Stratégie IA : pourquoi ça échoue, et ce qui marche

21 % des projets IA génèrent de la valeur. 85 % n'atteignent jamais la production. Ces chiffres ne décrivent pas un problème technique — ils décrivent des décisions prises trop tôt, sur les mauvais critères.

Ce cluster démonte les mécanismes de l'échec avant qu'il ne coûte : les 6 erreurs commises avant même le lancement, les 4 phrases qui trahissent un projet condamné (« on a les données », « le POC a marché »), les biais cognitifs qui font confondre une démo avec une capacité, et le piège de l'IA-stagiaire — automatiser un dysfonctionnement le rend simplement plus rapide.

On y trouve aussi le contrepoison du FOMO : vous n'êtes pas en retard, vous êtes just in time. Et la question d'ordre que presque personne ne pose — optimiser avant de transformer, parce que trois à six mois d'optimisation valent mieux qu'une transformation posée sur des processus déjà cassés.