Pourquoi l'utilisation de l'IA en interne n'est plus une option pour les dirigeants d'entreprise

Dans les milieux technologiques, «dogfooding« Utiliser son propre produit » est une expression qui résume une idée simple mais exigeante : utiliser son propre produit comme le font ses clients. Initialement une pratique courante au sein des équipes de développement logiciel testant en interne des outils non finalisés, cette approche a pris une importance bien plus grande à l’ère de l’IA en entreprise. À mesure que les systèmes d’IA passent du stade expérimental au cœur des opérations commerciales, s’y fier personnellement n’est plus seulement une pratique liée au produit, mais devient une obligation pour les dirigeants.

L'utilisation interne du chien avant l'IA : une discipline de leadership éprouvée

L'utilisation interne des technologies par les consommateurs (dogfooding) a longtemps joué un rôle décisif dans le succès ou l'échec des grandes plateformes technologiques, bien avant l'arrivée de l'IA.

Aux débuts des logiciels d'entreprise, Microsoft exigeait que de larges pans de l'entreprise exécutent en interne des versions préliminaires de Windows et d'Office.Le coût fut réel : baisse de la productivité, pannes de systèmes et frustration croissante. Mais ces frictions ont révélé des défauts qu’aucun environnement de test n’aurait pu reproduire. Plus important encore, elles ont contraint la direction à constater directement les conséquences de ses décisions produit. Les produits qui résistaient à l’épreuve du temps en interne avaient tendance à rencontrer le succès en externe. Ceux qui échouaient étaient corrigés – ou discrètement abandonnés – avant même d’être présentés aux clients.

Cette même discipline s'est manifestée sous différentes formes chez d'autres leaders technologiques.

Chez IBM, dépendance interne à son propre middlewareLes plateformes d'analyse et les outils d'automatisation sont devenus essentiels lors de sa transition vers les logiciels et services d'entreprise. Une réalité dérangeante a alors émergé : les outils ayant passé avec succès les évaluations d'achat se révélaient souvent inefficaces face à la complexité opérationnelle réelle. L'utilisation interne de ces outils a redéfini les priorités en matière de produits, notamment l'intégration, la fiabilité et la pérennité – des facteurs qui ne sont devenus visibles qu'à travers une dépendance interne persistante.

Une version plus intransigeante de cette approche a vu le jour chez Amazon. Les équipes internes étaient contraintes d'utiliser l'infrastructure via les mêmes API proposées ultérieurement en externe.Aucun raccourci n'était toléré en interne. Si un service était lent, fragile ou mal documenté, Amazon le constatait immédiatement. Cette rigueur a permis bien plus que d'améliorer les opérations : elle a jeté les bases d'une plateforme cloud mondiale née d'un besoin concret plutôt que d'une conception abstraite.

Même Google dépendait fortement de utilisation interne pour tester la robustesse de ses systèmes de données et d'apprentissage automatiqueLes tests internes ont révélé des cas limites, des défaillances d'abstraction et des risques opérationnels qui se manifestaient rarement lors des déploiements externes. Ces contraintes ont façonné des systèmes qui ont influencé les normes industrielles, non pas parce qu'ils étaient parfaits, mais parce qu'ils ont résisté à une tension interne continue à grande échelle.

Pourquoi l'IA change complètement la donne

L'IA rend cette leçon beaucoup plus cruciale.

Contrairement aux logiciels traditionnels, les systèmes d'IA sont probabilistes, sensibles au contexte et façonnés par les environnements dans lesquels ils opèrent. La différence entre une démonstration convaincante et un système opérationnel fiable n'apparaît souvent qu'après plusieurs semaines d'utilisation réelle. Latence, hallucinationsLes cas limites fragiles, les échecs silencieux et les incitations mal alignées ne figurent pas dans les présentations PowerPoint. Ils apparaissent dans l'expérience vécue.

Pourtant, de nombreux dirigeants prennent aujourd'hui des décisions cruciales concernant le déploiement de l'IA dans le support client, la finance, les RH, les services juridiques, la surveillance de la sécurité et la planification stratégique, sans pour autant utiliser eux-mêmes ces systèmes. Ce manque de recul n'est pas purement théorique : il accroît concrètement les risques organisationnels.

De la pratique produit à l'impératif stratégique

Les organisations les plus performantes en matière d'IA utilisent leurs propres solutions non pas par idéologie, mais par nécessité.

Les équipes dirigeantes rédigent les communications internes avec leurs propres collaborateurs. Elles s'appuient sur l'IA pour synthétiser les réunions, trier l'information, générer des analyses préliminaires et identifier les anomalies opérationnelles. En cas de dysfonctionnement des systèmes, la direction en ressent immédiatement les conséquences. Cette exposition directe accélère les boucles de rétroaction d'une manière qu'aucun comité de gouvernance ni aucune réunion d'information d'un fournisseur ne peut reproduire.

