ERP, cybersécurité, cloud… Faut-il attendre d’avoir tout fini avant d’adopter l’IA ?

12 mai 2025

4 min de lecture

Jongler avec les projets IT fait partie du quotidien de nombreux dirigeants d’entreprise. Déploiement d’un nouvel ERP, migration vers le cloud ou encore mise en conformité en cybersécurité. Et au milieu de tout ça, l’IA arrive dans les discussions stratégiques. Mais une question revient souvent : faut-il attendre que tout soit en place pour aller sur le terrain de l’IA ?

La réponse est claire : non, l’IA n’a pas besoin d’un écosystème IT parfait pour être intégrée et apporter des résultats. Mieux encore, elle peut aider à mieux piloter ces autres chantiers.

La transformation digitale ne s’arrête jamais (et c’est normal)

Dans l’industrie, chaque chantier en appelle un autre. Vous implémentez un ERP ? Il faut ensuite le sécuriser, connecter vos équipements, former vos équipes, migrer certains outils, adapter les flux de production. Résultat : attendre la fin de la transformation digitale, c’est attendre une ligne d’arrivée qui recule sans cesse.

C’est un peu comme moderniser une chaîne de production : vous pouvez remplacer certaines machines sans tout arrêter. L’important, c’est de choisir les bons points d’entrée, avec un objectif clair.

L’IA peut s’intégrer même dans un système en mouvement

Contrairement aux idées reçues, l’intelligence artificielle ne nécessite pas d’attendre la maturité numérique d’une entreprise. Elle peut s’intégrer progressivement, dans un environnement encore en évolution.

Exemples concrets :

Vous êtes en plein déploiement d’ERP ? Une IA peut automatiser certaines tâches de migration de données ou détecter les erreurs dans les paramétrages.
Vous commencez un chantier de cybersécurité ? Une IA peut renforcer la détection d’anomalies sur les flux critiques.
Vos données sont encore dispersées ? Une IA peut commencer par structurer les plus accessibles pour un premier cas d’usage.

“L’IA s’intègre là où il y a déjà du flux, pas dans un système figé. Elle se connecte à un ERP en cours de structuration, exploite les données issues de capteurs partiellement déployés ou analyse les fichiers Excel utilisés au quotidien par les équipes. Ce qui compte, ce n’est pas la perfection du système, mais l’accès à des données exploitables pour un usage précis.” Clément Buton, Directeur du pôle data science et IA chez Araïko

Comment arbitrer entre IA et autres priorités IT ?

ERP, cybersécurité ou cloud, ces chantiers technologiques sont souvent vécus comme des projets prioritaires et urgents. Mais cela ne signifie pas que l’IA doive venir après tout cela.
La vraie question n’est pas « faut-il intégrer de l’IA maintenant ? », mais plutôt : « sur quels sujets l’IA peut-elle avoir un impact immédiat et stratégique dans mon entreprise, même dans l’état actuel de mon système d’information ? »

Voici deux questions à se poser pour faire votre arbitrage :

Où sont mes irritants les plus coûteux aujourd’hui ?
Il peut s’agir du contrôle visuel d’anomalies, du temps perdu à cause d’erreurs de saisie dans un ERP en cours de déploiement, ou encore d’un manque de visibilité sur les prévisions de production.
Ces irritants, souvent tolérés par habitude, deviennent les meilleurs candidats pour une solution IA si les conditions sont réunies. Ce sont eux qui concentrent le plus de gains potentiels, tant en productivité qu’en fiabilité.
Pour quel retour sur investissement à court ou moyen terme ?
L’erreur fréquente serait de penser que les projets IA sont complexes, lents ou sans garantie de résultat. Or, lorsqu’ils sont bien cadrés et adossés à un besoin métier clair, les gains peuvent être mesurés dès les premières semaines de mise en œuvre.

Exemples :

Une IA pour faciliter le partage des compétences et la transmission du savoir en entreprise. Témoignage client Anjos Ventilation
Un outil d’analyse visuelle qui automatise les contrôles qualité, sans dégrader la rigueur.
Une solution de maintenance prédictive qui anticipe les arrêts machines critiques.

Chez Araïko, nous recommandons une entrée par les cas d’usage métier, qui répondent à une douleur réelle et qui ont un potentiel de valeur élevé, avec un ROI mesurable même si d’autres chantiers IT sont en cours. En réalisant un diagnostic data IA, vous pourrez avoir une vue d’ensemble sur vos cas d’usage métier prioritaires.

Ce qu’il faut retenir : l’IA est une composante de votre transformation digitale

Il ne faut pas penser l’intelligence artificielle comme un projet à lancer après les autres. Elle est déjà une composante à part entière de la transformation digitale.
Mise en œuvre en fonction de votre stratégie, l’IA accélère, fiabilise et oriente vos autres projets IT. Elle vous aide à tirer parti de vos données, même imparfaites, et à mieux piloter l’ensemble de vos priorités.

La transformation digitale ne se termine jamais vraiment : inutile d’attendre pour intégrer de l’IA.
Choisissez vos cas d’usage en fonction de vos priorités métier, pas du degré de maturité de tous vos outils technologiques.
L’IA fait partie de votre transformation digitale et en est un accélérateur.

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