Jacques Pommeraud et l’IA en Europe : transformer plutôt que parader

À la tête d’Inetum, acteur majeur européen de la transformation numérique, Jacques Pommeraud tire une sonnette d’alarme claire : l’Europe prend du retard dans l’adoption concrète de l’intelligence artificielle. Non pas par manque de talents ou de technologies, mais à cause de freins culturels, réglementaires et stratégiques.

Pour lui, « ce n’est pas le drapeau planté sur l’IA qui compte ». Autrement dit, il ne suffit pas d’annoncer des plans grandiloquents, des stratégies nationales ou des budgets spectaculaires. Ce qui compte vraiment, ce sont les usages déployés sur le terrain, les compétences développées et les gains tangibles pour les entreprises, les salariés et les citoyens.

Dans cet article, nous décryptons les points clés de cette vision et proposons un véritable mode d’emploi pour les organisations européennes qui veulent passer de la prudence à la performance grâce à l’IA.

1. Où en est l’Europe dans la course à l’intelligence artificielle ?

L’Europe dispose d’atouts considérables : chercheurs de haut niveau, écosystèmes académiques de pointe, grandes entreprises industrielles, tissu de PME innovantes. Pourtant, dans la course mondiale à l’IA, elle est souvent perçue comme moins rapide dans l’adoption que les États-Unis ou certaines régions d’Asie.

Ce décalage ne vient pas uniquement des moyens financiers. Il tient aussi à la manière dont l’IA est :

• pensée (vision stratégique, rôle dans le modèle économique) ;
• déployée (pilotage de projets, industrialisation des cas d’usage) ;
• encadrée (réglementation, gouvernance, conformité).

Le constat qui remonte du terrain est souvent le même : de nombreuses entreprises européennes parlent d’IA, mais peu la déploient à grande échelle. C’est précisément cette distance entre le discours et l’action que Jacques Pommeraud appelle à combler.

2. Les trois grands freins pointés par Jacques Pommeraud

Selon le dirigeant d’Inetum, le retard de l’Europe ne s’explique pas par un manque d’intérêt pour l’IA, mais par trois freins majeurs : la peur de l’échec, une régulation parfois excessive et une incompréhension des usages.

2.1. Une peur de l’échec qui bride l’expérimentation

Dans beaucoup d’organisations européennes, le cadre culturel valorise la maîtrise du risque plus que l’expérimentation rapide. Résultat : les projets IA sont souvent :

• lancés tardivement ;
• sur-spécifiés dès le départ ;
• bloqués par la crainte de « faire faux » ou d’exposer l’entreprise.

Or l’IA progresse justement grâce à une logique de test & learn: on démarre petit, on mesure, on ajuste, on améliore. Cette culture est encore trop rare, alors qu’elle est clé pour identifier rapidement les cas d’usage réellement créateurs de valeur.

2.2. Une régulation nécessaire, mais parfois vécue comme un frein

L’Europe se positionne comme un continent régulateur, avec l’ambition d’encadrer l’IA pour protéger les citoyens, les données et les droits fondamentaux. Cette volonté est légitime et constitue même un atout de confiance à long terme.

Mais sur le terrain, certains décideurs perçoivent le cadre réglementaire comme :

• complexe à interpréter;
• évolutif, donc difficile à anticiper ;
• susceptible de générer des coûts de conformité importants.

Résultat : au lieu d’accélérer, certains projets IA restent bloqués dans les tiroirs. Jacques Pommeraud plaide donc pour un équilibre fin: une régulation protectrice, mais qui n’étouffe pas l’innovation et reste suffisamment claire pour que les entreprises puissent investir avec confiance.

2.3. Une incompréhension des usages réels de l’IA

Troisième frein majeur : une vision floue ou parfois caricaturale de ce que l’IA peut réellement faire. Entre discours catastrophistes et promesses technologiques démesurées, les décideurs ont parfois du mal à distinguer :

• ce qui est mûr et fiable aujourd’hui;
• ce qui est encore expérimental;
• ce qui ne correspond pas à leurs enjeux métiers.

