IA : comment l’Europe peut rattraper son retard – la vision pragmatique de Jacques Pommeraud

À la tête d’Inetum, l’un des grands acteurs européens de la transformation numérique, Jacques Pommeraud observe un paradoxe : alors que l’intelligence artificielle est en train de rebattre les cartes de la compétitivité mondiale, l’Europe reste en retrait par rapport aux États‑Unis et à la Chine.

Son constat n’est pas un discours anxiogène de plus, mais un appel à l’action pragmatique: arrêter les effets d’annonce, accélérer les déploiements concrets et créer de la valeur réelle dans les entreprises. Selon lui, ce n’est pas « le drapeau planté sur l’IA » qui compte, mais la capacité à industrialiser des cas d’usage, à former les équipes et à libérer les données dans un cadre de confiance.

Ce guide propose une synthèse structurée de cette vision et surtout une feuille de route opérationnelle pour aider les dirigeants et responsables métiers à rattraper le retard et à transformer l’IA en avantage compétitif durable.

1. Un diagnostic lucide : pourquoi l’Europe décroche en IA

Pour Jacques Pommeraud, le retard européen en matière d’adoption de l’intelligence artificielle ne vient pas d’un manque de talent ou de recherche fondamentale. L’Europe dispose de chercheurs de très haut niveau, d’ingénieurs brillants et d’un tissu d’entreprises particulièrement riche dans l’industrie, la banque, l’énergie, la santé ou les services publics.

Les causes se trouvent ailleurs : dans les comportements, les modes de décision, la culture du risque et la manière dont la régulation est pensée et appliquée.

Peur de l’échec : un frein culturel majeur

Dans de nombreuses organisations européennes, l’échec est encore vécu comme une faute plutôt que comme un apprentissage. Résultat :

• Les projets d’IA sont lancés tard, souvent après avoir attendu que « tout soit certain ».
• Les expérimentations sont limitées, ultra cadrées, rarement itératives.
• Les équipes hésitent à tester des usages innovants par peur de se tromper.

À l’inverse, les écosystèmes américain et chinois tolèrent davantage l’essai‑erreur et récompensent la vitesse d’exécution autant que la qualité de la vision. Pour rattraper son retard, l’Europe doit retrouver une culture d’expérimentation encadrée, où l’on teste vite, on mesure vite, et on corrige vite.

Une régulation lourde, parfois inadaptée au terrain

Autre facteur clé pointé par Jacques Pommeraud : la régulation. L’Europe a choisi d’être pionnière en matière d’encadrement du numérique et de l’IA, ce qui constitue un atout en termes de confiance et de protection des citoyens. Mais, sur le terrain, cette ambition se traduit souvent par :

• une complexité réglementaire qui décourage les projets ;
• des interprétations très prudentes au sein des services juridiques et de conformité ;
• des décisions reportées dans l’attente de clarifications, de décrets ou de lignes directrices.

Le problème n’est pas la régulation en soi, mais sa mise en œuvre parfois déconnectée des réalités opérationnelles. Une régulation trop rigide peut étouffer l’innovation avant même qu’elle ne démontre ses bénéfices.

Incompréhension des usages et des bénéfices concrets

Beaucoup de dirigeants déclarent croire au potentiel de l’IA, mais sur le terrain, les équipes se heurtent à une incompréhension des usages métiers:

• On parle d’IA de façon abstraite, sans relier la technologie aux indicateurs business (chiffre d’affaires, marge, satisfaction client, productivité…).
• Les collaborateurs craignent souvent que l’IA ne détruise leur emploi plutôt qu’elle ne les aide à mieux travailler.
• Les cas d’usage restent cantonnés à des POC vitrines, plutôt qu’à des projets intégrés aux processus quotidiens.

Sans compréhension claire des bénéfices, l’adhésion reste fragile. À l’inverse, lorsque les avantages sont expliqués concrètement – réduction des délais de traitement, meilleure qualité de service, diminution des tâches répétitives – l’IA devient un levier d’enthousiasme plutôt qu’un sujet d’angoisse.

Compétences en tension et accès difficile aux données

Enfin, deux obstacles structurels ralentissent l’industrialisation des solutions d’IA en Europe :

• Le manque de compétences: data scientists, ingénieurs machine learning, experts en gouvernance des données, mais aussi profils hybrides capables de parler à la fois le langage métier et le langage technique.
• La difficulté d’accès aux données: systèmes d’information cloisonnés, qualité de données hétérogène, règles d’accès floues ou trop restrictives, absence de gouvernance claire.

Or, sans talents pour concevoir, déployer et piloter les solutions, et sans données de qualité pour les alimenter, même les meilleures technologies restent au stade du discours.

2. Passer des discours aux résultats : l’approche pragmatique d’Inetum

Face à ce constat, la vision défendue par Jacques Pommeraud et par Inetum est résolument pratique: arrêter de parler de l’IA comme d’un totem, et la considérer comme ce qu’elle est réellement pour les entreprises : un outil de création de valeur.

