Lorsqu’une entreprise souhaite acquérir une solution d’intelligence artificielle, elle commence souvent par demander : « Que peut faire votre IA ? Combien coûte-t-elle ? Combien de temps pouvons-nous gagner ? » Ces questions sont légitimes, mais elles ne devraient pas être les premières.
Commencer par le problème, pas par la technologie
Avant de rencontrer le fournisseur, l’entreprise devrait pouvoir répondre à une question très simple : Quel problème de travail voulons-nous résoudre ?
« Nous voulons de l’IA » n’est pas un besoin. « Nos professionnels consacrent quatre heures par semaine à rechercher et synthétiser ces informations » en est un.
L’entreprise devrait ensuite documenter le travail existant, le résultat attendu, les personnes concernées, les données utilisées, les conséquences possibles d’une erreur et les transformations organisationnelles induites.
Transformer l’entretien commercial
Lors d’une démonstration, le fournisseur montre naturellement ce que son système réussit. L’entreprise devrait aussi lui demander : « Montrez-nous ce qui se passe lorsque votre système se trompe. »
Puis l’entretien peut explorer : comment vérifier une réponse ? Qui conserve la responsabilité finale ? Quelles données sont enregistrées ? Peut-on reprendre la main ? Quels biais ont été identifiés ? Quelles performances sont observées en conditions réelles ? Et surtout : comment ce système va-t-il modifier le travail ?
Ajouter des critères humains au cahier des charges
Un appel d’offres IA peut intégrer, en plus des critères techniques, financiers et de cybersécurité : autonomie professionnelle, charge cognitive, transparence, intervention humaine, maintien des compétences, coopération, accessibilité et prévention de la surveillance excessive.
La question n’est alors plus : « Quelle est l’IA la plus performante ? », mais : « Quelle solution permet d’atteindre notre objectif dans des conditions compatibles avec un travail de qualité ? »
Tester avant de généraliser
Entre le choix du fournisseur et le déploiement massif devrait idéalement exister une étape d’expérimentation : service pilote, situations d’usage définies, utilisateurs formés et indicateurs avant/après. Temps gagné, erreurs, satisfaction, charge mentale, autonomie, difficultés, détournements d’usage et compétences nouvelles peuvent alors être observés.
Acheter une IA, c’est acheter une transformation du travail. Une bonne commande commence donc par une bonne compréhension du travail.
Références & ressources
- Union européenne — Règlement (UE) 2024/1689
- Commission européenne — AI Act Service Desk
- EU-OSHA — Artificial intelligence for worker management: implications for occupational safety and health
- EU-OSHA — Digital technologies at work and psychosocial risks
Références consultées le 20 septembre 2026.