Cette incompréhension des usages conduit à des réactions extrêmes : soit un enthousiasme naïf (on veut tout faire avec l’IA, partout, tout de suite), soit un rejet pur et simple (on considère l’IA comme trop risquée ou inutile). Dans les deux cas, on passe à côté du plus important : une identification lucide des cas d’usage à forte valeur ajoutée.

3. « Ce n’est pas le drapeau planté sur l’IA qui compte » : un appel au pragmatisme

Pour Jacques Pommeraud, la priorité n’est pas d’afficher une « stratégie IA » brillante dans les slides, mais de livrer des résultats concrets sur le terrain. D’où cette formule forte : ce n’est pas le drapeau planté sur l’IA qui compte.

Concrètement, cela signifie :

• moins de postures symboliques (annonces, slogans, effets de mode) ;
• plus de projets opérationnels mesurables (gain de productivité, amélioration de l’expérience client, réduction des délais, qualité accrue, etc.) ;
• moins de compétitions d’images entre pays ou entreprises ;
• plus de coopérations et de partage de bonnes pratiques entre acteurs publics, privés et académiques.

Autrement dit, l’Europe a tout à gagner à faire de l’IA un outil au service de sa compétitivité, plutôt qu’un simple symbole de puissance technologique.

4. Passer des discours aux cas d’usage IA à forte valeur

La meilleure réponse aux peurs et aux fantasmes autour de l’IA, c’est de montrer des résultats. Pour une entreprise, cela passe par l’identification et la mise en œuvre progressive de cas d’usage pragmatiques, alignés sur ses priorités.

4.1. Des exemples de cas d’usage qui parlent aux métiers

Sans entrer dans des projets futuristes, de nombreuses organisations européennes peuvent déjà déployer des solutions IA robustes dans des domaines comme :

• Relation client: assistants virtuels pour répondre aux demandes simples, aide à la rédaction d’e-mails, routage intelligent des demandes complexes.
• Opérations et logistique: prévision de la demande, optimisation des stocks, planification automatisée des tournées ou des interventions.
• Finance et gestion: détection d’anomalies, rapprochements automatiques, analyse prédictive des risques, automatisation de tâches comptables récurrentes.
• Ressources humaines: aide au tri de candidatures, soutien à la mobilité interne, analyse des besoins en compétences, outils de formation personnalisés.
• Industrie et maintenance: maintenance prédictive, contrôle qualité assisté par vision artificielle, surveillance intelligente des équipements.

Ces cas d’usage ont un point commun : ils permettent de générer des gains mesurables en quelques mois, tout en restant maîtrisés sur le plan des risques et de la complexité technique.

4.2. Démarrer petit, prouver la valeur, puis industrialiser

Une approche pragmatique, souvent défendue par des acteurs de la transformation numérique comme Inetum, consiste à :

1. Sélectionner quelques cas d’usage pilotes, portés par un métier motivé (service client, supply chain, finance, etc.).
2. Construire un prototype ou un projet « proof of concept » pour tester la faisabilité, les gains potentiels et les impacts sur les équipes.
3. Mesurer rigoureusement les résultats: temps gagné, erreurs évitées, satisfaction des utilisateurs finaux, etc.
4. Industrialiser ce qui fonctionne, avec une architecture robuste, une gouvernance des données et une supervision claire.
5. Capitaliser sur ces succès pour déployer d’autres cas d’usage et étendre les compétences en interne.

Cette logique progressive permet de réduire la peur de l’échec tout en démontrant rapidement la valeur de l’IA.

5. Une stratégie IA pragmatique pour les entreprises européennes

À partir des constats portés par Jacques Pommeraud, on peut dégager une véritable feuille de route IA pour les organisations qui veulent rattraper (et dépasser) leur retard.

