IA générative en Europe : transformer le principe de précaution en avantage concurrentiel

En octobre 2024, Jacques Pommeraud, PDG d’Inetum et ancien vice‑président de Salesforce en Californie puis de Bureau Veritas, tirait la sonnette d’alarme : en Europe, l’adoption de l’IA générative stagne au moment de passer à l’échelle, alors même que les premières expérimentations ont déjà démontré des gains de productivité tangibles.

Presque toutes les grandes entreprises et administrations ont testé des outils comme les assistants conversationnels, les copilotes pour développeurs ou la génération automatique de contenus. Les bénéfices sont bien réels. Pourtant, la phase industrielle patine, en particulier en France et en Europe, là où les États‑Unis et l’Asie accélèrent.

Au cœur du sujet : un principe de précaution extrêmement puissant, nourri par des facteurs culturels, sociaux, juridiques et réglementaires. Pour les dirigeants, la question n’est plus de savoir si la technologie fonctionne, mais si elle peut transformer leur organisation sans risque excessif.

Bonne nouvelle : il est possible de concilier innovation rapide et sécurité renforcée. À condition d’adopter la bonne approche stratégique et opérationnelle. Cet article propose un décryptage des enjeux soulevés par Jacques Pommeraud, puis une feuille de route concrète pour passer de l’expérimentation au déploiement à l’échelle, dans un cadre européen exigeant.

1. Qui est Jacques Pommeraud et pourquoi son avis compte pour l’IA générative ?

Pour comprendre la portée de cette alerte, il est utile de rappeler le parcours de Jacques Pommeraud.

• Un pied en Californie: il a exercé des fonctions de vice‑président chez Salesforce, acteur mondial majeur du logiciel cloud et pionnier dans l’intégration de l’IA dans les usages métier.
• Une expérience des secteurs régulés: il a ensuite occupé un poste de vice‑président chez Bureau Veritas, spécialiste de la certification, de la conformité et de la gestion du risque, notamment en France et en Afrique.
• À la tête d’un grand intégrateur européen: depuis février 2023, il est PDG d’Inetum, société de services et de conseils numériques qui accompagne de nombreuses entreprises et administrations européennes dans leurs projets de transformation digitale.

Ce parcours lui confère une double légitimité rare :

• Il connaît de l’intérieur la culture d’innovation rapide de la Silicon Valley.
• Il maîtrise les contraintes réglementaires et de conformité des environnements européens, en particulier dans les secteurs les plus sensibles.

Lorsqu’il explique que « presque toutes les entreprises et administrations ont testé l’IA générative », il s’appuie sur ce que les intégrateurs numériques constatent au quotidien chez leurs clients : l’explosion des POC (proof of concept) et des pilotes, mais une difficulté réelle à passer à l’industrialisation.

2. Où en est réellement l’adoption de l’IA générative en Europe ?

Deux ans après la mise sur le devant de la scène d’outils comme ChatGPT, la situation peut se résumer en trois constats simples.

2.1. L’expérimentation est massive

• La plupart des grandes entreprises ont lancé des pilotes d’IA générative: assistants pour les équipes support, aide à la rédaction de documents, génération de code, etc.
• Les administrations testent l’IA pour simplifier le langage administratif, répondre plus vite aux usagers ou analyser des volumes de textes réglementaires.
• Dans les PME, les usages se développent souvent de façon plus informelle, via des outils généralistes accessibles en ligne ou des fonctionnalités intégrées dans des logiciels existants.

Conclusion : la phase de découverte est derrière nous. Le sujet n’est plus de savoir si l’IA générative peut aider, mais comment l’utiliser de manière structurée, fiable et sécurisée.

2.2. Les gains de productivité sont déjà mesurables

Les retours de terrain convergent : sur certaines tâches bien identifiées, les gains sont significatifs. Quelques exemples typiques observés dans les projets pilotes :

Les ordres de grandeur des gains varient selon les contextes, mais les directions métiers constatent des gains de productivité concrets sur des tâches répétitives et à faible valeur ajoutée.

