À la tête d’Inetum, l’un des grands acteurs européens de la transformation numérique, Jacques Pommeraud tire la sonnette d’alarme : l’Europe prend du retard dans l’adoption de l’intelligence artificielle. Non pas faute de talents ou de technologies, mais à cause d’un mélange de peur de l’échec, de flou réglementaire et d’une méconnaissance des usages concrets pour les entreprises.
La bonne nouvelle ? Ce retard n’est pas une fatalité. Pour le dirigeant d’Inetum, une stratégie pragmatique peut permettre aux entreprises européennes de transformer ce défi en avantage compétitif durable, tout en protégeant leurs valeurs et leur souveraineté numérique.
Un retard européen qui inquiète… mais qui peut encore se combler
Sur le plan de la recherche, de la qualité des ingénieurs ou des infrastructures, l’Europe n’a pas à rougir. Mais lorsqu’il s’agit d’industrialiser l’IA dans les processus métiers, les États‑Unis et la Chine avancent plus vite. C’est ce décalage qu’observe Jacques Pommeraud au contact quotidien des grandes entreprises et administrations européennes.
Ce retard se manifeste par plusieurs signaux :
- moins de projets d’IA déployés à grande échelle ;
- des investissements encore prudents par rapport aux géants américains et chinois ;
- des dirigeants convaincus de l’importance stratégique de l’IA, mais hésitants sur comment l’intégrer réellement dans leurs métiers ;
- une attente forte de clarification autour du cadre réglementaire, en particulier de l’AI Act.
Pour Inetum, ce retard n’est pas une simple question technologique : c’est un sujet de compétitivité globale. Les entreprises qui maîtriseront l’IA avant les autres seront plus agiles, plus rentables et plus attractives pour les talents.
Les trois grands freins identifiés par Jacques Pommeraud
1. La peur de l’échec et de la prise de risque
En Europe, la culture de l’expérimentation rapide reste moins ancrée qu’aux États‑Unis. Beaucoup d’organisations redoutent encore :
- de lancer un projet pilote qui ne tiendrait pas toutes ses promesses ;
- d’exposer des limites technologiques ou organisationnelles ;
- de s’attirer des critiques internes ou médiatiques en cas d’erreur.
Résultat : des projets IA repoussés, allongés ou dilués, alors que les concurrents étrangers apprennent vite de leurs tests, corrigent et accélèrent. Pour Jacques Pommeraud, cette peur de l’échec est l’un des principaux freins, alors même que la maîtrise de l’IA demande précisément une démarche d’essais, d’ajustements et d’amélioration continue.
2. Une régulation perçue comme floue ou trop contraignante
L’AI Act, le règlement européen sur l’IA, vise à créer un cadre de confiance en limitant certains usages à risque et en renforçant la transparence. Cette ambition est largement partagée par les acteurs européens. Mais dans les entreprises, le ressenti est parfois plus nuancé :
- les textes sont jugés complexes à interpréter ;
- les échéances d’application sont mal connues ;
- certains dirigeants craignent de « faire faux » sans disposer de repères concrets.
Cette perception peut conduire à une attitude d’attentisme : on attend de voir comment les autorités appliqueront la réglementation avant d’investir sérieusement. Pour Inetum, cette posture est risquée : pendant que l’Europe clarifie, d’autres régions du monde avancent en production.
3. Une méconnaissance des usages concrets et des bénéfices métiers
Au‑delà des grands discours sur l’IA générative, beaucoup de dirigeants manquent encore de cas d’usage clairs et directement reliés à leurs enjeux opérationnels : réduction des coûts, augmentation des revenus, satisfaction client, qualité, conformité, impact environnemental, etc.
Sans vision concrète de ce que l’IA peut faire dans leurs usines, leurs agences, leurs back‑offices, les entreprises ont du mal à :
- prioriser les bons projets ;
- mobiliser les équipes métiers ;
- définir des indicateurs de succès tangibles ;
- convaincre les comités d’investissement.
C’est précisément sur ce terrain que des acteurs comme Inetum se positionnent : traduire le potentiel de l’IA en projets métiers concrets, mesurables et sécurisés.
