Lors d'une table ronde Innovation organisée par Dematic, des experts expliquent pourquoi les projets d'IA créent plus de valeur lorsque les entreprises partent du problème à résoudre plutôt que de la technologie.

De nombreuses entreprises veulent s'appuyer sur l'IA pour atteindre leurs objectifs de développement durable. Pourtant, beaucoup s'y prennent à l'envers : elles choisissent d'abord la technologie, accélèrent la mise en œuvre, et ne s'interrogent qu'ensuite sur le problème opérationnel, environnemental ou de circularité qu'elles cherchent réellement à résoudre.

C'est l'un des messages clés de Geertrui Mieke De Ketelaere lors d'une table ronde Innovation organisée par Dematic à Anvers, consacrée à l'Innovation et l'IA au service du développement durable et de la circularité.

« Les entreprises vont un peu trop vite parce qu'il y a beaucoup de battage médiatique », explique-t-elle. « Il faut d'abord se poser la question : quels sont nos objectifs ? »

Cette question est essentielle car l'IA ne compense ni des objectifs flous, ni des données de mauvaise qualité, ni des processus immatures. Elle peut aider les organisations à identifier des tendances et à prendre de meilleures décisions, mais uniquement lorsque les fondations sont solides. Si une entreprise souhaite entraîner un système d'IA sur ses propres données opérationnelles, ces données doivent être précises, complètes et exploitables.

Mme De Ketelaere, professeure affiliée à la Vlerick Business School et experte en IA durable, éthique et de confiance, met également en garde contre la tentation de voir l'IA comme un raccourci permettant de contourner la maturité en automatisation. Les entreprises qui n'ont pas acquis une solide compréhension de l'automatisation par règles risquent de se retrouver en difficulté si elles tentent de passer directement à l'IA.

L'automatisation exécute des règles programmées de manière identique à chaque fois. L'IA peut s'appuyer sur cette base, mais elle ne dispense pas de comprendre les processus, les données et les équipes.

La gouvernance constitue un autre point de contrôle en amont de la mise en œuvre. Beaucoup d'entreprises déploient d'abord la technologie, puis s'occupent de la sécurité, de la gouvernance et de l'accès aux données après coup. Selon Mme De Ketelaere, l'IA impose de changer cet ordre : les données peuvent quitter l'entreprise, des équipes peuvent accéder à des informations qui ne leur sont pas destinées, et des systèmes peuvent influencer des décisions de manière opaque.

« Avec l'IA, il faut repenser les règles du jeu et placer la gouvernance et la sécurité au premier plan », affirme-t-elle.

Cela signifie se poser des questions plus exigeantes avant toute mise en œuvre. Qui peut accéder aux données ? Où vont-elles ? Comment les équipes utiliseront-elles les résultats ? Quelles décisions le système va-t-il appuyer ? Où la supervision humaine reste-t-elle indispensable ?

Pour Dematic, cette réflexion confirme un principe concret : des décisions d'automatisation crédibles commencent par la compréhension. L'IA peut apporter de la valeur, mais uniquement lorsque les organisations définissent l'objectif, évaluent les fondations et déterminent si l'IA est le bon outil pour le travail à accomplir.

La table ronde Innovation de Dematic est le point de départ d'une série de trois entretiens qui explore comment les organisations peuvent déployer l'IA de manière plus responsable et efficace, sans perdre de vue les risques, la responsabilité ni la valeur à long terme.

Cette série reflète le rôle de Dematic en tant que trait d'union avec des expertises extérieures sur les enjeux qui façonnent le business, les opérations et l'automatisation. Elle réaffirme aussi une réalité simple mais puissante : The Mind Behind the Machine doit précéder la machine elle-même.

La technologie évolue rapidement. C'est la compréhension, fondée sur l'expérience, le jugement et la responsabilité, qui transforme cette technologie en performance durable et en progrès véritable.