2.3. Le blocage arrive au moment du passage à l’échelle

Pourquoi ces gains ne se traduisent‑ils pas déjà en un choc massif de productivité pour l’Europe ? Parce que l’industrialisation de l’IA générative pose des questions beaucoup plus sensibles que l’expérimentation :

• Impact social: inquiétudes sur l’emploi, la redéfinition des métiers, le rythme des transformations.
• Cadre juridique: interprétation du RGPD, conformité au futur AI Act, responsabilités en cas d’erreur.
• Image et réputation: peur d’incidents médiatisés (biais, hallucinations, fuites de données).
• Culture du risque: réticence à déployer des solutions perçues comme encore imparfaites.

Ce n’est pas la technologie qui bloque, mais la capacité à l’intégrer en profondeur dans les processus, dans un cadre de confiance compatible avec la culture européenne.

3. Le principe de précaution : frein ou futur avantage compétitif ?

Le principe de précaution est devenu un mot‑clé du débat. Selon Jacques Pommeraud, il freine aujourd’hui le déploiement de l’IA générative en Europe. Comprendre ce principe est essentiel pour le transformer en levier plutôt qu’en frein.

3.1. Ce que recouvre le principe de précaution en pratique

Au‑delà de sa définition juridique, le principe de précaution se traduit concrètement dans les organisations par :

• une tendance à sur‑évaluer le risque par rapport au bénéfice potentiel ;
• une préférence marquée pour les solutions éprouvées plutôt que pour l’expérimentation à grande échelle ;
• la volonté de tout verrouiller à l’avance avant de déployer, plutôt que d’itérer rapidement avec des garde‑fous ;
• une peur des sanctions réglementaires ou judiciaires, parfois plus forte que la peur de décrocher économiquement.

Appliqué à l’IA générative, cela donne souvent : « oui pour un POC en environnement contrôlé, non pour une intégration massive dans les processus critiques ».

3.2. Les facteurs culturels, sociaux et réglementaires

Plusieurs éléments structurent cette prudence européenne :

• Une forte protection des données personnelles: le RGPD impose des exigences élevées, avec des sanctions potentielles importantes. Cela pousse à une vigilance renforcée sur les données utilisées pour entraîner ou alimenter les modèles.
• Des droits sociaux protecteurs: la crainte de transformations trop brutales de l’emploi nourrit des débats plus intenses sur le rythme d’automatisation et l’accompagnement social.
• Une tradition de régulation ex ante: l’Union européenne a tendance à vouloir encadrer les technologies avant leur déploiement massif, comme en témoigne l’AI Act en cours de mise en œuvre.
• Une culture du consensus: dans beaucoup d’organisations, les grands changements sont négociés avec de multiples parties prenantes, ce qui peut ralentir les déploiements.

Pris isolément, chacun de ces éléments est légitime. Ensemble, ils peuvent cependant créer un effet d’inertie qui retarde la capture des gains de productivité au moment où la France et l’Europe en ont le plus besoin.

3.3. Pourquoi ce frein devient un risque stratégique pour l’Europe

Le risque n’est pas simplement de « prendre un peu de retard ». L’enjeu est plus profond :

• Productivité: dans des économies matures avec une démographie parfois défavorable, les gains de productivité liés à l’IA générative peuvent compenser le manque de main‑d’œuvre et soutenir la croissance.
• Compétitivité: si les entreprises américaines et asiatiques automatisent plus vite, elles peuvent proposer des prix plus compétitifs ou dégager des marges plus importantes pour investir encore davantage.
• Souveraineté: un déploiement trop lent en Europe pourrait renforcer la dépendance vis‑à‑vis de plateformes étrangères qui, elles, auront massivement industrialisé leurs propres solutions.
• Attractivité des talents: les experts IA cherchent les environnements où leurs compétences transforment réellement les organisations. Un continent trop prudent peut perdre ces talents.

La bonne nouvelle, c’est qu’un principe de précaution bien conçu peut devenir un avantage concurrentiel: celui de proposer une IA générative fiable, éthique et respectueuse des droits, capable de rassurer les citoyens comme les entreprises clientes. À condition de l’utiliser comme un cadre de conception, et non comme un prétexte à l’inaction.

4. Des bénéfices concrets de l’IA générative… déjà visibles en Europe

Pour sortir d’un débat abstrait entre « prudence » et « audace », il est utile d’illustrer ce que l’IA générative apporte déjà lorsqu’elle est déployée intelligemment.