Pourquoi il est urgent d’agir : compétitivité et souveraineté en jeu
Pour Jacques Pommeraud, l’enjeu dépasse largement la simple modernisation des systèmes d’information. L’IA touche au cœur de la compétitivité européenne et de sa souveraineté numérique.
Compétitivité : ne pas devenir un simple consommateur de technologies étrangères
Si l’Europe tarde trop, elle risque de se retrouver dans une posture de simple cliente des grandes plateformes non européennes :
- dépendance technologique pour les outils d’IA clés ;
- conditions commerciales dictées par d’autres ;
- difficulté à faire émerger des champions européens de l’IA.
À l’inverse, une stratégie d’adoption maîtrisée permet aux entreprises européennes de :
- gagner en productivité et en qualité de service ;
- accélérer leurs cycles d’innovation ;
- développer des solutions adaptées à leurs marchés et à leurs exigences réglementaires locales.
Souveraineté numérique : maîtriser ses données, ses choix et ses valeurs
Avec l’IA, les questions de gouvernance des données, de protection de la vie privée, de biais ou de transparence deviennent centrales. L’Europe a une carte unique à jouer : prouver qu’il est possible de concilier innovation ambitieuse et respect des droits fondamentaux.
Pour y parvenir, il faut toutefois que les entreprises puissent :
- comprendre clairement leurs obligations réglementaires ;
- s’équiper d’outils d’IA conformes, audités et contrôlables ;
- garder la maîtrise de leurs données stratégiques, y compris lorsqu’elles exploitent des modèles puissants.
C’est tout le sens de l’appel de Jacques Pommeraud à une stratégie qui renforce, et non affaiblit, la capacité d’action numérique de l’Europe.
Vers une stratégie pragmatique de l’IA en Europe
Plutôt que des effets d’annonce ou des expérimentations isolées, Jacques Pommeraud plaide pour une approche résolument pragmatique de l’IA, portée à la fois par les pouvoirs publics et par les dirigeants d’entreprise.
1. Clarifier le cadre réglementaire et rendre l’AI Act « actionnable »
Le premier pilier consiste à transformer un texte complexe en règles claires, opérationnelles et prévisibles pour les entreprises. Cela passe par :
- des guides pratiques par secteur, co‑élaborés avec les régulateurs, les industriels et les intégrateurs ;
- des exemples concrets de ce qui est autorisé, encadré ou interdit ;
- des mécanismes de dialogue anticipé pour les projets sensibles ;
- un calendrier de mise en œuvre lisible, pour planifier investissements et montées en conformité.
Dans cette vision, l’AI Act ne doit pas être perçu comme un frein, mais comme un avantage compétitif: un cadre de confiance qui rassure les clients, les partenaires et les citoyens, et qui donne aux entreprises européennes une légitimité forte sur les marchés où la conformité est un critère décisif.
2. Renforcer les investissements dans les infrastructures et les projets concrets
Adopter l’IA à grande échelle demande des ressources : puissance de calcul, plateformes de données, logiciels, accompagnement, mais aussi temps et budgets pour les projets pilotes. Jacques Pommeraud appelle à :
- accélérer les investissements publics et privés dans les infrastructures d’IA (cloud, calcul haute performance, réseaux) ;
- financer des programmes d’expérimentation sectoriels, avec un partage d’expérience entre entreprises ;
- encourager des partenariats entre grands groupes, ETI, PME et écosystèmes de start‑up.
L’objectif n’est pas de multiplier les prototypes sans lendemain, mais de faire émerger des solutions réutilisables, robustes et intégrables dans les systèmes d’information existants. C’est exactement le terrain de jeu d’acteurs comme Inetum, qui transforment les innovations IA en briques opérationnelles pour la banque, l’industrie, la santé, le secteur public ou encore la distribution.
3. Développer massivement les compétences en IA et en data
Pas d’IA sans talents. La montée en puissance de l’intelligence artificielle crée des besoins à tous les niveaux :
- experts techniques (data scientists, ingénieurs machine learning, architectes IA) ;
- profils hybrides, capables de faire le lien entre métiers et technologie ;
- managers aptes à piloter des projets IA et à mesurer leur impact ;
- collaborateurs de terrain à sensibiliser aux nouveaux outils et à leurs limites.
