adoption de l'IA

Comprendre les modèles de maturité en matière d'adoption de l'IA

Les entreprises de tous les secteurs s'efforcent d'exploiter le potentiel de l'IA, mais beaucoup ont du mal à mesurer leurs progrès ou à identifier les prochaines étapes. La plupart des modèles traditionnels traitent la maturité comme une échelle graduée linéaire, une simple course du début à la fin. Pourtant, la véritable préparation à l'IA est multidimensionnelle.

Table des matières

L'approche de Workday en matière de maturité de l'IA ressemble moins à une simple échelle graduée et davantage à une radiographie organisationnelle. Workday ne se contente pas de montrer que vous êtes « à la traîne ». Il identifie précisément la « fracture », qu'il s'agisse d'un manque d'alignement du leadership, d'une mauvaise qualité des données ou de l'absence d'un cadre éthique, ce qui permet un traitement de précision plutôt que de simples solutions génériques.

Principaux points à retenir :

Dépasser l'approche linéaire : la maturité de l'IA ne se résume pas à un score unique. Il s'agit d'un parcours couvrant cinq facteurs organisationnels essentiels
Insights data-driven : sur la base d'une enquête menée auprès de 1 000 entreprises internationales, Workday se concentre sur le cadre des cinq moteurs de maturité de l'IA : stratégie, engagement de la direction, connaissances organisationnelles, préparation opérationnelle, et gouvernance et risques
Privilégier la précision plutôt que la généralisation : l'identification de votre « groupe » spécifique permet d'établir des roadmaps d'adoption de l'IA sur mesure plutôt qu'une mise en œuvre standardisée de l'IA
Passer de l'évaluation à l'action : pour passer du groupe des « mesurés » au groupe des « unifiés », il faut abandonner les projets pilotes isolés au profit d'une stratégie cohérente à l'échelle de la plateforme

Maturité de l'IA : une approche stratégique de la transformation de l'entreprise

Pour la plupart des dirigeants, la maturité de l'IA concerne le niveau de développement, d'adoption et d'intégration de l'IA de Workday au sein des opérations et de la culture de l'entreprise.

Même si vous avez peut-être l'impression d'être à la traîne, notre étude révèle que le parcours vers la maturité est rarement une ligne droite. En utilisant un cadre de diagnostic, vous pouvez délaisser l'« utilisation aléatoire de l'IA » au profit d'une approche stratégique qui favorise l'avantage concurrentiel, améliore l'efficacité opérationnelle et optimise l'expérience collaborateur.

Les cinq moteurs de maturité de l'IA

Pour établir un « diagnostic » clair d'une entreprise, nous évaluons cinq domaines essentiels :

Stratégie : existe-t-il une vision claire de la manière dont l'IA crée de la valeur pour l'entreprise ?
Engagement de la direction : les dirigeants soutiennent-ils activement et financièrement les initiatives IA ?
Connaissances organisationnelles : Votre personnel dispose-t-il des connaissances et des compétences nécessaires pour travailler en collaboration avec l'IA ?
Préparation opérationnelle : l'infrastructure de données et la pile technologique sont-elles capables de soutenir l'IA ?
Gouvernance et risques : existe-t-il des cadres pour une utilisation éthique, sécurisée et conforme de l'IA ?

Les avantages d'un modèle de maturité diagnostique

Contrairement aux modèles génériques qui proposent des « niveaux » vagues, une approche diagnostique offre une vision précise de votre situation actuelle.

Indicateur principal

Modèles de maturité linéaires traditionnels

Score global (1 à 5)

Modèle diagnostique de Workday

Performance selon 5 moteurs clés

Analogie

Modèles de maturité linéaires traditionnels

Une échelle graduée (où en êtes-vous ?)

Modèle diagnostique de Workday

Une radiographie (où se trouve précisément l'écart ?)

Résultat

Modèles de maturité linéaires traditionnels

Description de « niveau » générique

Modèle diagnostique de Workday

Recommandations sur mesure et roadmaps spécifiques au groupe

Champ d'application

Modèles de maturité linéaires traditionnels

Adoption de la technologie uniquement

Modèle diagnostique de Workday

Stratégie, RH, données et gouvernance

Comprendre les cinq groupes de maturité de l'IA

Grâce à une étude approfondie, nous avons identifié cinq archétypes distincts de maturité de l'IA. Chaque groupe possède un profil unique caractérisé par ses moteurs les plus solides et les plus faibles.