4.1. Dans les entreprises privées

• Accélération des tâches de bureau: préparation de comptes‑rendus, synthèse de documents, rédaction de notes, traductions opérationnelles, etc.
• Support client augmenté: agents assistés par IA pour traiter plus rapidement les demandes simples et se concentrer sur les cas complexes.
• Innovation produit: génération d’idées, de scénarios, de maquettes textuelles ou visuelles pour explorer plus vite de nouvelles pistes.
• Développement logiciel: copilotes de code qui réduisent le temps passé sur les tâches répétitives et améliorent la qualité de la documentation.

4.2. Dans les administrations et services publics

• Simplification des formulaires et courriers: réécriture automatique en langage clair pour les usagers.
• Aide à la décision: synthèse de textes réglementaires ou de contributions citoyennes pour éclairer les choix politiques ou administratifs.
• Information des citoyens: assistants virtuels pour répondre aux questions fréquentes, décharger les centres d’appels et réduire les délais de réponse.

4.3. Dans les secteurs fortement régulés

Contrairement à une idée reçue, même les secteurs les plus sensibles peuvent bénéficier de l’IA générative, avec une approche bien encadrée :

• Santé: aide à la rédaction de courriers, de comptes‑rendus ou de protocoles, génération de supports pédagogiques pour les patients, avec vérification humaine systématique.
• Banque / assurance: analyse de documents, pré‑rédaction de réponses aux réclamations, support aux équipes de conformité pour la veille réglementaire.
• Industrie: génération de procédures, aide à la rédaction de rapports de maintenance, documentation technique enrichie.

Ce qui fait la différence n’est pas tant le secteur que la méthodologie de déploiement et la clarté des règles de gouvernance.

5. Comment concilier IA générative et principe de précaution : une approche par le risque maîtrisé

L’enjeu pour les dirigeants européens n’est pas de « baisser la garde », mais de structurer une gestion du risque compatible avec un déploiement ambitieux. Cela suppose une approche en plusieurs couches.

5.1. Clarifier les cas d’usage et leur criticité

Tout ne se déploie pas avec le même niveau de prudence. Une démarche efficace consiste à :

1. Cartographier les cas d’usage envisagés (par fonction, par type de données, par enjeu business).
2. Classer les risques associés : impact potentiel sur les personnes, sur les finances, sur la conformité, sur l’image.
3. Adapter les garde‑fous: supervision humaine, restriction de données, audit renforcé, etc.

Par exemple, un assistant interne qui aide à reformuler des notes de réunion ne présente pas le même niveau de risque qu’un système qui pré‑approuve des décisions de crédit ou de santé.

5.2. Mettre en place une gouvernance claire de l’IA

Une gouvernance robuste permet de rassurer les parties prenantes internes et externes. Elle peut inclure :

• Un comité IA pluridisciplinaire (IT, métiers, juridique, conformité, RH, sécurité, représentants du personnel selon les cas).
• Des principes directeurs explicites : transparence sur les usages, supervision humaine, non‑discrimination, protection des données.
• Des processus de validation des projets IA proportionnés aux risques (voies rapides pour les cas d’usage peu sensibles, processus renforcé pour les usages critiques).

Cette gouvernance ne doit pas être un frein administratif de plus, mais un accélérateur sécurisé: elle donne un cadre clair qui évite de réinventer la roue à chaque projet.

5.3. Sécuriser les données et l’architecture technique

Les inquiétudes autour de l’IA générative portent souvent sur les données. Quelques principes simples permettent de réduire fortement les risques :

• Séparer les environnements: distinguer l’expérimentation, la pré‑production et la production avec des règles de données adaptées.
• Limiter les données sensibles: pseudonymisation ou anonymisation lorsque c’est possible, accès strictement contrôlé.
• Choisir des solutions compatibles avec le cadre européen: hébergement des données, localisation, clauses contractuelles sur l’usage des données pour l’entraînement des modèles.
• Documenter les flux de données: qui accède à quoi, dans quel but, avec quelles garanties.

5.4. Organiser la supervision humaine

Un des points clés de l’acceptation sociale et réglementaire est de garantir qu’un humain reste aux commandes pour les décisions importantes. Concrètement :

• Les réponses générées par l’IA sont relues, corrigées ou validées par un expert métier pour les cas sensibles.
• Les collaborateurs sont formés à détecter les erreurs typiques de l’IA (hallucinations, approximations, biais).
• Les processus prévoient des boucles de retour d’expérience pour corriger et améliorer les modèles en continu.