C’est là que l’utilisation de son propre produit cesse d’être une tactique marketing et devient une discipline stratégique.

L'IA oblige les dirigeants à se confronter à une dure réalité : valeur et risque sont désormais indissociables. Les mêmes systèmes qui accélèrent la productivité peuvent aussi amplifier les erreurs, les biais et les angles morts. L'utilisation interne de l'IA permet de rendre ces compromis concrets. Les dirigeants apprennent ainsi où l'IA permet réellement de gagner du temps et où elle engendre discrètement des tâches de révision supplémentaires. Ils découvrent quelles décisions bénéficient d'une aide probabiliste et lesquelles exigent un jugement humain sans interférence. Dans ce contexte, la confiance se gagne par l'expérience, et non par la simple observation de données.

L'IA n'est pas une fonctionnalité, c'est un système

L’utilisation interne de l’IA révèle également une vérité structurelle que de nombreuses organisations sous-estiment : l’IA n’est pas une fonctionnalité, c’est un système.

Les modèles ne constituent qu'un élément parmi d'autres. Les invites, les processus de récupération, la fraîcheur des données, les cadres d'évaluation, la logique d'escalade, la surveillance, l'auditabilité et les possibilités de contrôle humain sont tout aussi importants. Ces dépendances ne deviennent évidentes que lorsque l'IA est intégrée aux flux de travail réels, et non pas simplement présentée dans des projets pilotes contrôlés. Les responsables qui utilisent l'IA en interne développent une intuition quant à sa véritable fragilité – ou sa résilience.

La gouvernance devient réelle lorsque les dirigeants ressentent le risque.

Il existe ici une dimension de gouvernance que les conseils d'administration commencent à reconnaître.

Lorsque les dirigeants ne s'appuient pas personnellement sur les systèmes d'IA, la responsabilité demeure abstraite. Les discussions sur les risques restent théoriques. Mais lorsque la direction utilise directement l'IA, la gouvernance devient concrète. Les décisions relatives au choix du modèle, aux garde-fous et aux modes de défaillance acceptables s'appuient sur la réalité plutôt que sur de simples déclarations d'intention. Le contrôle s'améliore non pas parce que les règles changent, mais parce que la compréhension s'approfondit.

Confiance, adoption et signalisation organisationnelle

L'utilisation de son propre milieu de travail (dogfooding) remodèle également la confiance organisationnelle.

Les employés perçoivent rapidement si la direction utilise réellement les outils imposés. Lorsque les cadres intègrent visiblement l'IA à leurs propres méthodes de travail, son adoption se propage naturellement. La technologie s'intègre alors au fonctionnement de l'entreprise plutôt que d'être perçue comme une initiative imposée. En revanche, si l'IA est présentée comme quelque chose « réservé aux autres », le scepticisme s'accroît et la transformation s'enraye.

Cela ne signifie pas que l'utilisation interne remplace la validation client. Bien au contraire. Les équipes internes sont plus indulgentes et plus compétentes techniquement que la plupart des clients. L'intérêt de l'utilisation interne réside ailleurs : une identification rapide des défaillances, une compréhension plus rapide du problème et une intuition de ce que signifient réellement « utilisable », « fiable » et « suffisant ».

Le problème des incitations que révèle l'utilisation de l'auto-essai

Il existe également un avantage moins souvent évoqué, mais important au niveau de la direction : l’utilisation interne des produits permet de clarifier les incitations.

Les initiatives en matière d'IA échouent souvent car les bénéfices profitent à l'organisation tandis que les difficultés et les risques pèsent sur les individus. Les dirigeants qui utilisent eux-mêmes les systèmes d'IA ressentent immédiatement ces décalages. Ils constatent comment l'IA engendre une surcharge de travail, transfère les responsabilités sans autorisation ou érode subtilement l'appropriation des tâches. Ces observations sont rarement consignées dans les tableaux de bord, mais elles permettent de prendre de meilleures décisions.

La distance hiérarchique est désormais un handicap.

À mesure que l'IA passe du stade expérimental à celui d'infrastructure, le coût d'une erreur s'accroît. Les premiers échecs logiciels étaient certes gênants, mais les défaillances de l'IA peuvent avoir des conséquences désastreuses en termes de réputation, de conformité réglementaire ou de stratégie. Dans ce contexte, le manque de visibilité des dirigeants constitue un handicap.

Les entreprises qui réussissent dans le prochaine phase d'adoption de l'IA Ce ne seront pas les entreprises dotées des modèles les plus avancés ni des budgets les plus importants. Elles seront dirigées par des cadres qui perçoivent l'IA de la même manière que leurs organisations : imparfaite, probabiliste, parfois frustrante, mais extrêmement puissante lorsqu'elle est conçue en tenant compte des réalités du terrain.

L'utilisation de son propre produit, en ce sens, ne consiste plus à croire au produit. Il s'agit de garder les pieds sur terre tout en construisant des systèmes qui pensent, décident et agissent de plus en plus à nos côtés.