IA en Europe : « ce n’est pas le drapeau planté qui compte » selon Jacques Pommeraud

À la tête d’ Inetum , l’un des grands acteurs européens de la transformation numérique, Jacques Pommeraud porte un message clair : l’Europe n’a plus le luxe de regarder passer la révolution de l’ intelligence artificielle . Elle doit sortir de la logique de démonstration pour entrer dans une logique d’ exécution .

Pour lui, ce ne sont pas les annonces spectaculaires ni le “drapeau planté sur l’IA” qui comptent mais la capacité à intégrer l’IA au cœur des opérations, de l’industrie, des services publics et des métiers. Autrement dit : transformer des POC en performances économiques mesurables.

Cette vision est porteuse d’un message très positif : l’Europe dispose encore de tous les atouts pour réussir– son tissu industriel, sa base scientifique, sa culture de qualité – à condition de lever les freins identifiés par les dirigeants de terrain et d’investir massivement dans les bons leviers.

Un constat sans détour : l’Europe prend du retard sur l’IA

Pour Jacques Pommeraud, l’alerte est sérieuse : l’Europe est en retard dans l’adoption concrète de l’IA par rapport à d’autres grandes régions du monde. Non pas parce qu’elle manquerait de chercheurs, de start-up ou de technologies, mais parce que :

• les projets restent trop souvent au stade expérimental ;
• la peur de l’échec freine les décisions ;
• la régulation est perçue comme floue et parfois dissuasive ;
• beaucoup de dirigeants ne saisissent pas encore le potentiel opérationnel de l’IA ;
• les compétences nécessaires ne sont pas suffisamment disponibles.

La bonne nouvelle, c’est que ces freins ne sont pas une fatalité.Ils relèvent de décisions politiques, managériales et d’investissement, plus que d’un prétendu “déficit de génie” européen.

« Ce n’est pas le drapeau planté sur l’IA qui compte » : décoder le message

Quand Jacques Pommeraud affirme que « ce n’est pas le drapeau planté sur l’IA qui compte », il s’attaque à une dérive bien connue : la course au symbole.

Dans beaucoup d’organisations, on observe encore :

• des annonces d’innovation sans suite opérationnelle ;
• des démonstrateurs impressionnants, mais déconnectés du quotidien des équipes ;
• des POC en série qui ne sont jamais industrialisés ;
• des budgets dispersés dans de multiples expérimentations sans trajectoire claire.

Prototypes vs cas d’usage opérationnels

Le contraste est net entre deux approches de l’IA :

L’enjeu n’est pas de savoir qui cochera en premier la case « IA » dans sa communication, mais qui saura transformer durablement ses chaînes de valeur grâce à l’IA.

De l’expérimentation à l’industrialisation : le vrai changement d’échelle

Dans la vision défendue par des acteurs comme Inetum, la réussite de l’IA se mesure à la capacité à :

• identifier des cas d’usage métiers prioritaires (production, logistique, RH, relation client, finance, maintenance, santé, etc.) ;
• prototyper vite, mais surtout déployer largement dans l’entreprise ou la filière;
• intégrer l’IA aux systèmes existants (ERP, CRM, MES, outils métier, applications terrain) ;
• outiller le suivi de la performance pour démontrer le ROI et l’impact opérationnel.

C’est ce passage à l’échelle – souvent négligé – qui fera la différence entre une IA de salon et une IA de production, créatrice de valeur pour l’économie européenne.

Les 4 grands freins à l’adoption de l’IA en Europe

Jacques Pommeraud insiste sur plusieurs obstacles spécifiques qui ralentissent l’industrialisation de l’IA en Europe. Les identifier précisément est le premier pas pour les surmonter.

1. La peur de l’échec et la culture du risque limitée

De nombreuses entreprises européennes, notamment dans les secteurs régulés ou industriels, restent marquées par une culture du zéro défaut. Cette exigence de qualité est un atout, mais elle peut aussi :

• retarder le lancement de projets innovants ;
• multiplier les comités, validations et cycles d’arbitrage ;
• bloquer des expérimentations pourtant nécessaires pour apprendre.

Or, l’IA progresse par itérations. Les modèles s’affinent avec les données, l’usage et le retour d’expérience. Refuser l’expérimentation contrôlée, c’est se priver de cette courbe d’apprentissage.

2. Une régulation perçue comme imprécise ou anxiogène

L’Europe a fait le choix d’un cadre réglementaire ambitieux sur le numérique et l’IA, avec une forte exigence en matière de respect des droits fondamentaux et de protection des données. Cette ambition est une force en termes de confiance, mais elle est parfois :

• mal comprise par les entreprises ;
• interprétée de façon trop prudente ;
• perçue comme un risque juridique difficile à maîtriser.

Sans lignes directrices claires et pédagogiques, certaines organisations préfèrent « attendre de voir » plutôt que d’engager des investissements significatifs dans l’IA.

