5 leçons du déploiement de l’IA en entreprise

8 juillet 2026

L’IA générative fait mille promesses, alors que les gains concrets se font attendre. Toutefois, certains joueurs tirent mieux leur épingle du jeu que d’autres. Anthony Carange, CEO de Carange Solutions, indique avoir aidé 120 municipalités à adopter l’IA « sans résistance majeure ». Il nous a partagé 5 leçons qu’il tire de ces déploiements.

1. La connaissance métier

Avant d’embaucher une équipe de professionnels en IA, un projet d’IA générative doit être mené par des personnes qui ont la « connaissance métier ».

Je connais l’intelligence artificielle, mais je ne connais pas le métier des gens dans le monde municipal de façon très précise Â», explique-t-il.

Ceux qui ont la connaissance métier savent mieux que personne les processus à optimiser. Il faut donc partir de cette base concrète.

2. La documentation

Même en ayant des experts dans son équipe, l’IA ne peut agir efficacement que si l’entreprise a du contenu et un contexte à lui soumettre. Cette dernière doit avoir un minimum documenté ses politiques et ses processus avant de se lancer dans un projet.

Anthony Carange donne l’exemple d’un gestionnaire municipal qui a utilisé un agent pour effectuer la préparation de son plan triennal d’immobilisation. Il a soumis un fichier Excel avec toutes ses données, sa politique et ses exigences de remplacement des équipements. Il a fixé un montant d’investissement maximum, lui demandant d’indiquer à la suite de son évaluation des véhicules et équipements qui devraient être prioritaires.

Le gestionnaire était surpris : l’IA est tombée exactement sur les mêmes montants que ceux qu’il avait prévus dans son analyse manuelle, » illustre-t-il.

3. La connectivité

Utiliser l’IA sans connectivité entre les outils de l’organisation est l’équivalent d’embaucher un stagiaire à qui il faut tout montrer et toujours dire quoi faire. « Fais-moi un devis. Va chercher une liste de prix. Écris-moi un courriel. Analyse ce document…. »

S’il n’y a pas des connexion dans la plateforme, c’est un peu fatigant de chaque fois refaire le chemin des connexions dans son cerveau ou dans son ordinateur, pour guider l’intelligence artificielle. On obtient certes une petite dose de dopamine quand un agent IA répond à nos questions. Mais le niveau supérieur, c’est d’aller vers l’intelligence artificielle agentique. Et ça, ça demande de la connexion entre les plateformes. »

4. Des «champions» qui se dévoilent en cours de route

Avec l’expérience de plusieurs mises en place de projets IA, Anthony Carange remarque que les « champions internes » de l’IA ne sont pas toujours ceux que l’on croit.

Au début de chaque formation, nous demandons aux personnes quelles sont leurs craintes par rapport à l’IA. Et nous avons remarqué que les gens les plus réfractaires au début deviennent éventuellement les champions de l’IA dans une organisation. C’est arrivé tellement souvent qu’on ne peut plus parler d’anecdote, » confie-t-il.

5. Un ROI difficile à quantifier

Malgré tout l’enthousiasme que Anthony Carange met dans ses projets d’IA, il reconnaît une chose : le retour sur l’investissement est difficile à chiffrer.

On ne peut pas mesurer le temps de chaque tâche avant et après. Ça demanderait beaucoup trop d’investissement pour faire ce genre de mesure. D’autant que l’IA apporte parfois une amélioration qualitative à un produit ou un service. Plutôt qu’économiser du temps, on améliore ainsi la qualité. »

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