L'adoption ? Pas prioritaire...

"Un projet d'adoption digitale ? C'est pas prioritaire".

On peut comprendre.

Il y tellement de transformations à mener : l'intégration de l'IA dans le quotidien des employés, le nouveau système de paie, la surcouche "développement durable" pour le reporting extra financier, la réorganisation qui va nous permettre d'assumer la croissance, et en fin cette acquisition qui va (enfin) nous permettre de pénétrer ce nouveau marché. Et nos équipes IT sont déjà surchargées avec les demandes d'évolution des systèmes en place. Alors... l'adoption...

Et si on regardait la question autrement : pourquoi un nouveau système de paie ? L'ancien n'est pas performant, ou les gens ne savent pas bien l'utiliser ? Et le reporting extra-financier, il ne pourrait pas être fait par l'ERP, moyennant un paramétrage minimal et un travail sur les processus ? Et au passage une petite réflexion sur la qualité des données ? Ah, j'entends une objection : "l'ERP n'est pas ergonomique, pas pratique à utiliser".

Voooiiiilà, on y arrive !

Il y a fondamentalement deux raisons pour lesquelles travailler l'adoption digitale est critique pour les entreprises. Maintenant.

Vos employés méritent que l'entreprise s'occupe de l'adoption digitale.

Vos employés sont compétents et donnent le meilleur de leur énergie professionnelle à leur entreprise. Ils méritent que les outils que l'entreprise met à leur disposition les aident vraiment dans leurs tâches quotidiennes. C'est de l'ordre du devoir. Devoir d'apporter le support nécessaire pour utiliser les outils, devoir de prendre en compte les évolutions des métiers pour faire évoluer les paramétrages, voire les fonctionnalités mises à disposition. Devoir d'organiser de manière efficace la gestion des données pour que les résultats soient au niveau attendu. Devoir d'écouter les utilisateurs, de comprendre la manière dont ils travaillent pour adapter les outils aux façons de faire et les façons de faire au potentiel des outils.

Et si c'était une des raisons majeures pour lesquelles les projets IA ne tiennent pas leurs promesses ? Les différentes études sur le sujet (McKinsey dans son état des organisations en 2026, le MIT en juillet dernier...) convergent toutes pour dire que le déploiement de l'IA rate sa cible dans une très grande majorité des cas. La techno semble prometteuse, mais les résultats ne sont pas là. La piste identifiée par McKinsey est précisément la remise en cause des façons de travailler. En profondeur. Et l'entreprise doit ça à ses employés ! Elle leur doit de les considérer comme des agents de leur travail, à même de penser et de proposer la bonne manière d'utiliser un outil. Elle leur doit d'organiser ces boucles entre travail et outils, pour que l'un et l'autre s'adaptent aux capacités techniques comme aux besoins des métiers, aux évolutions du produit, etc. Bref, à l'évolution du monde !

Une mauvaise adoption limite la productivité

Les études disponibles sur le sujet* montrent une perte de productivité de l'ordre de 10 à 15% parce que les logiciels des entreprises ne sont pas utilisés à leur plein potentiel.

15%. Pas une paille !

Et ces 15% peuvent bloquer le déploiement d'autres technologies, lorsque cela touche à la pertinence des données (qui est un prérequis d'une IA performante), ou tout simplement au temps disponible pour les employés à mettre en œuvre de nouveaux projets, tout occupés qu'ils sont à faire tourner inefficacement le système actuel.

Le chiffre est discutable, mais un article de HBR récent* tend à confirmer cet ordre de grandeur. L'article parle de "l'approche produit" (Product-Based Model) pour la gestion des systèmes d'info. Les principes mis en œuvre dans cette approche sont globalement ceux de l'adoption digitale : collaboration approfondie et structurelle entre métier et IT, organisation dédiée à chaque logiciel, prise en compte du système dans sa durée. Et l'étude parle d'un gain de productivité de 16% pour les entreprises qui mettent en œuvre cette approche, chiffre exactement cohérent avec le rapport WalkMe* sur l'adoption digitale ! On peut discuter les méthodologies et les calculs, mais l'ordre de grandeur est sans doute là.

En plus, l'adoption est un pré-requis pour le plein bénéfice de l'IA

Alors, ne serait-ce pas le moment, précisément, de s'occuper de l'adoption digitale ? D'organiser les équipes d'utilisateur pour qu'elles développent l'excellence dans l'utilisation des outils, la fiabilité des données, et donc la possibilité de mettre à profit l'IA comme technologie disruptive ? Le succès d'un projet d'intégration de l'IA repose sur quelques piliers fondamentaux, qui sont de deux ordres.

Les piliers techniques liés aux données qui doivent être :

• En grande quantité (sinon on le fait avec des systèmes classiques),

• Fiables (sinon l'IA répondra à côté),

Des piliers organisationnels :

• Faire évoluer en profondeur les manières de faire pour mettre pleinement à profit la technologie,

• Bien s'organiser pour que les utilisateurs apprennent vite à bien utiliser l'IA et que les décisions et arbitrage sur l'évolution des processus et des outils se fassent efficacement.

Sans cela, pas d'IA productive, et donc on rate la marche. A ce jour, c'est 92% des entreprises qui ont essayé.* Et c'est vrai de tous les systèmes digitaux, avec des déclinaisons pratiques à adapter à chaque entreprise et à chaque échelle de systèmes d'information (on ne traitera pas pareil un nouvel ERP et un nouveau système de lecture de badges à l'entrée des bâtiments).

Alors, l'adoption, toujours pas prioritaire ?

*Références

• "The state of organization - 2026" - McKinsey - mars 2026

• "The state of Digital Adoption - 2024" - WalkMe

• "Why the Digital Product Model beats Project based approaches" - HBR - mars 2026

NB : l'image illustrant ce billet est généré par IA.