3. Une incompréhension de l’IA au sommet des organisations

Pour beaucoup de dirigeants, l’IA reste encore :

• un sujet technique réservé à l’IT ou aux data scientists ;
• une abstraction difficile à relier à des enjeux métiers concrets ;
• un thème médiatique plus qu’un levier stratégique.

Résultat : les décisions d’investissement sont parfois timides, tardives ou dispersées. Sans sponsor fort au niveau du comité exécutif, les projets d’IA manquent de moyens, de priorisation et de continuité.

4. Le manque de compétences et de formations adaptées

Enfin, Jacques Pommeraud pointe un frein déterminant : la pénurie de talents formés à l’IA et à la donnée. Les besoins ne se limitent pas aux data scientists :

• ingénieurs data et cloud ;
• chefs de projet capables de traduire un besoin métier en cas d’usage IA ;
• experts métiers à l’aise avec la donnée ;
• profils MLOps, responsables de la gouvernance, juristes spécialisés, etc.

Sans un effort massif de formation continue et initiale, le risque est de voir les projets ralentir faute d’équipes suffisantes pour concevoir, déployer et maintenir les solutions d’IA.

Les piliers d’une IA vraiment créatrice de valeur

Au-delà du constat, la vision portée par des acteurs comme Inetum est résolument tournée vers l’action. Pour faire de l’IA un accélérateur de compétitivité, trois leviers structurants sont incontournables :

• une gouvernance de la donnée solide ;
• des infrastructures cloud et industrielles adaptées ;
• des stratégies sectorielles ciblées.

1. Une gouvernance de la donnée au service des cas d’usage

Pas d’IA performante sans données de qualité, accessibles et maîtrisées. Une gouvernance moderne de la donnée doit :

• cartographier les sources de données clés (internes et externes) ;
• définir des règles de qualité, de sécurité et de confidentialité ;
• organiser les responsabilités (propriétaires de données, comités, référents) ;
• faciliter l’accès contrôlé aux données pour les équipes IA ;
• s’assurer de la conformité réglementaire, sans bloquer l’innovation.

L’enjeu est double : protéger les actifs stratégiques de l’entreprise tout en les rendant exploitables pour les algorithmes d’IA et les équipes métiers.

2. Des infrastructures cloud et un socle industriel pour l’IA

La réussite de projets d’IA à grande échelle suppose un socle technologique robuste :

• des capacités de calcul adaptées (CPU, GPU, accélérateurs) ;
• un stockage optimisé pour de grands volumes de données ;
• une plateforme permettant de développer, déployer et superviser les modèles (MLOps) ;
• des architectures hybrides ou multicloud conciliant performance, coûts et exigences de souveraineté.

C’est ce socle cloud et data qui permet de passer de quelques prototypes isolés à un portefeuille d’applications IA maintenues, monitorées et améliorées en continu, dans une logique industrielle.

3. Des stratégies sectorielles pour maximiser l’impact

Un autre message fort porté par Jacques Pommeraud : l’IA doit parler le langage des métiers. Les cas d’usage dans :

• l’industrie (maintenance prédictive, optimisation de production) ;
• la banque et l’assurance (gestion des risques, détection de fraude) ;
• la santé (aide au diagnostic, optimisation des parcours de soins) ;
• l’énergie (prévision de consommation, pilotage de réseaux) ;
• le secteur public (simplification des démarches, meilleure allocation des ressources)

ne répondent pas aux mêmes contraintes ni aux mêmes indicateurs de succès.Les stratégies IA doivent donc être sectorielles, voire micro-sectorielles, construites avec les acteurs de terrain et les écosystèmes concernés.

Quel rôle pour les pouvoirs publics dans cette transformation ?

L’appel de Jacques Pommeraud ne s’adresse pas qu’aux entreprises. Il est aussi un appel aux décideurs publics à organiser les conditions d’un rattrapage européen sur l’IA. Trois axes se dégagent.

1. Clarifier la régulation et donner de la visibilité

Les entreprises ont besoin de repères stables pour investir. Les pouvoirs publics peuvent :

• publier des guides pratiques et des exemples d’interprétation des textes ;
• privilégier des approches graduées, proportionnées aux risques ;
• instaurer des espaces de dialogue entre régulateurs, industriels, chercheurs et citoyens ;
• offrir des mécanismes de « bac à sable » réglementaire pour tester des usages innovants dans un cadre sécurisé.

L’objectif : passer d’une régulation perçue comme bloquante à une régulation lisible, qui encadre tout en encourageant l’innovation.

2. Investir massivement dans la formation et la R&D

La compétitivité européenne en IA se jouera aussi sur le terrain des compétences et de la recherche. Les politiques publiques peuvent amplifier l’impact en :

• soutenant la création de cursus spécialisés (IA, data, cybersécurité, cloud) ;
• facilitant la reconversion professionnelle vers les métiers de la data ;
• renforçant les partenariats entre universités, centres de recherche et entreprises ;
• finançant des projets de R&D applicative proches des besoins industriels.

Ces investissements ne sont pas des coûts, mais des leviers de souveraineté, de productivité et d’attractivité pour les décennies à venir.