1. Les mesurés (les inspecteurs de la sécurité)

Profil : ces équipes placent l'atténuation des risques en tête de leurs priorités.
Moteur le plus solide : gouvernance et risques | Moteur le plus faible : stratégie
Cas concret : de nombreux systèmes de santé correspondent à ce profil. Bien qu'ils soient à la pointe en matière de sécurité et de protection éthique des données des patients (gouvernance), ils manquent souvent d'une vision commerciale unifiée de l'IA (stratégie), ce qui se traduit par des outils d'IA administratifs qui restent cloisonnés par rapport à l'innovation clinique de base
La voie à suivre : passer d'une gouvernance défensive à une stratégie offensive, en identifiant des projets pilotes à faible risque et à fort impact

2. Les débrouillards (ceux qui prennent les devants)

Profil : ces équipes motivées expérimentent l'IA dans leur coin, sans soutien top-down
Moteur le plus solide : stratégie | Moteur le plus faible : engagement de la direction
Cas concret : les grands distributeurs et industriels se retrouvent souvent dans cette catégorie pendant la phase dite de « shadow AI ». Les équipes des différents services déploient des outils d'IA spécialisés pour l'optimisation des itinéraires ou le marketing (stratégie), mais en l'absence du soutien de l'équipe dirigeante (engagement de la direction), ces projets ne parviennent pas à se développer à l'échelle de l'entreprise.
La voie à suivre : favoriser les initiatives de soutien parmi les dirigeants afin de transformer les expérimentations locales en normes d'entreprise

3. Les systématiques (les architectes)

Profil : une approche planifiée avec le soutien du leadership, confrontée aux défis de la dette technique traditionnelle
Moteur le plus solide : engagement de la direction | Moteur le plus faible : préparation opérationnelle
Cas concret : Zillow a été confronté à un défi très médiatisé dans cette catégorie. Même si le leadership était pleinement engagé dans la vision « iBuying » basée sur l'IA de l'entreprise (engagement de la direction), les socles de données sous-jacents étaient incomplets et ne pouvaient pas gérer la complexité du marché réel (préparation opérationnelle), ce qui a entraîné une perte de 500 millions de dollars.
La voie à suivre : investir dans une plateforme de données unifiée pour fournir le « carburant » nécessaire aux initiatives d'IA

4. Les rigoureux (les ingénieurs)

Profil : de solides bases techniques, mais les effectifs ne sont pas inclus dans le processus
Moteur le plus solide : préparation opérationnelle |Moteur le plus faible : connaissances organisationnelles
Cas concret : les grands groupes industriels et de logistique mondiale investissent souvent massivement dans les GPU et les données propres (préparation opérationnelle), mais une enquête d'EY a révélé que les entreprises perdent 40 % des gains de productivité de l'IA, car seuls 5 % des collaborateurs disposent des compétences nécessaires pour utiliser la technologie de manière transformatrice (connaissances organisationnelles).
La voie à suivre : se concentrer sur la conduite du changement et l'upskilling des effectifs pour travailler avec l'IA

5. Les unifiés (les bâtisseurs)

Profil : haute performance dans les cinq moteurs ; l'IA est une infrastructure essentielle à l'entreprise
Moteurs les plus solides : stratégie et engagement de la direction | Moteur le plus faible : connaissances organisationnelles (lacunes en formation continue)
Cas concret : Walmart en est un parfait exemple. L'entreprise a unifié des outils déconnectés au sein d'un cadre de « super-agent » et a récemment recruté un EVP of AI Acceleration, afin de garantir que la transformation par l'IA soit pilotée directement par l'équipe dirigeante.
La voie à suivre : poursuivre l'évolution grâce aux agents autonomes et aux systèmes de raisonnement avancés

Comment progresser dans votre maturité de l'IA grâce à Workday

Pour accroître votre maturité en matière d'IA, Workday a établi trois axes pour l'exercice 2027 afin d'aider les entreprises à passer à l'action :

Services de conseil en IA : ateliers intensifs de plusieurs jours pour établir des roadmaps organisationnelles concrètes
Services aux entreprises : un portefeuille de services d'IA couvrant la stratégie, la préparation opérationnelle et l'adoption des fonctionnalités
Conseils personnalisés : programme de coaching digital en self-service permettant aux clients d'accéder à des contenus liés aux cinq moteurs à leur propre rythme