Comprendre les modèles de maturité d’adoption de l’IA.
Les entreprises de tous les secteurs s'empressent d'exploiter le potentiel de l'IA, mais beaucoup peinent à mesurer leurs progrès ou à définir les prochaines étapes. La plupart des modèles traditionnels considèrent la maturité comme une ligne droite, une simple course du début à la fin. Or, la véritable préparation à l'IA est multidimensionnelle.
L'approche de Workday en matière de maturité de l'IA ne s'apparente pas tant à une simple règle qu'à une radiographie organisationnelle. Elle ne se contente pas de montrer que vous êtes « en retard » ; elle identifie précisément « l'os cassé », qu'il s'agisse d'un manque de cohésion au sein de la direction, d'une mauvaise qualité des données ou de l'absence d'un cadre éthique, permettant ainsi d'appliquer un traitement sur mesure plutôt que de se contenter de solutions génériques.
Points clés :
Dépasser l'approche linéaire : la maturité en matière d'IA ne se résume pas à une simple note ; il s'agit d'un parcours qui s'articule autour de cinq facteurs organisationnels essentiels.
Conclusions fondées sur des données : s'appuyant sur une enquête menée auprès de 1000 organisations à l'échelle mondiale, Workday met l'accent sur le cadre des cinq moteurs clés de la maturité en matière d'IA, qui comprend la stratégie, le soutien de la direction, les connaissances organisationnelles, la préparation opérationnelle, ainsi que la gouvernance et la gestion des risques.
La précision plutôt que la généralisation : identifier votre « groupe » spécifique permet d'élaborer des feuilles de route sur mesure pour l'adoption de l'IA, plutôt que de se contenter d'une mise en œuvre standardisée.
De l'évaluation à l'action : pour passer des « Mesurés » aux « 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 en matière d'IA correspond au niveau de développement, d'adoption et d'intégration de l'IA de Workday au sein de leurs opérations et de leur culture d'entreprise.
Même si vous avez l'impression d'être en retard, nos études montrent que la maturité en matière d'IA n'est que rarement une ligne droite. En vous appuyant sur un cadre d'analyse, vous pouvez passer d'une utilisation « aléatoire » de l'IA à une approche stratégique qui vous permettra de dégager un avantage concurrentiel, de renforcer l'efficacité opérationnelle et d'améliorer l'expérience des employés.
Les cinq moteurs de la maturité de l’IA.
Pour obtenir un « diagnostic » clair d’une organisation, nous évaluons cinq domaines clés :
Stratégie : existe-t-il une vision claire de la manière dont l’IA crée de la valeur pour l’entreprise ?
Soutien de la direction : les dirigeants défendent-ils activement les initiatives en matière d'IA et les financent-ils ?
Connaissances organisationnelles : votre personnel possède-t-il les compétences et les aptitudes nécessaires pour travailler avec l’IA ?
Préparation opérationnelle : l'infrastructure de données et la stack technique sont-elles capables de prendre en charge l'IA ?
Gouvernance et risques : existe-t-il des cadres permettant 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 (1–5).
Le modèle de diagnostic Workday
Performance sur 5 moteurs clés.
Analogie
Modèles de maturité linéaires traditionnels
Une règle (À quelle distance êtes-vous ?).
Le modèle de diagnostic Workday
Une radiographie (Où se situe l’écart spécifique ?).
Résultat
Modèles de maturité linéaires traditionnels
Description générique du « niveau ».
Le modèle de diagnostic Workday
Recommandations personnalisées et feuilles de route spécifiques à chaque groupe.
Focus
Modèles de maturité linéaires traditionnels
Adoption technologique uniquement.
Le modèle de diagnostic Workday
Stratégie, personnes, données et gouvernance.
Comprendre les cinq groupes de maturité de l’IA.
Grâce à des recherches approfondies, nous avons identifié cinq archétypes distincts de maturité en matière d'IA. Chaque groupe présente un profil unique, caractérisé par ses principaux atouts et ses principales faiblesses.
