Rédigé le 29/10/2025 par Laurent PAITA.
IA : du POC à la prod…ce qui fait (vraiment) la différence
Nota Bene : cet article fait suite à une session du Club Open Innovation chez Adecco autour du sujet « passer de “l’innovation” à la transformation par l’Intelligence Artificielle ». Pour en savoir plus sur le Club Open Innovation, contactez Laurent PAITA.
Quand on remonte le film de notre dernière session du Club Open Innovation chez Adecco, une idée s’impose : passer d’une “idée IA” à un usage en production n’a rien d’un coup de baguette magique. C’est une mécanique lisible, gouvernée, mesurée, appropriée par le métier.
Chez Adecco, cette mécanique est assumée. La transformation IA s’appuie sur une gouvernance explicite (référents par BU, arbitrages croisés avec l’IT et la sécurité, cadrage conformité/éthique) et un chemin de décision clair — Cadrage → Prototypage → POC → Déploiement — qui évite le folklore des POC sans lendemain. La priorisation passe par une grille simple (Everyday / Optimizing / Disrupting AI) et des dates de fin posées dès le lancement, ce qui rend visibles les arrêts autant que les mises en prod.
Deux accélérateurs jouent un rôle clé. D’abord, l’acculturation : cafés IA animés par des collègues, réseau d’ambassadeurs, Lab RH/IA pour suivre la montée en compétences et la réallocation du temps gagné.
Ensuite, un assistant GPT interne et sécurisé qui offre mieux que l’alternative “grand public” : pertinence métier, traçabilité, intégration au poste de travail, tout en plafonnant les risques (données sensibles, RGPD). Résultat : >7 000 utilisateurs uniques, >900/jour, >95 % de satisfaction — une base solide pour capitaliser tout en gardant la main sur les coûts modèles et les évolutions techniques.
Côté preuves, Adecco documente la valeur avec des tableaux de bord (adoption, temps gagné, qualité, erreurs évitées, retours utilisateurs) et… le bon vieux chronomètre pour comparer avant/après sur la même tâche. L’exemple “Job Posting” est parlant : ~45 000 annonces générées, temps de rédaction divisé par ~3 (gain ≈ +70 %), 98 % jugent la qualité meilleure ; à condition de garder une personnalisation humaine pour éviter l’uniformisation. Même esprit côté “CV Maker” (241 k téléchargements, 80 % d’engagement, accessibilité soignée, diffusion via l’Emploi Store de France Travail).
Ce socle a préparé un travail collectif exigeant : raconter les usages réels de l’IA, y compris leurs détournements, puis décider quoi essaimer, quoi débloquer, quoi prototyper, quoi sécuriser.
L’atelier animé par notre facilitateur Daniel-Hakim Hammadi a donné la méthode et les outils. D’abord, un entretien croisé en binômes pour faire émerger un récit situé : contexte, usage concret (prévu, détourné, improvisé), tensions/leviers, “une chose à changer”.
Ensuite, une fiche standardisée “Mon cas IA” (outil, prévu vs réel, impact faible/moyen/fort, type d’usage conforme/réinventé) pour pouvoir comparer sans tordre les histoires.
Enfin, une cartographie en 4 cadrans avec deux axes — usage prévu ↔ réinventé et effet faible ↔ fort — qui positionne chaque cas en innovation maîtrisée (à essaimer), innovation figée (à débloquer), exploration locale (à documenter/prototyper) ou innovation émergente (à sécuriser/investir).
La notion d’affordance — la capacité d’un outil à suggérer des usages au-delà du prescrit — a servi de fil rouge : un “détournement utile” n’est pas un bug, mais un signal d’innovation dès lors qu’il est mesuré, partagé, encadré. La discussion pair-à-pair autour de la carte a fait émerger des accords/désaccords utiles, puis des pistes d’action concrètes ; l’outil de Daniel-Hakim est explicitement présenté comme un outil d’aide à la décision, pas un exercice de style.
En résumé, trois enseignements transverses se dégagent :
1. Sans gouvernance (rôles, arbitrages, critères), l’IA reste un effort d’image ; avec elle, on sait décider vite (go/pivot/no go) et concentrer l’énergie là où la valeur est avérée.
2. Sans mesure (KPI + chronométrage), on “croit” que ça marche ; avec elle, on prouve et on embarque les équipes.
3. Sans appropriation, un cas prometteur reste figé ; documenter l’exploration locale et sécuriser l’émergent permet de faire grandir ce qui marche — et d’arrêter le reste.