L’objectif n’est pas de contrôler chaque virgule, mais d’aligner le niveau de supervision sur l’enjeu du cas d’usage.

5.5. Ancrer la formation et l’acculturation

Le facteur humain est central. Pour passer de la peur à la maîtrise :

• Former largement: non seulement les experts techniques, mais aussi les managers, les fonctions support, les représentants du personnel.
• Démystifier: expliquer ce que l’IA générative fait réellement, et ce qu’elle ne fait pas, pour corriger les fantasmes (positifs ou négatifs).
• Valoriser les gains de temps pour les collaborateurs: montrer que l’IA libère du temps pour les tâches à plus forte valeur ajoutée, au lieu de se concentrer uniquement sur la réduction des coûts.

Une organisation qui investit dans ces dimensions sociales et culturelles transforme le principe de précaution en principe de lucidité: on sait ce que l’on fait, pourquoi et avec quelles limites.

6. Feuille de route pratique : passer de l’expérimentation à l’échelle

Comment une entreprise ou une administration européenne peut‑elle concrètement franchir le cap du pilote pour industrialiser l’IA générative ? Voici une démarche en six étapes, compatible avec les contraintes européennes.

6.1. Étape 1 : aligner vision stratégique et objectifs métiers

• Définir une vision IA claire au niveau de la direction générale : à quoi doit servir l’IA générative pour l’organisation dans les trois prochaines années ?
• Identifier quelques objectifs métiers prioritaires: améliorer l’expérience client, accélérer le traitement des dossiers, réduire les délais de mise sur le marché, etc.

L’IA générative ne doit pas être un gadget expérimental, mais un levier explicite de la stratégie.

6.2. Étape 2 : prioriser les cas d’usage à fort impact et risque maîtrisé

Plutôt que de disperser les efforts, il est plus efficace de :

• Sélectionner un portefeuille restreint de cas d’usage (3 à 5 au départ) au croisement entre fort impact business et risque acceptable.
• Commencer par des usages où l’IA assiste l’humain plutôt que de décider à sa place, pour faciliter l’acceptation.

Cela permet de démontrer rapidement la valeur tout en respectant le principe de précaution.

6.3. Étape 3 : concevoir l’architecture et la gouvernance dès le départ

Pour éviter l’effet « pilote impossible à industrialiser », l’architecture doit être pensée avec une vision long terme :

• Choix des modèles (généraux, spécialisés, open source, propriétaires) en fonction des besoins réels.
• Mise en place d’une plateforme IA interne ou mutualisée, capable d’accueillir plusieurs cas d’usage.
• Définition des règles d’accès aux données et des mécanismes de journalisation.

Les intégrateurs et sociétés de services numériques, comme Inetum, jouent ici un rôle clé pour industrialiser de manière sécurisée ce que les équipes métiers ont prouvé en pilote.

6.4. Étape 4 : déployer progressivement avec mesure des gains

Le déploiement peut suivre une logique d’élargissement progressif:

• Phase 1 : déploiement sur une équipe pilote élargie, avec suivi fin des indicateurs (productivité, satisfaction, qualité).
• Phase 2 : extension à d’autres équipes similaires, en répliquant les bonnes pratiques.
• Phase 3 : intégration plus profonde dans les processus et les systèmes d’information.

À chaque étape, les résultats sont documentés: temps gagné, erreurs réduites, satisfaction des utilisateurs. Ces éléments sont déterminants pour convaincre la direction, mais aussi les instances sociales et réglementaires.

6.5. Étape 5 : coconstruire avec les partenaires sociaux

En Europe plus qu’ailleurs, l’adhésion des collaborateurs et de leurs représentants est centrale. Une démarche gagnante inclut :

• Une information transparente sur les projets IA et leurs objectifs.
• Une association précoce des représentants du personnel dans la réflexion sur les impacts métier.
• Des plans d’accompagnement: formation, montée en compétences, redéfinition des missions, mobilité interne.

L’objectif est de faire de l’IA générative un outil d’augmentation des collaborateurs plutôt qu’un symbole de substitution.