1. Les mesurés (les inspecteurs de sécurité).
- Profil : ces équipes privilégient la réduction des risques avant tout
- Moteur principal : gouvernance et risque | Dernier moteur : stratégie
- Exemple concret : de nombreux systèmes de santé correspondent à ce profil. Bien qu'ils soient à la pointe en matière de sécurité et de garanties éthiques pour les données des patients (gouvernance), ils manquent souvent d'une vision commerciale unifiée de l'IA (stratégie). Cela se traduit par des outils administratifs d'IA qui restent cloisonnés par rapport à l'innovation clinique fondamentale.
- 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 des initiatives).
- Profil : des équipes motivées qui mènent des expériences ponctuelles dans le domaine de l'IA, mais sans soutien de la direction.
- Moteur principal : stratégie | Dernier moteur : soutien de la direction
- Exemple concret : les grands détaillants et fabricants tombent souvent dans ce cas pendant la phase d’« IA fantôme ». Les équipes départementales déploient des outils d’IA spécialisés pour l’optimisation des itinéraires ou le marketing (stratégie), mais comme ces projets ne bénéficient pas du soutien de la direction générale (soutien de la direction), ils ne parviennent pas à se déployer à l’échelle de l’entreprise.
- La voie à suivre : permettre aux sponsors exécutifs de transformer les expérimentations de terrain en standards d'entreprise
3. Les systématiques (les architectes).
- Profil : une approche méthodique bénéficiant du soutien de la direction, confrontée aux défis posés par la dette technique héritée.
- Moteur principal : soutien de la direction | Dernier moteur : préparation opérationnelle
- Exemple concret : Zillow a été confrontée à un défi très médiatisé dans ce groupe. Alors que la direction était pleinement engagée dans sa vision d’IA « iBuying » (engagement), les bases de données sous-jacentes étaient incomplètes et ne permettaient pas de 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 » des initiatives d’IA.
4. Les rigoureux (les ingénieurs)
- Profil : des bases techniques solides, mais la main-d'œuvre est laissée pour compte.
- Principal moteur : préparation opérationnelle | Dernier moteur : connaissance organisationnelle
- Exemple concret : Les entreprises mondiales de logistique et industrielles investissent souvent massivement dans des Graphics Processing Unit (GPU) et des données propres (préparation opérationnelle), mais une enquête d’EY a révélé que les entreprises perdent 40 % des gains de productivité de l’IA parce que seulement 5 % des employés ont les compétences nécessaires pour utiliser la technologie de manière transformatrice (connaissances).
- La voie à suivre : se concentrer sur la gestion du changement et le développement des compétences de la main-d’œuvre pour travailler aux côtés de l’IA.
5. Les unifiés (les maîtres d’œuvre).
- Profil : haute performance sur les cinq moteurs ; l’IA est une infrastructure essentielle à l’activité.
- Principal moteur : stratégie et soutien de la direction | Dernier moteur : connaissances organisationnelles (écart d’apprentissage continu)
- Exemple concret : Walmart sert ici de référence absolue. L’entreprise a unifié des outils disparates grâce à un « super agent » et a récemment recruté un vice-président exécutif chargé de l’accélération de l’IA afin de garantir que la transformation par l’IA soit pilotée directement depuis la direction générale.
- La voie à suivre : poursuivre l'évolution grâce aux agents autonomes et aux systèmes de raisonnement avancés.
Comment les clients peuvent améliorer leur maturité en matière d’IA.
Pour améliorer votre maturité en matière d'IA, Workday a défini trois pistes d'action pour l'exercice 2027 afin d'aider les organisations à passer à l'action :
Services de conseil en IA : ateliers intensifs de plusieurs jours pour élaborer des feuilles de route organisationnelles concrètes
Services professionnels : une gamme de services d'IA couvrant la stratégie, la préparation opérationnelle et l'adoption des fonctionnalités
Conseils personnalisés : à l'instar d'un coach numérique, un programme en libre-service permettant aux clients d'accéder à des contenus liés aux cinq moteurs à leur propre rythme
Prêt à accélérer votre parcours de maturité en matière d'IA ?
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