IA en entreprise : usages, gouvernance et responsabilités à l’heure de l’accélération

L’intelligence artificielle s’impose désormais comme un outil du quotidien dans les entreprises. Mais son adoption est diffuse. Générative, conversationnelle, prédictive : ses usages se multiplient à grande vitesse, souvent portés par les métiers eux-mêmes. Mais cette accélération pose une question fondamentale, abordée sans détour : comment garder le contrôle de l’IA avant qu’elle ne s’impose comme un fait accompli ?

Derrière l’enthousiasme technologique, les échanges ont mis en lumière un constat partagé : la principale crainte est le manque de compétence et de formation. Et surtout, l’IA progresse plus vite que les cadres de gouvernance, de compétences et de régulation. 

Le débat s’est alors structuré autour de trois enjeux clés : le contrôle des usages, la capacité réelle à produire avec l’IA, et la question de l’identité, de la souveraineté et de la conformité.

Le risque, c’est d’aller très vite sans réfléchir, sans fondations solides. Et les chiffres confirment cette inquiétude. Une étude récente de Zscaler fait état d’une augmentation de 93 % des usages de l’IA en entreprise. Une adoption fulgurante, souvent non encadrée, qui se traduit par un recours massif à des outils externes et par une exposition croissante des données.

Données internes, parfois sensibles ou stratégiques, injectées dans des modèles dont les conditions d’entraînement, d’hébergement ou de réutilisation qui restent floues pour de nombreuses organisations.

Face à cette réalité, il faut sortir d’une approche binaire. Il ne s’agit ni de bloquer l’IA, ni de l’adopter sans discernement, mais de poser des arbitrages clairs : quels usages sont autorisés, avec quels outils, pour quels types de données et sous quelle responsabilité.

Cette capacité à cadrer est devenue un impératif stratégique. Gouverner l’IA, c’est accepter qu’elle ne soit pas seulement un sujet technologique, mais un sujet d’entreprise, au croisement de l’innovation, du risque et de la conformité.

Contrairement aux discours les plus optimistes, l’IA ne transforme pas instantanément les collaborateurs en experts augmentés. L’IA ne permet à personne de devenir plus performant sans effort, sans apprentissage, sans transformation progressive des pratiques.

Les entreprises en sont toujours à une phase d’expérimentation, seules un petit nombre d’entre elles industrialisent.

Le principal frein à la création de valeur n’est donc pas la technologie, c’est l’humain. Il convient d’upscaler les collaborateurs, de les aligner avec ce que l’IA est réellement capable de produire, et avec ses limites. Sans formation, sans acculturation, les outils d’IA génèrent autant de confusion que de gains.

Produire avec l’IA suppose un changement de posture : passer d’une logique d’outil miracle à une logique de co-construction entre l’humain et la machine. Cela implique des investissements durables dans la formation, mais aussi une remise à plat des processus métiers, des responsabilités et des modes de validation.

À défaut, l’IA risque de rester un gadget coûteux, voire un facteur de risque opérationnel, juridique ou réputationnel.

Il devient dès lors indispensable de redonner toute sa place à la DSI, afin qu’elle puisse reprendre le contrôle et assurer la gouvernance des usages de l’IA au sein de l’entreprise.

La question de la souveraineté s’impose alors naturellement. Ici encore, le débat gagne à sortir des postures idéologiques. La souveraineté n’est pas une fin en soi ; elle est avant tout une méthode de gouvernance des risques.

La vraie question est de savoir comment le régulateur va forcer les entreprises à se mettre en conformité. Car la pression réglementaire va s’intensifier : protection des données, traçabilité des décisions algorithmiques, responsabilité en cas d’erreur ou de biais, conformité aux futurs cadres européens. Autant d’exigences qui obligent les organisations à documenter, justifier et maîtriser leurs usages de l’IA.

Dans ce contexte, l’identité de l’IA devient un enjeu structurant : qui entraîne les modèles, avec quelles données, où sont-elles hébergées, et qui porte la responsabilité finale des décisions produites par les systèmes ? Autant de questions auxquelles les entreprises devront être capables de répondre, y compris face aux autorités de contrôle.

La souveraineté, entendue comme capacité à comprendre, piloter et maîtriser, devient alors un levier essentiel pour construire une confiance durable autour de l’IA.

L’IA avance vite, parfois trop vite, tandis que les organisations ont besoin de temps pour bâtir des fondations solides. Gouvernance, compétences, arbitrage des risques, conformité réglementaire : ces sujets ne sont plus périphériques, ils conditionnent la réussite des projets.

Reprendre le contrôle de l’IA ne signifie pas freiner l’innovation. C’est au contraire créer les conditions d’une adoption responsable, durable et créatrice de valeur, capable de résister à l’épreuve du temps, des usages et de la régulation.

Cet article a été rédigé à l’occasion d’un petit-déjeuner presse thématique organisé le 22 janvier 2026 par l’agence Cymbioz, avec la participation de nos clients experts : 

• Damien Gbiorczyk – expert cyber chez Illumio 
• Olivier Daloy – RSSI Zscaler France
• Vincent Lavergne – expert IA chez F5 

et la participation exceptionnelle d’ :

• Eric Domage – Principal Analyst – Cybersecurity, PAC France