Deux ans après l’arrivée de ChatGPT dans le grand public, un constat s’impose : l’intelligence artificielle générative n’est plus un sujet de laboratoire. Elle a été testée, parfois intensivement, par la quasi-totalité des grandes entreprises et par de nombreuses administrations. Les premiers gains de productivité sont là, mesurables sur certains métiers.
Pour Jacques Pommeraud, PDG d’Inetum depuis 2023 et ancien dirigeant de Salesforce en Californie puis de Bureau Veritas, la principale explication n’est pas technique, mais culturelle et réglementaire : c’est notre principe de précaution qui freine la transformation.
Cet article propose une lecture structurée de ce diagnostic et, surtout, une feuille de route concrète pour les dirigeants français et européens qui souhaitent tirer parti de l’IA générative tout en restant dans un cadre sécurisé, socialement responsable et juridiquement robuste.
1. Qui est Jacques Pommeraud et pourquoi son point de vue compte ?
Avant de plonger dans le sujet, il est utile de comprendre qui parle. Jacques Pommeraud rassemble trois atouts rares pour analyser l’adoption de l’IA générative en Europe.
- Un ancrage dans la tech mondiale: ancien vice-président d’un grand éditeur de logiciels américain, il a vécu au cœur de l’écosystème californien et de sa culture d’expérimentation rapide.
- Une expérience des services B2B et de la conformité: son passage chez Bureau Veritas, acteur majeur de la certification, lui donne une connaissance fine des exigences réglementaires et de la gestion des risques.
- Une position d’observateur privilégié: à la tête d’Inetum, société de services et de conseil numériques présente dans de nombreux secteurs, il voit, au quotidien, comment entreprises et administrations abordent l’IA générative, du premier POC jusqu’aux réflexions de déploiement global.
Ce parcours lui permet de comparer concrètement les dynamiques d’adoption entre Europe, États-Unis et Asie, au-delà des discours théoriques.
2. Deux ans après ChatGPT : où en est réellement l’adoption de l’IA générative ?
2.1 Un niveau d’expérimentation très élevé
Le premier message fort, confirmé par de nombreux retours du terrain, est que presque toutes les grandes organisations ont déjà expérimenté l’IA générative. Cela se traduit par :
- des projets pilotes dans les fonctions support (RH, juridique, finance, IT) ;
- des assistants conversationnels internes pour aider les collaborateurs à résumer des documents, rédiger des comptes rendus ou préparer des présentations ;
- des tests en relation client pour assister les conseillers dans la réponse aux clients ;
- des prototypes métiers pour générer du code, des contenus marketing ou des scénarios de simulation.
Dans une majorité de cas, ces essais permettent de démontrer des gains de productivité concrets: temps de rédaction divisé par deux, réduction des tâches répétitives, meilleure qualité initiale des livrables, support 24/7, etc.
2.2 Mais un passage à l’échelle qui reste limité en Europe
Malgré ces résultats encourageants, l’Europe reste, selon Jacques Pommeraud, en retrait sur le déploiement industriel de l’IA générative par rapport aux États-Unis et à plusieurs pays asiatiques. Cela se manifeste par :
- des projets qui restent confinés à un service ou à une filiale ;
- des pilotes jamais transformés en solutions pérennes intégrées au système d’information ;
- des budgets IA encore modestes au regard des investissements réalisés outre-Atlantique ;
- une réticence à confier à l’IA des processus réellement critiques pour l’activité.
Autrement dit, la phase de curiosité et de test est largement derrière nous, mais la phase de transformation à grande échelle ne s’est pas encore matérialisée au même rythme que dans d’autres régions du monde.
3. Le rôle central du principe de précaution : frein ou opportunité ?
Au cœur de l’analyse de Jacques Pommeraud se trouve un concept bien connu des décideurs européens : le principe de précaution. Il imprègne notre culture politique, sociale et réglementaire depuis des décennies.
3.1 Ce que recouvre concrètement le principe de précaution
Appliqué à l’IA générative, ce principe se traduit par plusieurs réflexes :
- Anticiper le pire scénario: et si l’IA désinforme, discrimine, génère des contenus faux ou dangereux ?
