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Et le pire, c'est que ce chiffre vient d'une étude du MIT, pas d'un concurrent aigri. 95 % des projets d'IA générative en entreprise n'arrivent jamais à produire le moindre impact mesurable. Ils s'arrêtent au stade du prototype. Le truc qu'on a montré une fois en réunion, qui a fait son petit effet, et qu'on n'a plus jamais revu. Et quand on regarde pourquoi ça plante, on s'attend à des problèmes techniques. Des modèles pas assez bons, des serveurs, des histoires d'ingénieurs. En fait, presque jamais. Ce qui tue un projet IA, c'est rarement la technologie. C'est qu'on a démarré sans savoir quel problème on voulait régler. C'est des données dans tous les sens, que personne n'a nettoyées. C'est une équipe qui a fait son prototype dans son coin, sans personne pour le mettre vraiment en service derrière. Les 5 % qui réussissent, ils ne sont pas plus malins. Ils ont juste fait les choses dans l'ordre. Ils ont choisi un cas d'usage précis. Ils ont préparé leurs données avant de parler de modèle. Et dès le premier jour, ils se sont demandé comment ce truc allait tourner pour de vrai, tous les jours, dans la boîte. L'IA qui crée de la valeur, ce n'est pas la plus impressionnante. C'est celle qui finit en production.

On m'appelle souvent pour la même raison. « On a investi dans l'IA, et ça ne donne rien. » Et tout de suite, on me parle du modèle. De l'outil. De celui qu'on aurait dû choisir à la place. Mais quand on ouvre le capot, le problème est presque toujours ailleurs. Il est dans les données. Des fichiers clients en triple, avec trois orthographes différentes pour la même personne. Des chiffres de vente qui ne tombent pas pareil selon le service qui vous les sort. Des informations capitales coincées dans un tableur, sur l'ordinateur de quelqu'un qui est parti il y a deux ans. Une IA, ça apprend à partir de ce que vous lui donnez. Si vous lui donnez le désordre, elle vous ressort du désordre. Mais en plus rapide, et avec un air sûr de lui. C'est pour ça que les boîtes qui réussissent leur IA commencent souvent par un truc beaucoup moins vendeur : elles rangent leur maison. Elles décident d'une seule version de la vérité. Qui possède quelle donnée, qui a le droit de la modifier, où elle vit. C'est moins sexy qu'un agent conversationnel. Mais sans ça, vous ne construisez pas une IA. Vous construisez une machine à amplifier vos erreurs, à grande vitesse. Réglez la donnée d'abord. L'IA, c'est la partie facile.

Aujourd'hui, la plupart des grandes entreprises françaises font tourner leurs données et leur IA sur trois fournisseurs. Tous américains. À eux trois, ils tiennent à peu près 70 % du cloud en Europe. Tant que tout va bien, on ne se pose pas la question. C'est pratique, c'est puissant, ça marche. Le souci, c'est qu'il existe une loi américaine, le CLOUD Act, qui permet aux autorités des États-Unis de réclamer l'accès à des données, même quand elles sont stockées en Europe. Et en ce moment, on voit des restrictions américaines qui poussent justement les entreprises européennes à se diversifier, par peur de dépendre d'un seul pays. Alors la vraie question, ce n'est pas de savoir si vos fournisseurs sont bons. Ils le sont. C'est : qu'est-ce qui se passe pour vous le jour où vous n'avez plus la main ? Être souverain sur sa donnée, ça ne veut pas dire tout couper et tout refaire en France. Ça veut dire savoir où sont vos données vraiment sensibles, et faire un choix lucide sur qui les héberge. Garder un plan B. Ne pas mettre tous vos secrets dans une maison dont vous ne tenez pas la clé. La souveraineté, ce n'est pas du patriotisme. C'est juste éviter de confier ce que vous avez de plus précieux à quelqu'un qui peut vous le reprendre du jour au lendemain.