Les projets d'IA ont connu une croissance rapide ces dernières années, souvent motivés par des attentes élevées et une forte pression pour « faire quelque chose avec l'IA ». Dans le même temps, de nombreux projets pilotes peinent à prouver leur valeur commerciale durable.

Nous avons discuté avec Frank Sinde, directeur technique terrain IA chez Damovo, qui dirige les projets IA pour les clients. Il explique pourquoi il s'attend à un ralentissement de certaines parties du marché de l'IA, où la valeur restera intacte et comment les entreprises devraient se préparer dès maintenant.

Frank, vous prédisez l'éclatement d'une bulle spéculative autour de l'IA en 2026. Que prévoyez-vous exactement ?

Au cours des dernières années, les attentes envers l'IA ont été exagérées. De nombreux projets ont été lancés dans le but de « faire quelque chose avec l'IA » sans véritable justification commerciale. À un moment donné, les investisseurs et les conseils d'administration demanderont où se trouve la valeur récurrente.

C'est également ce qu'a récemment prédit le fondateur et PDG d'Anthropic, Dario Amodei. Il s'inquiète du fait que certaines entreprises spécialisées dans l'IA puissent jouer avec le feu en dépensant des sommes colossales dans des centres de données et des capacités de calcul. «Je pense que certains acteurs adoptent une attitude "YOLO" (You Only Live Once, on ne vit qu'une fois) et prennent trop de risques », a déclaré le PDG lors du Dealbook Summit du New York Times,^{le 3} décembre 2025.

Alors, que se passe-t-il ensuite ?

Vous verrez alors les financements se tarir pour les fournisseurs qui vivent de projets pilotes et de présentations PowerPoint. Certaines start-ups disparaîtront parce que leur preuve de concept ne s'est jamais traduite par des revenus stables. Les entreprises qui resteront seront celles qui pourront démontrer un impact mesurable sur la productivité, la qualité ou les revenus. En d'autres termes, le retour sur investissement, plutôt que le battage médiatique, deviendra la nouvelle norme.

Qu'est-ce que cela signifie concrètement pour les clients de Damovo ?

Pour nos clients B2B, cela signifie que nous passons de la phase d'expérimentation à celle de mise en œuvre de l'IA dans la production. Et ce, dans tous nos domaines d'activité, à savoir les communications unifiées, l'expérience client et les centres de contact, les réseaux d'entreprise et la cybersécurité.

Nous posons une question simple pour chaque fonctionnalité d'IA : peut-elle prouver sa valeur dans un délai court et clairement défini, par exemple dans les 90 jours dans le cadre d'une preuve de valeur ? Si la réponse est non, nous arrêtons ou repensons le projet. Notre rôle est d'aider les clients à se concentrer sur quelques cas d'utilisation à forte valeur ajoutée plutôt que sur une longue liste de projets pilotes qui ne seront jamais mis à l'échelle.

À quoi ressemble concrètement une telle preuve de valeur ?

Dans la pratique, une preuve de valeur est assez concrète. Nous commençons par choisir un cas d'utilisation concret avec le client et nous nous mettons d'accord sur la manière dont nous allons mesurer le succès. Cela signifie définir le processus, les indicateurs clés de performance et les données dont nous avons besoin, par exemple quels appels ou tickets sont concernés et à quoi ressemble la situation « avant ».

Ensuite, nous intégrons l'IA dans les outils existants, tels que le centre de contact ou la plateforme de réseau d'entreprise. L'objectif n'est pas de créer quelque chose de nouveau, mais d'améliorer la façon dont les gens travaillent déjà.

Enfin, nous testons le scénario pendant une période limitée et comparons les résultats avant et après. Si les données montrent un avantage clair, nous avons une raison de passer à l'échelle supérieure. Sinon, nous ajustons ou arrêtons. Chez Damovo, nous utilisons un cadre de preuve de valeur (PoV) basé sur l'IA avec des modèles, des tableaux de bord KPI et des guides d'intégration pour les environnements multi-fournisseurs. Les clients n'ont pas à repartir de zéro à chaque fois. Ils peuvent voir rapidement l'impact au lieu de passer des mois à configurer le système.