- Se protéger juridiquement: qui est responsable en cas d’erreur, de fuite de données ou de dommage à un tiers ?
- Limiter les impacts sociaux: quel effet sur l’emploi, les métiers, l’organisation du travail, le dialogue social ?
- Attendre un cadre complet: ne pas bouger tant que réglementations, normes et lignes directrices officielles ne sont pas stabilisées.
Pris isolément, chacun de ces réflexes est légitime. Ensemble, ils peuvent aboutir à une forme de paralysie: on multiplie les études, les comités et les chartes éthiques, mais les cas d’usage à fort impact restent au point mort.
3.2 Trois grands types de freins identifiés
Le discours de Jacques Pommeraud souligne trois catégories de freins particulièrement sensibles en Europe.
- Freins sociaux: peur des suppressions de postes, inquiétudes des collaborateurs, crainte de mouvements sociaux si l’IA est perçue comme un outil de réduction des effectifs plutôt que comme un levier d’augmentation des compétences.
- Freins juridiques: incertitudes autour de la propriété intellectuelle, du régime de responsabilité, de la protection des données personnelles, et du respect des réglementations sectorielles souvent complexes.
- Freins réglementaires et normatifs: accumulation de cadres (RGPD, futur AI Act européen, règles sectorielles, exigences de conformité internes) qui crée une impression de risque permanent, même quand la technologie est en soi maîtrisée.
Selon lui, la technologie n’est plus le premier obstacle: les grands modèles, les plateformes et les services existent et sont relativement matures. Ce sont surtout les dimensions organisationnelles, culturelles et réglementaires qui ralentissent.
4. Pourquoi l’Europe ne peut pas se permettre de rester en retrait
Le paradoxe est frappant : c’est précisément au moment où la France et l’Europe ont le plus besoin de gains de productivité que nous hésitons à généraliser la technologie qui peut en apporter massivement.
4.1 Un contexte de compétitivité sous pression
Les économies européennes font face à plusieurs défis structurels :
- Vieillissement de la population et tensions sur le marché du travail dans certains métiers ;
- Coût du travail relativement élevé par rapport à d’autres régions du monde ;
- Investissements massifs des acteurs américains et asiatiques dans les technologies d’IA ;
- Transition écologique qui impose des transformations coûteuses à court terme mais nécessaires.
Dans ce contexte, renoncer ou retarder les gains de productivité offerts par l’IA générative revient, à moyen terme, à accepter un déclassement économique.
4.2 L’IA générative comme levier de réindustrialisation immatérielle
Au-delà des discours, l’IA générative est un formidable outil pour :
- automatiser les tâches à faible valeur ajoutée et libérer du temps pour l’expertise ;
- accélérer l’innovation (conception de produits, expérimentation de nouveaux services, prototypes rapides) ;
- améliorer la qualité des décisions, des documents et des services rendus aux citoyens ;
- renforcer l’attractivité des métiers en retirant une partie de la charge administrative et répétitive.
Utilisée avec discernement, l’IA générative permet de « réindustrialiser » des fonctions intellectuelles et de services : moins de tâches manuelles, plus de valeur ajoutée, pour un coût maîtrisé. C’est un enjeu clé pour la compétitivité européenne.
5. Construire une stratégie d’adoption qui concilie innovation et sécurité juridique
La bonne nouvelle, sous-jacente au message de Jacques Pommeraud, est la suivante : le principe de précaution n’est pas une fatalité. Bien encadré, il peut devenir un principe d’action responsable plutôt qu’un prétexte à l’inaction. Tout l’enjeu est de passer de « on ne fait rien tant que tout n’est pas sûr » à « on avance de manière maîtrisée et documentée ».
5.1 Mettre en place une gouvernance claire de l’IA
La première étape est d’installer une gouvernance IA crédible, visible, légitime :
- un comité IA rassemblant IT, métiers, juridique, conformité, RH et, idéalement, représentants des salariés ;
- des règles d’usage claires (données autorisées, contextes interdits, procédures de validation) ;
- un processus de sélection des cas d’usage basé sur le risque et la valeur attendue ;
- une traçabilité des décisions majeures liées aux projets IA (choix technologiques, arbitrages de risques, validations).