5.1. Clarifier les objectifs business avant la technologie

L’IA n’est pas une fin en soi. Une stratégie gagnante commence toujours par des questions simples :

• Où perdons-nous du temps ou de l’argent ?
• Quelles sont les frustrations majeures de nos clients ?
• Quels processus sont répétitifs, manuels, source d’erreurs ?
• Sur quels indicateurs clés (coût, qualité, délai, satisfaction) voulons-nous progresser ?

Une fois ces enjeux clarifiés, l’IA devient un levier parmi d’autres (aux côtés de l’automatisation classique, de la réorganisation des processus, de la montée en compétences) pour atteindre les objectifs.

5.2. Créer une gouvernance IA simple et efficace

Pour éviter les effets de mode et les projets dispersés, il est utile de mettre en place une gouvernance IA claire, par exemple :

• un comité IA rassemblant métiers, IT, data, juridique, RH ;
• des principes direction en matière d’éthique, de respect des données, de transparence ;
• un processus de sélection des cas d’usage basé sur la valeur, la faisabilité et le risque ;
• un dispositif de suivi des résultats et d’amélioration continue.

L’enjeu n’est pas d’ajouter de la bureaucratie, mais de donner de la lisibilité aux projets et de rassurer les parties prenantes internes comme externes.

5.3. S’appuyer sur des partenaires expérimentés

Pour beaucoup d’entreprises, il est difficile de maîtriser d’emblée toutes les dimensions de l’IA : technique, data, métier, réglementaire. C’est là que des acteurs spécialisés de la transformation numérique, comme Inetum, peuvent apporter :

• une vision transverse des technologies et des usages ;
• un retour d’expérience sur des projets menés dans d’autres secteurs ;
• des méthodes éprouvées pour cadrer, prototyper et industrialiser des solutions ;
• un accompagnement à la conduite du changement auprès des équipes métiers.

L’objectif n’est pas de déposséder l’entreprise de sa maîtrise de l’IA, mais au contraire de l’accélérer et de la sécuriser, tout en faisant monter en compétence les équipes internes.

6. Monter en compétences : le nerf de la guerre IA en Europe

Un point central dans la vision de Jacques Pommeraud est la montée en compétences. Sans talents capables de comprendre, déployer et piloter l’IA, aucune stratégie ne peut tenir dans la durée.

6.1. Former au-delà du seul périmètre technique

On pense souvent d’abord aux data scientists ou aux ingénieurs IA, mais la réussite repose aussi sur :

• des managers capables d’identifier des cas d’usage et de piloter des projets ;
• des experts métiers qui comprennent ce que l’IA peut (ou ne peut pas) apporter à leurs processus ;
• des équipes juridiques et conformité formées aux enjeux spécifiques de l’IA ;
• des RH capables de piloter l’impact de l’IA sur les emplois et les compétences.

La bonne nouvelle, c’est que de nombreux programmes de formation, parcours internes et écoles spécialisées se développent en Europe. L’enjeu est désormais d’intégrer l’IA dans les plans de formation à grande échelle, pour tous les profils clés.

6.2. Rassurer et embarquer les collaborateurs

Une autre dimension cruciale est la confiance. L’IA suscite des inquiétudes légitimes : sur l’emploi, sur le sens du travail, sur la place de l’humain. Les entreprises qui réussissent leur transformation sont celles qui :

• communiquent de manière transparente sur les objectifs des projets IA ;
• associent les équipes dès la phase de définition des cas d’usage ;
• montrent comment l’IA peut enrichir les métiers (moins de tâches répétitives, plus d’analyse et de relation) ;
• investissent dans la requalification et l’évolution des collaborateurs.

Là encore, la vision portée par des dirigeants comme Jacques Pommeraud est claire : l’IA doit être un levier d’augmentation de l’humain, pas un simple outil de substitution.