Quels domaines donnent déjà des résultats fiables ?

Les domaines les plus performants actuellement sont l'expérience client, les services techniques, les réseaux d'entreprise et la cybersécurité. Dans ces domaines, nous observons des résultats reproductibles, et pas seulement des projets pilotes isolés.

Pouvez-vous donner un exemple concret ?

Prenons l'exemple de l'expérience client. Dans un centre de contact traitant les demandes de renseignements, nous déployons des robots conçus à partir d'un catalogue d'intentions claires, telles que les vérifications de solde, les dates de paiement et les changements de politique. Le robot résout les demandes simples de bout en bout dès le premier contact, ce qui réduit les temps d'attente. Pour les scénarios plus complexes, le bot propose intelligemment un rappel ou transfère l'appel à un agent en direct avec tout le contexte. Lorsque l'interaction parvient à un agent, celui-ci reçoit une transcription en temps réel, un résumé automatisé de la conversation et des suggestions de réponses ou de meilleures actions à entreprendre. Cela permet à l'agent de résoudre la demande plus rapidement, d'améliorer la satisfaction du client et de respecter systématiquement les indicateurs clés de performance (KPI) du service.

Et au-delà du service client ?

Le service technique est un autre domaine où nous excellons. De nombreux services d'assistance traitent un grand nombre de tickets récurrents tout en faisant face à une pénurie de personnel qualifié.

Dans les réseaux d'entreprise, l'accent est mis sur la réduction des temps d'arrêt et l'amélioration de la fiabilité. L'IA examine les données télémétriques, détecte plus tôt les anomalies et peut déclencher des changements avant même que les utilisateurs ne se rendent compte qu'il y a un problème. Cela n'empêche bien sûr pas tous les incidents, mais cela permet de réduire les temps d'arrêt imprévus et le nombre de tickets qui aboutissent aux opérations. De plus, les agents IA intégrés automatisent les workflows répétitifs, ce qui permet au personnel opérationnel de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée.

Qu'en est-il de la sécurité ? Tout le monde parle de l'IA et des cybermenaces.

La cybersécurité passe d'une détection statique à une défense adaptative basée sur l'IA. Au lieu de nous fier uniquement à des signatures ou à des règles prédéfinies, nous utilisons une analyse contextuelle et centrée sur les menaces pour identifier les risques plus tôt, par exemple lorsque des vulnérabilités deviennent exploitables ou lorsque le comportement des attaquants indique des tentatives actives de reconnaissance ou d'exploitation.

Les plateformes modernes combinent enrichissement automatisé des informations, détection basée sur le comportement et stratégies orchestrées par l'IA. Cela signifie que les menaces potentielles telles que le phishing, l'usurpation d'identité, les erreurs de configuration ou les services vulnérables sont validées dans leur contexte, classées automatiquement par ordre de priorité et corrigées plus rapidement.

Résultat : moins d'attaques réussies, des temps de réponse plus courts et une posture de sécurité qui s'adapte en permanence au paysage réel des menaces.

Ce sont tous des cas d'utilisation externes. Qu'en est-il de la productivité interne ou de l'expérience des employés ?

La productivité interne est le domaine dans lequel l'IA transforme discrètement le travail quotidien. Dans les plateformes UC modernes, cela va au-delà de la transcription et des résumés pour inclure l'orchestration des réunions en temps réel, les actions intelligentes et la récupération instantanée des conversations passées. Les employés ne perçoivent pas cela comme une « nouvelle technologie », mais simplement comme un flux de communication plus fluide.

Le véritable défi pour les entreprises réside dans l'activation contrôlée. Les systèmes UC traitent les données de communication les plus sensibles. La gouvernance doit donc définir quelles fonctionnalités IA peuvent accéder à quelles conversations, comment les assistants IA des fournisseurs se comportent et comment l'utilisation reste cohérente dans Teams, Webex, Zoom ou les environnements hybrides. Il est rarement possible de tout activer en même temps.

