
C’est exactement ce que doit initier un premier atelier CODIR : un cadre et un focus. Ce premier atelier sera suivi d’autres ateliers déployés selon la gouvernance choisie pour cascader la priorisation puis l’exécution.
Conclusion : si vous voulez réussir l’IA, commencez par le CODIR
On peut multiplier les outils et les POC. Mais tant que le CODIR n’a pas :
- Une vision partagée
- Des priorités business claires
- Des règles de gouvernance
- Une feuille de route activable
… alors l’entreprise risque de rejoindre la majorité des organisations qui testent beaucoup, industrialisent peu, et peinent à prouver la valeur.
La manière la plus efficace d’éviter ce scénario, c’est de poser les fondations dès le départ — avec un format qui parle aux dirigeants et qui produit des décisions. La démarche de notre cabinet IDAOS est conçue sur-mesure pour engager ce type de projet: aligner la vision, prioriser les cas d’usage, et lancer une première feuille de route opérationnelle.
sources
- IDAOS — Atelier IA CODIR : https://www.idaos.com/service-ia/atelier-ia-codir/
- Synthèse citant RAND / Gartner / NTT Data sur les taux d’échec : https://www.luc.edu/quinlan/whyquinlan/centersandlabs/labforappliedartificialintelligence/research/why80ofaiprojectsfailthec-suiteguidetobeatingtheodds/
- IHL Services (référence RAND sur l’échec des projets IA) : https://www.ihlservices.com/news/analyst-corner/80-of-ai-projects-fail-why-and-what-can-we-do-about-it/
- Turing — raisons fréquentes d’échec et faible taux de succès opérationnel : https://www.turing.com/resources/why-ai-projects-fail-lessons-from-failed-deployment
- Deloitte — AI Board Governance Roadmap : https://www.deloitte.com/us/en/programs/center-for-board-effectiveness/articles/board-of-directors-governance-framework-artificial-intelligence.html
- Forbes — data governance et échec IA : https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/why-your-ai-project-will-fail-without-proper-data-governance/
- Forbes — gouvernance IA au niveau board/executive : https://www.forbes.com/councils/forbesbusinesscouncil/board-level-ai-governance-an-executive-playbook-for-balancing-innovation-risk-and-shareholder-value/
- ITPro — projets agentic AI bloqués en pilote (enjeux gouvernance/sécurité) : https://www.itpro.com/technology/artificial-intelligence/half-of-agentic-ai-projects-are-still-stuck-at-the-pilot-stage-but-thats-not-stopping-enterprises-from-ramping-up-investment
- Tom’s Hardware — faible impact mesurable sur P&L pour une grande part des implémentations GenAI (problème d’intégration) : https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/95-percent-of-generative-ai-implementations-in-enterprise-have-no-measurable-impact-on-p-and-l-says-mit-flawed-integration-key-reason-why-ai-projects-underperform