7. Vers un cadre réglementaire européen équilibré

Le débat sur l’encadrement de l’IA en Europe est vif, et c’est une bonne chose. Il témoigne de la volonté de protéger les citoyens tout en permettant l’innovation. Mais l’enjeu, comme le rappelle Jacques Pommeraud, est de ne pas faire de ce cadre une barrière insurmontable pour les entreprises.

7.1. Transformer la contrainte en avantage compétitif

Un cadre réglementaire exigeant peut devenir un atout stratégique s’il est bien intégré :

• il renforce la confiance des clients et des citoyens dans les solutions proposées ;
• il pousse à adopter dès le départ des pratiques responsables et traçables;
• il peut différencier positivement les entreprises européennes sur la scène internationale.

Pour cela, il est essentiel de traduire les exigences réglementaires en pratiques concrètes: gouvernance des données, documentation des modèles, évaluations d’impact, mécanismes de recours.

7.2. Simplifier, expliquer, accompagner

Un autre levier essentiel consiste à rendre la réglementation intelligible pour les entreprises, notamment les PME qui n’ont pas d’équipes juridiques spécialisées. Cela passe par :

• des guides opérationnels;
• des dispositifs d’accompagnement par des experts;
• des outils de mise en conformité mutualisés (modèles de documentation, référentiels de bonnes pratiques, etc.).

Dans ce contexte, le rôle des acteurs de la transformation numérique, des cabinets de conseil et des écosystèmes sectoriels est déterminant pour dédramatiser le sujet et rendre la conformité accessible.

8. Le rôle d’acteurs comme Inetum dans la transformation IA européenne

Les propos de Jacques Pommeraud s’inscrivent dans une réalité terrain : celle d’un groupe comme Inetum, qui accompagne au quotidien des organisations publiques et privées dans leur transformation digitale. Ce positionnement permet d’observer, au plus près des projets, les freins comme les accélérateurs de l’adoption de l’IA.

Ce type d’acteur peut jouer plusieurs rôles clés :

• Accélérateur de mise en œuvre: en apportant des méthodologies, des architectures et des briques IA déjà éprouvées.
• Facilitateur entre métiers et technologie: en traduisant les besoins des métiers en solutions concrètes, et en expliquant les capacités réelles de l’IA.
• Partenaire de long terme: en accompagnant non seulement le déploiement technique, mais aussi la conduite du changement, la formation et l’évolution de la gouvernance.

En mettant en avant une approche pragmatique, centrée sur les usages réels et la création de valeur, des dirigeants comme Jacques Pommeraud envoient un message clair : l’Europe peut rattraper son retard, à condition de transformer ses ambitions en projets concrets, pilotés et mesurés.

9. Conclusion : faire de l’IA un moteur de compétitivité durable pour l’Europe

Le constat de Jacques Pommeraud sur le retard européen en matière d’intelligence artificielle n’est ni défaitiste ni fataliste. C’est un appel à l’action. L’Europe dispose de tous les ingrédients pour réussir : talents, infrastructures, écosystèmes de recherche, grandes entreprises et PME innovantes.

Pour transformer l’essai, plusieurs leviers doivent être activés simultanément :

• dépasser la peur de l’échec en adoptant une culture d’expérimentation maîtrisée ;
• clarifier et simplifier le cadre réglementaire afin qu’il protège sans brider ;
• éclairer les usages concrets de l’IA, loin des fantasmes et des slogans ;
• investir massivement dans les compétences, à tous les niveaux de l’entreprise ;
• s’appuyer sur des partenaires expérimentés pour accélérer et sécuriser les déploiements.

Plus que jamais, « ce n’est pas le drapeau planté sur l’IA qui compte », mais la capacité de l’Europe à faire de l’intelligence artificielle un levier de compétitivité durable, au service de ses entreprises, de ses salariés et de ses citoyens. Les acteurs qui adopteront cette approche pragmatique dès maintenant prendront une longueur d’avance décisive.