Pour prouver la valeur ajoutée, nous recherchons des signaux clairs, par exemple moins de temps consacré à la documentation, moins de réunions répétitives, des décisions plus claires et moins de changements de contexte. L'objectif n'est pas d'automatiser toutes les communications, mais de réduire le bruit administratif qui les entoure et de permettre aux gens de se concentrer davantage sur leur travail.

D'accord, mais voici ma question. Si tout cela fonctionne si bien, pourquoi pensez-vous que la bulle va éclater ?

Parce que la plupart des entreprises ne font pas ce que je viens de décrire. Elles mènent des projets pilotes qui n'aboutissent jamais. Elles testent dix outils d'IA différents sans avoir l'intention d'en choisir un seul. Elles mesurent « l'engagement » plutôt que le chiffre d'affaires.

Lorsque les budgets se resserrent, cela prend fin. Rapidement.

Alors, que doivent faire les entreprises maintenant ?

Je pense que ce dont les entreprises ont principalement besoin aujourd'hui, c'est moins d'expérimentations et davantage de partenaires capables de relier l'IA à une réelle valeur commerciale. La plupart des organisations ont mené un ou plusieurs projets pilotes. La difficulté réside dans la mise à l'échelle des quelques projets qui fonctionnent réellement, leur stabilisation dans les opérations quotidiennes, tout en respectant l'ensemble des exigences en matière de sécurité et de conformité. C'est là que de nombreuses équipes se heurtent à des obstacles.

Par où commencez-vous généralement avec les clients ?

Nous commençons généralement de manière assez pragmatique. En collaboration avec le client, nous constituons un petit portefeuille de cas d'utilisation de l'IA pour chaque domaine d'activité. L'idée est de voir très clairement où un investissement est réellement judicieux et où il ne l'est pas. Où faut-il s'attendre à des obstacles et le client dispose-t-il des ressources internes nécessaires pour mener à bien les projets ?

À partir de là, nous intégrons ces cas d'utilisation dans les plateformes existantes, par exemple les systèmes de communications unifiées, les centres de contact, les réseaux ou les systèmes de sécurité. Nous essayons d'éviter de créer une nouvelle solution isolée. L'IA doit améliorer les processus déjà en place, et non créer un monde parallèle.

Un autre objectif consiste à apprendre aux clients à reconnaître eux-mêmes les nouveaux cas d'utilisation et à les évaluer en conséquence.

Et comment vous assurez-vous que cela reste évolutif et sécurisé ?

C'est là que les données, la gouvernance et les opérations entrent en jeu. Nous définissons qui peut accéder à quelles données, comment les invites et les modèles sont gérés, et comment nous surveillons la qualité et les risques. Cela peut sembler un peu rébarbatif, mais sans ce travail préparatoire, rien ne peut évoluer.

Chez Damovo, nous prenons ensuite en charge certaines parties des opérations courantes si le client le souhaite. Nous nous occupons donc du suivi, des mesures et de l'ajustement continu, afin que les solutions d'IA continuent à apporter de la valeur ajoutée et ne se dégradent pas silencieusement au fil du temps. L'idée est très simple. Finies les preuves de concept ponctuelles qui disparaissent après quelques mois, place à une configuration stable qui peut évoluer avec l'entreprise.

Dernière question. Quelle est votre conclusion sur la bulle de l'IA ?

Je m'attends à ce que certaines parties du marché connaissent un ralentissement marqué. C'est une bonne chose. Les projets qui ne parviennent pas à démontrer leur impact seront abandonnés, et certains fournisseurs quitteront le marché.

La valeur de l'IA reste toutefois intacte. En 2026, les gagnants seront les fournisseurs et les clients qui auront su aligner l'IA sur un retour sur investissement clair, une disponibilité opérationnelle et la sécurité. Ils tireront profit de la consolidation du marché et développeront les cas d'utilisation qui comptent vraiment. Non pas sous l'effet d'un engouement passager, mais en fonction des résultats.