Priorité aux cas d’usage métiers, pas aux effets d’annonce

Plutôt que de lancer de grands programmes d’IA vaguement définis, l’approche pragmatique consiste à :

• identifier quelques cas d’usage ciblés, alignés sur les priorités stratégiques de l’entreprise ;
• les choisir en fonction de leur impact potentiel (économique, opérationnel ou client) et de leur faisabilité (données disponibles, sponsoring métier, cadre juridique) ;
• construire des parcours de déploiement itératifs, du prototype à l’industrialisation.

L’enjeu n’est pas d’être « à la mode » sur l’IA générative ou sur le dernier modèle de langage, mais de résoudre des problèmes concrets: optimiser la maintenance d’équipements, automatiser une partie du service client, améliorer la détection de fraude, assister les médecins dans l’analyse de dossiers, etc.

Mesurer la valeur créée, pas le nombre de POC

Dans beaucoup d’organisations, l’IA se mesure encore au nombre de proof of concept réalisés. Or, un POC sans déploiement, c’est de la valeur potentielle non captée. La logique défendue par Jacques Pommeraud est différente :

• Un projet d’IA doit être associé à des indicateurs de performance clairs dès le départ.
• La réussite se mesure en valeur créée: coûts évités, revenus supplémentaires, temps gagné, qualité améliorée.
• Les enseignements d’un échec sont explicités et capitalisés pour les projets suivants.

Cette approche transforme l’IA en levier de performance mesurable, ce qui facilite l’obtention de budgets, de sponsoring interne et d’adhésion des équipes.

Industrialiser plutôt qu’empiler les prototypes

Un autre point central de l’approche Inetum : passer à l’échelle. Un prototype réussi dans un service, sur un périmètre limité, ne changera pas la compétitivité d’une entreprise à lui seul. L’enjeu est d’industrialiser:

• Intégrer les modèles d’IA dans les systèmes existants (ERP, CRM, outils métiers).
• Mettre en place une gouvernance des modèles: suivi de la performance, gestion des dérives, mises à jour régulières.
• Assurer la scalabilité des infrastructures et la sécurité des données.

C’est cette capacité d’industrialisation, plus que l’effet « waouh » d’une démonstration, qui fait passer l’IA du statut de gadget à celui de pilier structurel de la transformation numérique.

3. Cinq leviers pour remettre l’Europe dans la course de l’IA

Pour combler le retard sur les États‑Unis et la Chine, Jacques Pommeraud plaide pour un ensemble cohérent de leviers, à activer conjointement par les entreprises, les pouvoirs publics et l’écosystème d’innovation.

Levier 1 : booster les investissements ciblés dans l’IA utile

L’Europe n’a pas besoin de copier les modèles d’investissement américains ou chinois, mais de les adapter en misant sur ses forces : industrie, énergie, mobilité, santé, services financiers, services publics. Concrètement, cela implique de :

• Concentrer les budgets sur des projets avec un fort potentiel de retour sur investissement.
• Financer des programmes pluriannuels plutôt que des expérimentations isolées.
• Encourager les partenariats publics‑privés pour partager les risques et mutualiser les investissements.

Un euro investi dans l’IA doit être vu comme un euro investi dans la compétitivité future, et non comme un gadget budgétaire.

Levier 2 : former massivement aux compétences de l’IA

La formation est le nerf de la guerre. Pour sortir de la pénurie de talents et de la méfiance, il faut agir à plusieurs niveaux :

• Dirigeants et COMEX: comprendre les enjeux stratégiques, les risques et les leviers de valeur de l’IA.
• Managers et métiers: être capables d’identifier des cas d’usage, de piloter un projet d’IA, de dialoguer avec les équipes techniques.
• Profils techniques: renforcer les compétences en data, machine learning, IA générative, sécurité, MLOps.
• Collaborateurs « de terrain »: apprendre à travailler avec des outils d’IA au quotidien, à les questionner, à les contrôler.

Plus la culture de l’IA est diffusée, plus les résistances diminuent et plus l’entreprise peut multiplier les initiatives à forte valeur ajoutée.

Levier 3 : structurer un écosystème startups – grands groupes – secteur public

L’un des atouts majeurs de l’Europe est la diversité de son tissu économique : startups, PME innovantes, ETI industrielles, grands groupes internationaux, mais aussi administrations et services publics. L’enjeu est de faire dialoguer ces mondes autour de projets d’IA concrets.

• Les startups apportent agilité, créativité, maîtrise de technologies de pointe.
• Les grands groupes apportent données, cas d’usage à grande échelle, capacité d’industrialisation.
• Le secteur public peut jouer un rôle de catalyseur en soutenant les infrastructures, la recherche et des programmes d’expérimentation.

Des acteurs comme Inetum, positionnés au cœur de la transformation numérique, contribuent à orchestrer ces collaborations, en reliant les besoins métiers des grandes organisations aux solutions innovantes de l’écosystème.