3. Encourager les stratégies sectorielles et les écosystèmes

Plutôt que de se disperser, les politiques publiques gagnent à soutenir des initiatives sectorielles ciblées :

• clusters et pôles de compétitivité dédiés à l’IA dans certains domaines (santé, mobilité, industrie, énergie, etc.) ;
• programmes communs de données partagées entre acteurs d’une même filière ;
• projets pilotes à l’échelle régionale ou nationale, avec des objectifs clairs et mesurables.

En fédérant industriels, ETI, PME, start-up et acteurs publics, ces écosystèmes sectoriels peuvent devenir des moteurs puissants de compétitivité et d’innovation.

Comment les entreprises peuvent passer à l’action dès maintenant

Face à ces enjeux, le message est clair : attendre est le plus grand risque. Toute entreprise – grande, moyenne ou petite – peut amorcer une trajectoire IA structurée en suivant quelques étapes clés.

1. Poser un diagnostic IA et data

Première étape : comprendre où l’on part. Un diagnostic peut porter sur :

• la maturité data (qualité, accessibilité, gouvernance) ;
• les systèmes existants et leur capacité à dialoguer avec des briques IA ;
• les compétences internes disponibles ;
• les cas d’usage déjà identifiés, même de façon informelle.

Ce diagnostic sert de base à une feuille de route réaliste, adaptée au contexte de l’entreprise.

2. Prioriser quelques cas d’usage à fort impact

Plutôt que de vouloir tout transformer d’un coup, il est beaucoup plus efficace de :

• sélectionner 3 à 5 cas d’usage IA avec :
• • un impact métier potentiel élevé ;
  • des données déjà disponibles ou rapidement mobilisables ;
  • des sponsors métiers engagés ;
  • un ROI mesurable en 12 à 24 mois.

Ce portefeuille initial permet de prouver la valeur, d’apprendre, puis d’industrialiser.

3. Construire une gouvernance de la donnée pragmatique

Inutile d’attendre un « modèle parfait » pour avancer. Il est possible de :

• nommer un ou plusieurs responsables de domaine de données ;
• mettre en place quelques règles simples de qualité et d’accès ;
• documenter progressivement les principaux jeux de données utilisés par l’IA ;
• instaurer un comité data/IA associant IT, métiers et juridique.

L’essentiel est de poser des fondations claires, quitte à les faire évoluer au fil des projets.

4. Accélérer la montée en compétence des équipes

Les entreprises peuvent jouer un rôle clé dans la réduction du déficit de compétences en :

• formant largement les collaborateurs aux enjeux de la donnée et de l’IA (sensibilisation, cas concrets) ;
• finançant des formations plus poussées pour les profils techniques et les « champions data » métiers ;
• encourageant les communautés internes (guildes, cercles IA, démonstrations régulières) ;
• attirant et fidélisant des experts en leur offrant des projets stimulants et visibles.

Une culture partagée autour de la donnée et de l’IA est un puissant accélérateur de transformation.

5. S’appuyer sur des partenaires expérimentés

Enfin, pour éviter de réinventer la roue, de nombreuses entreprises choisissent de :

• travailler avec des intégrateurs et entreprises de services numériques aguerris à l’IA ;
• s’appuyer sur des plateformes cloud et des briques logicielles déjà éprouvées ;
• capitaliser sur des cas d’usage réutilisables dans leur secteur.

C’est précisément dans ce type d’accompagnement qu’un acteur comme Inetum se positionne : traduire les promesses de l’IA en résultats tangibles pour les organisations européennes.

Vers une souveraineté numérique européenne renouvelée

Au fond, le message de Jacques Pommeraud dépasse la seule performance d’ Inetum ou d’un secteur particulier. Il touche à un enjeu collectif : la souveraineté numérique de l’Europe.

Sans intégration massive de l’IA dans ses entreprises, ses administrations et ses territoires, l’Europe risque :

• de perdre en compétitivité industrielle ;
• de dépendre d’innovations conçues et maîtrisées ailleurs ;
• de voir ses talents partir vers d’autres régions plus dynamiques ;
• de subir les règles du jeu au lieu de contribuer à les écrire.

À l’inverse, en levant les freins identifiés – peur de l’échec, régulation imprécise, incompréhension des dirigeants, manque de compétences – et en investissant dans la gouvernance des données, les infrastructures cloud et les stratégies sectorielles, l’Europe peut redevenir un foyer majeur d’innovation responsable.

En d’autres termes, la question n’est pas de savoir qui plantera le plus beau drapeau sur l’IA, mais qui saura en faire un outil concret de prospérité durable, d’innovation et de souveraineté. Et sur ce terrain-là, rien n’est encore joué : c’est maintenant que tout se décide.

À retenir: pour rattraper son retard sur l’IA, l’Europe doit changer de logique. Moins de symboles, plus d’exécution. Moins de POC isolés, plus d’industrialisation. Moins de peur, plus de formation, de clarté réglementaire et de partenariats. Une trajectoire exigeante, mais pleine d’opportunités pour les entreprises et les citoyens européens.