Cette gouvernance rassure les directions générales, les métiers et les partenaires sociaux : l’IA n’est pas un gadget, ni un contournement des procédures, mais un sujet traité avec le même sérieux qu’un grand projet industriel.
5.2 Partir de cas d’usage concrets, mesurables et peu risqués
Pour dépasser le blocage, il est très efficace de démarrer par des cas d’usage concrets, avec un niveau de risque maîtrisé et un ROI mesurable. Par exemple :
- génération d’ébauches de comptes rendus de réunions à partir de notes internes ;
- aide à la rédaction de réponses à des appels d’offres, contrôlée par un expert humain ;
- assistant interne pour retrouver et résumer des politiques ou procédures de l’entreprise ;
- outil d’aide à la préparation d’entretiens RH (guides d’entretien, synthèse de fiches de poste).
Ces cas d’usage ont trois vertus :
- ils apportent rapidement des gains visibles au quotidien ;
- ils ne touchent pas immédiatement aux processus les plus sensibles (décision réglementaire, diagnostic médical, etc.) ;
- ils permettent de construire des retours d’expérience solides pour affiner la gouvernance et les règles de sécurité.
5.3 Encadrer juridiquement l’usage de l’IA
Sur le plan juridique, plusieurs bonnes pratiques s’imposent pour concilier innovation et sécurité :
- cartographier les flux de données utilisés par les outils d’IA (type de données, provenance, destination, durée de conservation) ;
- vérifier la conformité au RGPD dès la conception (minimisation des données, base légale, information des personnes concernées) ;
- préciser contractuellement les responsabilités avec les fournisseurs de solutions IA (sécurité, propriété intellectuelle, support, auditabilité) ;
- anticiper l’impact du futur cadre européen de régulation de l’IA et des règles sectorielles qui pourront s’y ajouter.
L’objectif n’est pas de tout figer, mais d’éviter les angles morts : mieux vaut intégrer les juristes et les experts conformité dès le début des projets que les solliciter une fois la solution développée.
5.4 Investir massivement dans les compétences et l’acceptabilité sociale
L’un des points les plus sensibles évoqués par Jacques Pommeraud concerne la dimension sociale. Pour que l’IA générative soit un levier de performance accepté, il faut :
- former largement les collaborateurs aux usages, aux limites et aux bonnes pratiques de l’IA ;
- associer les représentants du personnel dès les phases de cadrage des projets ;
- positionner l’IA comme un assistant, pas comme un substitut systématique : l’humain reste responsable du résultat final ;
- relier l’IA à des parcours de montée en compétences: nouveaux rôles (prompt engineer, copilote métier, référent IA), nouvelles perspectives de carrière.
Les organisations qui communiquent de manière transparente sur leurs objectifs, qui montrent concrètement comment l’IA améliore le quotidien des équipes, et qui investissent dans la formation, obtiennent généralement une adhésion bien plus forte.
6. Exemples de cas d’usage à fort impact pour les entreprises et les administrations
Pour passer de la théorie à la pratique, voici une sélection de domaines où l’IA générative apporte déjà des bénéfices tangibles, lorsqu’elle est déployée de manière encadrée.
6.1 Relation client et service aux usagers
- Assistants de réponse pour les conseillers: proposition de réponses argumentées et personnalisées, relues et validées par l’agent humain.
- Selfcare intelligent: FAQ enrichies, agents conversationnels capables de comprendre des demandes complexes et de guider l’utilisateur.
- Analyse de verbatims (emails, chats, enquêtes) pour détecter les irritants, les signaux faibles et les attentes émergentes.
6.2 Fonctions support (RH, juridique, finance)
- RH: aide à la rédaction de fiches de poste, de supports de formation, de communications internes ; synthèse de retours de campagnes d’entretiens.
- Juridique: pré-analyse de contrats standard, génération de premières versions de clauses, synthèse de jurisprudence, toujours sous le contrôle d’un juriste.