6.6. Étape 6 : inscrire l’IA générative dans une démarche d’amélioration continue

Une fois les premières vagues de déploiement lancées, l’enjeu est de passer d’une logique de projet à une logique de capacité durable:

• Suivre en continu les indicateurs de performance et de risque.
• Mettre à jour les modèles et les prompts en fonction des retours d’expérience.
• Identifier de nouveaux cas d’usage à partir des besoins exprimés par le terrain.

L’IA générative devient alors un compagnon quotidien de la transformation de l’organisation, et non une parenthèse technologique.

7. Le rôle spécifique de la France et de l’Europe : inventer une IA générative de confiance

À travers les propos de Jacques Pommeraud, une idée forte se dessine : la France et l’Europe ne peuvent pas se contenter d’être de simples consommatrices d’IA générative. Elles doivent modeler une voie propre, compatible avec leurs valeurs et leurs cadres juridiques.

7.1. Capitaliser sur nos atouts structurels

L’Europe dispose de plusieurs atouts pour réussir cette transition :

• Un niveau d’exigence élevé en matière de droits fondamentaux: protection de la vie privée, non‑discrimination, transparence.
• Un tissu de grandes entreprises et d’administrations complexes: terrains d’application idéaux pour des IA robustes, capables de gérer des processus sophistiqués.
• Des talents scientifiques et techniques de haut niveau dans l’IA, la cybersécurité, la science des données.

Ces atouts peuvent permettre de développer des références mondiales en IA de confiance, si l’on parvient à franchir le cap du passage à l’échelle.

7.2. Positionner la régulation comme un catalyseur

Plutôt que d’opposer innovation et régulation, l’Europe peut faire de son cadre juridique un label de confiance:

• Les entreprises qui savent déployer l’IA générative dans le respect du RGPD et de l’AI Act pourront en faire un argument commercial auprès de leurs clients et partenaires.
• Les intégrateurs et sociétés de services maîtrisant ces contraintes auront un avantage compétitif pour accompagner les organisations dans le monde entier qui veulent des solutions conformes et éthiques.

La clé est d’anticiper ces cadres réglementaires plutôt que de les subir, en les intégrant dès la conception des projets IA.

7.3. S’appuyer sur des acteurs de confiance pour accélérer

Les sociétés de services numériques européennes, comme Inetum dirigée par Jacques Pommeraud, jouent un rôle stratégique :

• Elles combinent expertise technologique et maîtrise des contraintes métiers et réglementaires des clients européens.
• Elles savent orchestrer des programmes d’industrialisation de l’IA générative à grande échelle, en s’appuyant sur une méthodologie éprouvée.
• Elles contribuent à la création d’un écosystème européen de solutions, de plateformes et de compétences autour d’une IA générative de confiance.

C’est à la croisée de ces acteurs, des régulateurs et des dirigeants d’entreprises que se jouera la capacité de l’Europe à transformer son principe de précaution en force compétitive.

Conclusion : de la prudence paralysante à la confiance agissante

L’alerte formulée par Jacques Pommeraud en 2024 ne vise pas à opposer « prudence européenne » et « audace américaine », mais à rappeler une réalité : le temps de l’expérimentation solitaire est terminé. La question n’est plus de savoir si l’IA générative fonctionne, mais si nous sommes capables de la déployer à l’échelle, de façon responsable, pour soutenir la productivité, l’innovation et la compétitivité en Europe.

En combinant :

• une vision stratégique claire de l’IA générative ;
• une gouvernance solide et proportionnée aux risques ;
• des démarches de déploiement progressives, mesurées et documentées ;
• un véritable dialogue social et une montée en compétences des collaborateurs ;
• et l’appui d’acteurs technologiques et de conseil maîtrisant le cadre européen ;

les organisations françaises et européennes peuvent transformer leur principe de précaution en principe de confiance agissante.

Le choix qui se présente aujourd’hui aux dirigeants n’est pas entre le risque et la sécurité, mais entre un risque maîtrisé et créateur de valeur et un risque de décrochage face aux zones du monde qui auront su industrialiser l’IA générative plus vite. C’est maintenant, en structurant des déploiements ambitieux et responsables, que la France et l’Europe peuvent faire de leur exigence un véritable avantage compétitif durable.