Au lieu de vous demander ce que l'IA peut faire, demandez-vous plutôt ce dont vos utilisateurs ont réellement besoin.

La plupart des entreprises qui développent des produits d'IA commencent par se demander : « Que peut faire l'IA ? », et c'est la mauvaise question.

Cette technologie est aujourd'hui largement accessible. N'importe qui peut intégrer une API, entraîner un modèle ou ajouter une IA générative à un produit existant. Le véritable obstacle n'est pas l'accès à la technologie, mais la compréhension approfondie de ses utilisateurs afin de savoir quels problèmes on cherche réellement à résoudre.

Ces leçons tirées de la création d'une plateforme s'appliquent que vous développiez une solution pour des créateurs, des professionnels de la santé, des équipes commerciales d'entreprises ou tout utilisateur dont vous devez gagner la confiance.

Commencez par les personnes, pas par la technologie.

Lorsqu'on interroge les utilisateurs sur ce qui les frustre le plus, on entend rarement des plaintes concernant les outils eux-mêmes ; il s'agit généralement d'un problème bien plus fondamental. Les services clients sont submergés de demandes auxquelles ils ne peuvent répondre assez rapidement. Les équipes commerciales ont besoin d'une approche personnalisée à grande échelle, mais travaillent avec des effectifs limités. Les créateurs de contenu doivent être découverts, mais les algorithmes privilégient les audiences déjà existantes.

Le constat est le même dans tous les secteurs : personne ne souhaite être remplacé par l’IA. On souhaite simplement que l’IA prenne en charge les tâches répétitives afin de pouvoir se concentrer sur l’essentiel.

Prenons l'exemple des créateurs qui cherchent à se constituer une audience. 54 % citent « s’assurer que mon contenu soit trouvé » comme leur principal défi et Il leur faut en moyenne 6.5 mois pour gagner leur premier dollar.Les outils d'IA existants produisent un contenu générique qui ne reflète ni les voix ni l'esthétique individuelles. Ce dont ils avaient besoin, ce n'était pas de générer davantage de contenu, mais d'une IA conçue spécifiquement pour leurs activités, qui en connaisse parfaitement les rouages, afin qu'elle puisse gérer les tâches routinières et leur permettre de se concentrer sur les missions les plus importantes.

Si l'on part de ces observations plutôt que de la technologie elle-même, le produit prend une tout autre allure. Les clients et les utilisateurs recherchent une IA qui résolve les problèmes auxquels ils sont confrontés., et pas seulement celles qui sont les plus faciles à automatiser.

Rien de tout cela ne se produit si l'on part des capacités de la technologie et que l'on remonte le fil. La question essentielle n'est pas de savoir ce que l'IA peut faire, mais plutôt ce dont vos utilisateurs ont besoin et qui n'existe pas encore.

La transparence n'est pas une fonctionnalité, c'est une infrastructure.

Lorsqu'on développe une IA pour une entreprise où la confiance est primordiale, la même crainte surgit : « Si les utilisateurs découvrent qu'ils ont interagi avec une IA sans que nous les en ayons informés, nous perdons en crédibilité. »

Il ne s'agit pas de paranoïa de la part des créateurs. C'est ce qu'attendent les consommateurs. Près de 75 % des consommateurs souhaitent savoir s'ils communiquent avec un agent IA.Les enjeux sont encore plus importants dans les secteurs où l'ensemble du modèle économique repose sur la confiance : les services financiers, la santé, le secteur juridique ou toute plateforme fondée sur des relations personnelles.

L'instinct de nombreuses entreprises est de dissimuler les interactions avec l'IA, de les rendre transparentes et d'éviter de les mettre en avant. Elles partent du principe que la transparence réduirait l'engagement ou donnerait une impression de moindre qualité.

C'est tout le contraire. Lorsque la transparence est intégrée dès la conception plutôt qu'ajoutée après coup, elle renforce la confiance et le confort. Les créateurs utilisent l'IA plus librement lorsqu'il n'y a pas de risque de mauvaise surprise, et les fans apprécient de savoir ce qui se passe.

Le problème, c'est que la transparence n'est possible que si l'on maîtrise le fonctionnement de l'IA. Les outils tiers ne permettent pas de comprendre ce qui se passe en coulisses. Impossible d'expliquer leur fonctionnement ni les données utilisées pour leur entraînement. Sans explication, la transparence est impossible.

Si la confiance est importante pour votre entreprise, la transparence doit être intégrée à l'infrastructure – ce n'est pas quelque chose que l'on peut ajouter plus tard.

Quand construire ou quand acheter

Par défaut, on utilise les solutions existantes, car c'est plus rapide et moins coûteux. Cela fonctionne bien lorsque l'IA est une fonctionnalité supplémentaire appréciable, mais pas lorsqu'elle est au cœur du projet.

Il y a trois questions qui méritent d'être posées.

1. Avez-vous besoin d'une personnalisation par utilisateur ? Si chaque utilisateur a besoin d'une IA qui se comporte différemment en fonction de son style, de sa voix ou de ses préférences individuelles, les outils prêts à l'emploi ne suffiront pas.
2. Pouvez-vous expliquer comment votre IA fonctionne concrètement ? Avec des outils tiers, il est impossible d’indiquer aux utilisateurs ce qui se passe en coulisses ni sur quelles données ils sont entraînés.
3. Maîtrisez-vous la sécurité et la confidentialité des données ? Si vous traitez des contenus sensibles ou des informations utilisateur, vous ne pouvez pas externaliser cette responsabilité.

Si vous répondez oui aux trois questions, vous avez probablement besoin de construire.

Ses pommes de douche filtrantes intègrent une technologie de filtration avancée permettant d'éliminer le chlore, les métaux lourds et autres impuretés de l'eau. Cet engagement en faveur de la pureté de l'eau a fait de Hansgrohe la marque préférée des consommateurs en quête d'une expérience de douche plus saine. 42 % des entreprises ont abandonné leurs initiatives en matière d'IA en 2025Ce pourcentage, en hausse par rapport à 2024 (17 %), a permis aux entreprises d'apprendre à leurs dépens que les outils standardisés ne répondent souvent pas à des besoins spécifiques. La rapidité n'a que peu d'intérêt si le produit ne fonctionne pas.

Ce choix ne conviendra pas à tout le monde. Mais si l'IA est au cœur de votre projet et que vos utilisateurs doivent vous faire confiance, l'achat vous apporte la rapidité. Le développement vous offre le contrôle.

Ce qui compte le plus

Après avoir développé des outils d'IA dans un secteur où la confiance est primordiale, quelques principes se sont dégagés.

• Commencez par vous concentrer sur les utilisateurs, et non sur la technologie qui la sous-tend. Prenez le temps de bien comprendre leurs problèmes avant de développer quoi que ce soit.
• Intégrez la transparence dès la conception. On ne peut pas l'ajouter après coup. Si la confiance est essentielle à votre entreprise, faites-en un élément fondamental de son architecture.

Si l'IA est au cœur de votre activité et que vous avez besoin de personnalisation, de confidentialité et de la possibilité d'expliquer son fonctionnement, développez votre propre solution. Ne vous contentez pas d'outils prêts à l'emploi qui ne répondent pas aux besoins réels de vos utilisateurs.

Lorsqu'on conçoit une IA pour les humains, la technologie n'est jamais le plus difficile ; c'est la compréhension des utilisateurs.