Levier 4 : mettre la donnée au cœur de la stratégie d’entreprise

Sans données, pas d’IA. Mais sans gouvernance, la donnée reste un gisement inexploité ou trop risqué. Pour passer à l’échelle, les entreprises doivent :

• Élaborer une stratégie de données claire : quels types de données, pour quels usages, dans quelles conditions.
• Mettre en place une gouvernance: rôles, responsabilités, processus de validation, qualité, éthique.
• Moderniser les architectures data pour permettre un accès sécurisé mais fluide aux données pertinentes.
• Éduquer les équipes à la protection des données et à la conformité, sans bloquer les initiatives légitimes.

Une bonne gouvernance des données n’est pas un frein à l’innovation ; au contraire, c’est ce qui permet de démultiplier les cas d’usage en toute confiance.

Levier 5 : construire une régulation proportionnée qui protège sans étouffer

Jacques Pommeraud plaide pour une régulation proportionnée de l’IA, capable de protéger les citoyens sans immobiliser les entreprises dans la complexité. Cela signifie notamment :

• Adapter les exigences au niveau de risque réel des cas d’usage.
• Éviter les sur‑couches réglementaires internes qui dépassent largement le cadre légal.
• Favoriser le dialogue entre régulateurs, entreprises et experts pour ajuster les règles au terrain.
• Mettre au point des cadres d’expérimentation sécurisés (bacs à sable réglementaires) permettant de tester des innovations.

Une telle approche renforce la confiance sans sacrifier la vitesse d’innovation, et donne à l’Europe une voie originale entre dérégulation totale et paralysie normative.

4. D’une posture défensive à une ambition offensive : changer de logique

Pour passer d’un retard subi à un avantage compétitif, les entreprises européennes ont intérêt à opérer un véritable changement de posture vis‑à‑vis de l’IA. Le tableau suivant illustre ce basculement :

Ce changement de logique demande du leadership, de la pédagogie et un accompagnement structuré, mais il ouvre la voie à des gains rapides et à une meilleure attractivité pour les talents, les clients et les partenaires.

5. Checklist pour un plan IA pragmatique dans votre organisation

Pour passer à l’action dans l’esprit défendu par Jacques Pommeraud, voici une checklist opérationnelle que tout dirigeant ou responsable de transformation peut utiliser :

1. Clarifier l’ambition: définir pourquoi l’entreprise investit en IA (gains de productivité, qualité de service, nouveaux revenus…).
2. Cartographier les cas d’usage: identifier, avec les métiers, les processus où l’IA peut apporter une valeur immédiate.
3. Prioriser: sélectionner 3 à 5 cas d’usage à fort impact pour lancer une première vague de déploiement.
4. Structurer la gouvernance: nommer un sponsor exécutif, un pilote opérationnel et définir les rôles data, IT, métiers, conformité.
5. Évaluer les données disponibles: qualité, accessibilité, contraintes juridiques, besoins de nettoyage ou d’enrichissement.
6. Choisir les partenariats: identifier les partenaires technologiques et de conseil capables d’accompagner jusqu’à l’industrialisation.
7. Former les équipes: proposer des parcours adaptés aux dirigeants, managers, métiers et équipes techniques.
8. Définir des KPI: fixer des indicateurs avant même le démarrage (temps gagné, taux d’automatisation, satisfaction client…).
9. Lancer vite, itérer souvent: privilégier des cycles courts, recueillir les retours utilisateurs, améliorer progressivement.
10. Capitaliser: documenter les enseignements, répliquer les succès dans d’autres entités ou pays, enrichir la feuille de route.

Un tel plan ne nécessite pas d’attendre la solution parfaite ni la réglementation idéale : il s’inscrit dans une démarche de progrès continu, où chaque projet renforce les compétences internes et la maturité globale de l’organisation.

6. Vers une Europe de l’IA utile, responsable et compétitive

L’alerte lancée par Jacques Pommeraud sur le retard européen en IA n’est pas une fatalité ; c’est un point de départ. L’Europe a toutes les cartes en main pour développer une IA :

• utile, parce qu’orientée vers les besoins concrets des citoyens, des clients et des territoires ;
• responsable, parce qu’encadrée par des règles de transparence, d’éthique et de protection des droits fondamentaux ;
• compétitive, parce qu’adossée à un tissu économique puissant et à des ingénieries de très haut niveau.

La clé, comme le souligne le dirigeant d’Inetum, est de sortir des postures symboliques : ce ne sont ni les conférences, ni les slogans, ni les stratégies purement déclaratives qui feront la différence, mais la capacité des organisations européennes à déployer rapidement des solutions d’IA créatrices de valeur.

En investissant au bon endroit, en formant massivement, en ouvrant les données de façon responsable, en renforçant l’écosystème startups‑entreprises et en construisant une régulation proportionnée, l’Europe peut non seulement combler son retard, mais aussi inventer son propre modèle d’IA: performant, humain, durable.

C’est cette ambition, exigeante mais accessible, que la vision pragmatique de Jacques Pommeraud invite à embrasser dès maintenant. Pour les entreprises qui sauront la saisir, l’IA ne sera pas une menace, mais une formidable opportunité de transformation et de croissance.