Pour Jacques Pommeraud, il ne s’agit pas seulement de former quelques spécialistes, mais de diffuser une véritable culture data & IA dans l’ensemble de l’organisation. Cela implique :
- des programmes de formation continue à grande échelle ;
- des parcours diplômants co‑construits entre écoles, universités et entreprises ;
- une valorisation des carrières liées à l’IA pour attirer et fidéliser les talents.
4. Consolider la souveraineté numérique sans se couper de l’innovation mondiale
La souveraineté ne signifie pas l’isolement. Il s’agit plutôt de garder la main sur les choix stratégiques, les données critiques et les briques essentielles de la chaîne de valeur. Pour cela, une stratégie pragmatique peut combiner :
- usage de solutions d’IA européennes là où c’est possible et pertinent ;
- recours maîtrisé à des technologies globales lorsque c’est nécessaire pour rester au meilleur niveau ;
- mise en place de garde‑fous contractuels, techniques et organisationnels pour protéger les données sensibles ;
- soutien à l’émergence d’écosystèmes d’IA locaux et régionaux autour des grandes plateformes de services numériques.
Dans cette logique, Inetum et des acteurs comparables jouent un rôle clé de tiers de confiance: intégrer, paramétrer et superviser des solutions d’IA dans un cadre maîtrisé, aligné avec les priorités des clients et les exigences européennes.
5. Intégrer l’IA dans les processus métiers plutôt que de se limiter aux annonces
Dernier point crucial pour Jacques Pommeraud : ce ne sont ni les slides, ni les communiqués de presse qui font progresser l’Europe en matière d’IA, mais bien l’intégration concrète dans les processus de bout en bout.
Cela suppose de :
- partir des enjeux métiers prioritaires (qualité, coûts, délais, satisfaction client, conformité, RSE) ;
- identifier les processus où l’IA peut apporter un gain mesurable ;
- co‑concevoir les solutions avec les équipes opérationnelles, pas seulement avec l’IT ;
- mesurer les résultats et ajuster en continu.
Les cas d’usage à fort impact sont nombreux et déjà mûrs :
- relation client augmentée (assistants virtuels, réponse automatique aux e‑mails, aide à la rédaction) ;
- maintenance prédictive sur les équipements industriels ;
- optimisation des stocks et des flux logistiques;
- détection de fraude dans la banque et l’assurance ;
- aide à la décision médicale et analyse automatisée de documents en santé ;
- automatisation intelligente des tâches administratives (lecture de documents, extraction de données, pré‑remplissage).
Là encore, l’approche prônée par des acteurs comme Inetum est résolument orientée résultats: délivrer des gains rapides, tangibles, tout en construisant une trajectoire d’industrialisation progressive.
Ce que peuvent faire, dès maintenant, les dirigeants d’entreprise
Face à ce diagnostic, l’appel de Jacques Pommeraud est clair : ne pas attendre des directives parfaites pour agir. Les dirigeants peuvent, dès aujourd’hui, enclencher une dynamique vertueuse autour de l’IA.
1. Poser une vision IA alignée sur la stratégie d’entreprise
La première étape consiste à clarifier le rôle de l’IA dans la stratégie globale :
- quels sont les objectifs prioritaires (croissance, efficacité, expérience client, innovation, durabilité) ?
- sur quels métiers l’IA peut‑elle créer le plus de valeur à court et moyen terme ?
- quel niveau de risque et d’investissement l’entreprise est‑elle prête à assumer ?
Une vision claire évite de se disperser dans des initiatives gadgets et permet de concentrer les efforts sur les cas d’usage les plus porteurs.
2. Lancer quelques projets pilotes structurants… et en tirer des enseignements
Plutôt que d’essayer de tout transformer en même temps, une démarche efficace consiste à :
- sélectionner 3 à 5 projets pilotes, avec un fort potentiel de retour sur investissement ;
- les cadrer avec des objectifs précis et des indicateurs de succès ;
- impliquer dès le départ les métiers concernés et les équipes IT ;
- documenter les résultats, les freins rencontrés et les bonnes pratiques.
Ces premiers projets servent de base pour bâtir une feuille de route IA plus large, crédible et soutenue par des preuves.
3. Mettre en place une gouvernance de l’IA responsable
Pour concilier innovation et confiance, il est essentiel de définir une gouvernance claire :
- rôles et responsabilités (direction générale, métiers, IT, juridique, conformité, RH) ;
- principes d’usage responsables (équité, explicabilité, sécurité, protection des données) ;
- processus de validation des projets et des modèles ;
- mécanismes de contrôle et d’audit continus.
