Le CIO comme catalyseur de l'IA : de l'expérimentation à l'impact sur les résultats

J'ai suivi de près la transformation qu'entraîne l'intelligence artificielle dans le monde des affaires Au cœur de cette révolution, le rôle du CIO a évolué rapidement Il ne suffit plus de permettre à la technologie Il faut mener le changement Et c'est là que réside la différence entre un CIO opérationnel et un CIO véritablement transformateur.

Le DSI qui agit uniquement comme un facilitateur technique de l'IA passe à côté de la partie la plus importante de l'équation : l'impact commercial Bien sûr, la sécurité de l'information, l'architecture des données et la conformité sont des sujets fondamentaux mais pas suffisamment Une véritable transformation se produit lorsque l'IA est censée changer la façon dont l'entreprise fonctionne, et cela nécessite une compréhension approfondie du modèle économique.

Aujourd'hui, une grande partie de la valeur de l'IA générative réside dans l'orchestration de solutions multi-agents capables d'automatiser les processus, de prendre des décisions en temps réel et de changer la façon dont des domaines entiers fonctionnent. Pour ce faire, le CIO doit aller au-delà de l'informatique. Il doit maîtriser la conception stratégique, l’expérience utilisateur et le parcours de service.

Un tel alignement reste un obstacle pour beaucoup, selon l’étude Agenda Gartner CIO 2025721TP3 T des DSI du monde entier disent que l'intelligence artificielle fait partie des priorités stratégiques du domaine technologique Cependant, seul 241TP3 T peut prouver qu'ils génèrent une valeur tangible avec les initiatives. Cela met en évidence un écart entre l'intention et l'exécution, renforçant la nécessité d'un rôle plus actif et stratégique du DSI dans le parcours de l'IA.

Trois compétences clés pour sortir du labo

Si vous êtes CIO et que vous êtes toujours coincé dans la phase d'expérimentation, ma suggestion est claire : développer trois compétences de base pour inverser la tendance et apporter une réelle valeur.

1. Conception stratégique et de services : Comprendre comment les flux de travail et les expériences se connectent est essentiel pour créer des solutions d'IA qui ont du sens au sein de l'entreprise.
2. Expérimentation agile : rien ne remplace la capacité de tester rapidement, de commettre des erreurs rapidement et d'apprendre plus rapidement. Des modèles comme Scrum, Lean et Design Sprint sont de grands alliés.
3. Adaptabilité : l'IA change chaque jour De nouveaux modèles émergent, les API se transforment, des réglementations apparaissent Le DSI et son équipe doivent être prêts à reconstruire chaque fois que nécessaire.

En fait, une étude récente de MIT Sloan Management Review en partenariat avec BCG il souligne que seulement 111TP3 T des entreprises analysées ont pu obtenir des rendements financiers positifs avec l'IA Qu'ont-elles en commun ? une forte intégration entre la technologie et la stratégie commerciale, ainsi qu'une gouvernance claire et une focalisation sur la valeur dès le début.

Comment j'ai appliqué cela dans la pratique

Dans l'entreprise où je suis CIO, nous avons pris la décision de démocratiser l'accès à l'IA dès le début. Nous avons construit une plateforme interne, un véritable hub d'IA, qui connecte différents modèles (y compris les principaux LLM du marché) dans une interface unique, accessible à l'ensemble des 900 employés.

Cette décision évite deux erreurs courantes : l’utilisation incontrôlée d’outils publics (qui peuvent compromettre les données sensibles) et la limitation de l’utilisation de l’IA à des niches isolées.

De plus, nous créons une feuille de route publique de l'innovation, mise à jour deux fois par semaine, qui montre clairement les projets en cours, leurs phases, leurs livraisons et les prochaines étapes.

Un autre front est les ateliers mensuels sur l'IA, avec des sujets tels que les agents autonomes, l'ingénierie rapide, la comparaison entre les LLM, entre autres Plus de 400 personnes participent activement Et surtout, nous avons un conseil d'administration de C-Levels qui donne la priorité aux initiatives d'IA basées sur le retour aux affaires.

Ce type de structure et d'initiative est de plus en plus présent au Brésil. A Guide de dépenses IA IDC Amérique latine 2025 il estime que les entreprises brésiliennes devraient investir plus de 1,9 milliard US1TP4 T dans des solutions d'intelligence artificielle cette année Les principaux axes sont l'automatisation des processus, le service client, l'analyse des données et l'aide à la décision C'est-à-dire que le marché local comprend déjà l'IA comme un pilier stratégique, non plus comme une expérience isolée.

L'IA n'est plus un laboratoire, mais une plateforme de valeur

Si je pouvais donner d'autres DSI, ce serait : arrêtez de traiter l'IA comme une expérience de laboratoire Choisissez de petits cas d'utilisation avec un impact potentiel élevé et une mise en œuvre rapide, et mettez-les en production Même imparfaites, ces tests sur le terrain apporteront des retours précieux pour améliorer la solution.

Le véritable saut survient lorsque l'équipe de développement et les utilisateurs finaux travaillent ensemble. La collaboration continue entre la technologie et l'entreprise génère des solutions plus pertinentes, efficaces et durables.

En fin de compte, une bonne IA est une IA qui fonctionne dans le monde réel Et le CIO qui comprend cela, qui construit avec les utilisateurs, cesse d'être juste un gestionnaire de technologie pour devenir un protagoniste de la transformation de l'entreprise.