- Finance: préparation de commentaires sur des tableaux de bord, génération de notes d’analyse à partir de données structurées.
6.3 IT et transformation digitale
- Assistance au développement logiciel: génération de squelettes de code, de tests unitaires, de documentation, avec validation stricte par les développeurs.
- Support IT: assistants capables de suggérer des diagnostics et des procédures à partir de bases de connaissances existantes.
- Migration et modernisation: aide à l’analyse de code legacy, proposition de refactoring ou de documentation manquante.
6.4 Secteur public et services aux citoyens
- Simplification des démarches: assistants pour guider les citoyens dans leurs procédures, en langage naturel.
- Production et mise à jour de documents: notices explicatives, supports pédagogiques, courriers types.
- Analyse de données textuelles: consultations publiques, contributions citoyennes, retours du terrain.
Dans tous ces cas, un point commun : l’IA générative n’agit pas seule. Elle est intégrée dans des processus maîtrisés, avec revue humaine, contrôle qualité, et traçabilité. C’est précisément ce type de démarche qui permet de concilier innovation et principe de précaution.
7. Transformer le principe de précaution en avantage compétitif
Le message de fond porté par Jacques Pommeraud est profondément optimiste : l’Europe n’est pas condamnée à subir la révolution de l’IA générative. Au contraire, en capitalisant sur ses forces — culture de la conformité, exigence éthique, haut niveau de qualification — elle peut transformer son principe de précaution en avantage compétitif.
7.1 De la peur du risque à la maîtrise du risque
La clé est de passer d’une posture de peur du risque (qui conduit à l’inaction) à une posture de maîtrise du risque (qui permet d’avancer de manière structurée). Cela implique :
- d’accepter qu’aucune innovation n’est totalement sans risque ;
- de documenter les choix, les arbitrages et les contrôles mis en place ;
- de s’appuyer sur des partenaires technologiques et de conseil capables d’apporter méthode, outils et retours d’expérience ;
- de considérer l’IA comme un chantier stratégique, au même titre que la cybersécurité ou la transition énergétique.
7.2 Un agenda d’action pour les dirigeants
Pour les directions générales et les comités exécutifs, un agenda d’action réaliste peut se résumer en quelques étapes :
- Clarifier l’ambition: quelle place l’IA générative doit-elle occuper dans la stratégie à 3–5 ans ?
- Identifier 5 à 10 cas d’usage prioritaires combinant forte valeur et risque maîtrisable.
- Mettre en place la gouvernance IA (comité, règles d’usage, processus d’évaluation des risques).
- Lancer des pilotes cadrés avec objectifs chiffrés, indicateurs de réussite et suivi rapproché.
- Évaluer, ajuster, industrialiser les solutions qui démontrent leur valeur.
- Accompagner le changement: formation, communication, adaptation des organisations.
En avançant de cette façon, pas à pas mais de manière déterminée, les entreprises et administrations européennes peuvent récolter rapidement les bénéfices de l’IA générative, sans renoncer à leurs exigences de sécurité, de conformité et de responsabilité sociale.
Conclusion : l’heure est venue de passer du test à la transformation
En résumé, le constat porté par Jacques Pommeraud est double :
- Oui, l’IA générative délivre déjà des gains de productivité tangibles là où elle est mise en œuvre avec méthode.
- Oui, le principe de précaution et les peurs qui l’accompagnent freinent, en Europe, le passage à l’échelle par rapport aux États-Unis et à l’Asie.
Mais ce diagnostic n’est pas une fatalité. Il invite au contraire les décideurs français et européens à définir une stratégie claire d’adoption de l’IA générative, qui conjugue :
- ambition économique et compétitivité ;
- sécurité juridique et conformité ;
- responsabilité sociale et développement des compétences.
Les organisations qui réussiront ce virage ne seront pas seulement celles qui auront adopté les meilleurs modèles d’IA, mais celles qui auront su orchestrer intelligemment technologie, gouvernance, droit et humain. C’est là que réside, pour l’Europe, une opportunité unique : inventer une voie d’IA générative à la fois performante, responsable et durable.