Cette gouvernance permet de transformer les contraintes réglementaires en avantage : les organisations qui démontrent leur sérieux en matière d’IA responsable gagnent la confiance de leurs clients, de leurs partenaires et de leurs régulateurs.
Le rôle clé des pouvoirs publics : catalyseurs plutôt que freins
L’appel de Jacques Pommeraud ne s’adresse pas qu’aux dirigeants d’entreprise. Les pouvoirs publics ont, eux aussi, un rôle déterminant à jouer pour faire de l’Europe une terre d’innovation IA compétitive et responsable.
1. Donner de la visibilité et de la cohérence
Les États et les institutions européennes peuvent :
- coordonner leurs initiatives pour éviter la fragmentation des règles et des aides ;
- publier des feuilles de route claires sur l’application de l’AI Act ;
- soutenir des programmes d’industrialisation de l’IA dans les secteurs stratégiques (santé, énergie, mobilité, défense, administration).
2. Accélérer la formation et la reconversion
Les politiques publiques de formation peuvent amplifier l’effort des entreprises en :
- intégrant l’IA et la data dans les programmes scolaires et universitaires ;
- finançant des formations continues et des reconversions vers les métiers de l’IA ;
- accompagnant les salariés dont les postes évoluent avec l’automatisation.
3. Jouer un rôle d’exemplarité
Les administrations elles‑mêmes peuvent devenir des laboratoires d’usage de l’IA :
- simplification des démarches administratives grâce à l’automatisation intelligente ;
- meilleure allocation des ressources publiques par l’analyse prédictive ;
- amélioration de l’information et du service au citoyen avec des assistants virtuels ;
- renforcement de la lutte contre la fraude et les abus.
En montrant l’exemple, les pouvoirs publics contribuent à légitimer et accélérer l’adoption de l’IA dans l’ensemble de l’économie.
Inetum et la transformation numérique augmentée par l’IA
En tant que grand acteur européen de la transformation numérique, Inetum se trouve au carrefour de ces enjeux : technologies, métiers, réglementation, souveraineté. Sous l’impulsion de Jacques Pommeraud, l’entreprise défend une vision de l’IA comme accélérateur de performance et de modernisation des organisations.
Concrètement, cette approche se traduit par :
- des solutions d’IA intégrées aux systèmes d’information existants, et non isolées ;
- un accompagnement de bout en bout, du conseil stratégique à l’exploitation en production ;
- une attention particulière portée à la conformité, à la sécurité et à la protection des données ;
- une proximité avec les métiers pour garantir des bénéfices tangibles et mesurables.
En défendant une stratégie pragmatique, responsable et orientée résultats, Jacques Pommeraud illustre une conviction forte : loin d’être une menace, l’IA peut devenir l’un des meilleurs leviers pour renforcer la place de l’Europe dans la compétition mondiale. À condition de dépasser la peur, de clarifier les règles du jeu et d’oser passer des annonces aux réalisations.
Conclusion : transformer l’alerte en avantage compétitif
Le message porté par Jacques Pommeraud, CEO d’Inetum, est sans ambiguïté : l’Europe n’a plus le luxe d’attendre pour adopter l’IA. Mais loin d’un discours alarmiste, son appel est surtout une invitation à l’action lucide et constructive.
En combinant :
- un cadre réglementaire clarifié et rendu opérationnel ;
- des investissements ciblés dans les infrastructures et les projets concrets ;
- un effort massif de montée en compétences ;
- une approche de souveraineté numérique ouverte et maîtrisée ;
- et surtout, une intégration de l’IA au cœur des processus métiers, loin des effets d’annonce ;
l’Europe peut non seulement rattraper son retard, mais aussi inventer un modèle d’intelligence artificielle compétitive, éthique et durable. Un modèle dont les entreprises, les citoyens et les pouvoirs publics sortiront tous gagnants.
La fenêtre d’opportunité est là. Aux dirigeants et aux décideurs publics de la saisir, en faisant de l’IA non plus un sujet de crainte ou de confusion, mais un véritable projet de transformation pour l’économie européenne.
