For two years, many companies have let employees experiment with generative AI on their own: a few prompts in ChatGPT, faster document summaries, quicker content drafting. But once the novelty fades, executives are left with the same question: how can scattered individual uses become a real performance driver?

That was the focus of the latest “Rendez-vous Décideurs” webinar, led by Johan Putters, head of Dynergie’s AI division, with testimony from Laëtitia Roche, Facility Management & RSE Manager at Synapcell. The goal was to share concrete lessons on moving from experimentation to enterprise-wide deployment.

The first takeaway is that the main barrier is no longer technological. Most companies have already tested generative AI, but very few have scaled it. The obstacle is organizational. As with the arrival of the web or cloud before it, AI is gradually reshaping all functions. The challenge is not to add another tool, but to identify where AI can deliver real, measurable business impact. The recommendation for decision-makers is to define three to five high-impact use cases before buying more licenses, since the value comes from the uses, not the tool itself.

The webinar also stressed the importance of starting with quick wins. Across most organizations, some uses generate value rapidly: meeting minutes, document synthesis and comparison, sector and technology monitoring, drafting complex emails, preparing presentations, and data analysis or reporting. Other applications are more business-specific, such as responding to tenders, creating marketing content, generating procedures, helping with software development, or supporting R&D monitoring. The advice is to prioritize use cases with high impact and low effort, because visible successes build more buy-in than launching a large transformation program too early.

Tool selection is increasingly driven by data, not just model performance. With ChatGPT, Claude, Copilot and Gemini all improving and differences narrowing, the deciding factors are now confidentiality, integration and governance. Participants highlighted the growing appeal of tools embedded in the work environment, especially those able to leverage company documents, Teams conversations or SharePoint spaces. The recommendation is not to equip the entire workforce with the most advanced licenses, but to identify the groups that will extract the most value.

Synapcell’s experience illustrated the importance of support and change management. In this fast-growing SME, the process began with awareness-building, questionnaires and discussions with teams to identify needs and concerns. The company then structured the rollout around tool selection, identification of business use cases, collaborative workshops and manager support. The key lesson: successful deployment depends as much on pedagogy as on technology. The suggested approach is to appoint a few internal ambassadors to spread best practices and reassure employees.

Governance and security are another major issue. As AI use spreads, two risks emerge: accidental sharing of sensitive data and the rise of “shadow AI,” when employees use tools not approved by the company. The speakers insisted on quickly defining a reference framework covering authorized tools, confidentiality rules, prompt-writing best practices and user awareness. The right response is not prohibition, but support. A simple, pragmatic AI charter should be put in place from the earliest stages of deployment.

The broader message is clear: the companies that will gain the most from AI will not necessarily be those deploying the most tools, but those that structure usage, bring teams along, and connect AI to business goals. Generative AI is no longer just an experimentation topic; it is becoming a matter of organization, management and competitiveness.

Pendant deux ans, beaucoup d’entreprises ont laissé leurs collaborateurs expérimenter l’IA générative de manière autonome. Quelques prompts sur ChatGPT, quelques synthèses de documents, quelques contenus rédigés plus vite. Mais après l’effet de découverte, une question revient chez la plupart des dirigeants : comment transformer ces usages dispersés en véritable levier de performance ?

C’est précisément le sujet abordé lors de notre dernier Rendez-vous Décideurs, animé par Johan Putters, directeur du pôle IA de Dynergie, avec le témoignage de Laëtitia Roche, Responsable Facility Management & RSE de Synapcell. Objectif : partager des retours d’expérience concrets pour passer de l’expérimentation au déploiement à l’échelle de l’entreprise.

1. Le principal défi n’est plus technologique

Le constat partagé par les intervenants est sans appel : la plupart des entreprises ont déjà testé l’IA générative. Pourtant, peu d’entre elles sont réellement passées à l’échelle. Le frein n’est plus la technologie, mais l’organisation.

Comme l’arrivée du web ou du cloud avant elle, l’IA transforme progressivement l’ensemble des métiers. L’enjeu n’est donc pas d’adopter un outil supplémentaire, mais d’identifier où l’IA peut avoir un impact business réel et mesurable.

TIP décideur : avant de déployer de nouvelles licences, identifiez trois à cinq cas d’usage à fort impact pour votre entreprise. Les gains viendront davantage des usages que de l’outil lui-même.

2. Commencer par les quick wins

Les retours d’expérience montrent que certains usages génèrent rapidement de la valeur dans presque toutes les entreprises :

comptes-rendus de réunions ;

synthèse et comparaison de documents ;

veille sectorielle et technologique ;

rédaction d’e-mails complexes ;

préparation de présentations ;

analyse de données et reporting.

D’autres usages sont plus spécifiques aux métiers : réponse aux appels d’offres, création de contenus marketing, génération de procédures, aide au développement informatique ou encore veille R&D. [

TIP décideur : privilégiez les cas d’usage à fort impact et faible effort. Quelques réussites visibles créent davantage d’adhésion qu’un grand projet de transformation lancé trop tôt.

3. Choisir ses outils en fonction de ses données

ChatGPT, Claude, Copilot, Gemini… l’offre continue de s’élargir et les écarts de performance se réduisent. Le choix dépend désormais davantage des questions de confidentialité, d’intégration et de gouvernance que de la qualité des réponses.

Un point a particulièrement retenu l’attention des participants : l’intérêt croissant des solutions intégrées à l’environnement de travail, capables d’exploiter les documents, les échanges Teams ou les espaces SharePoint de l’entreprise.

TIP décideur : ne cherchez pas forcément à équiper toute l’entreprise avec les licences les plus avancées. Commencez par identifier les populations qui en tireront le plus de valeur.

4. Le facteur clé de succès : accompagner les équipes

Le témoignage de Laëtitia Roche pour Synapcell illustre une approche particulièrement intéressante. Dans cette PME en forte croissance, la démarche a d’abord commencé par une phase d’acculturation, des questionnaires et des échanges avec les équipes afin d’identifier leurs besoins et leurs interrogations.

L’entreprise a ensuite structuré sa démarche autour de plusieurs étapes : choix des outils, identification des cas d’usage métiers, ateliers collaboratifs et accompagnement des managers.

L’un des enseignements majeurs est qu’un déploiement réussi repose autant sur la pédagogie que sur la technologie.

TIP décideur : désignez quelques ambassadeurs internes. Ils joueront un rôle clé pour diffuser les bonnes pratiques et rassurer les équipes.

5. Ne pas négliger la gouvernance et la sécurité

La généralisation de l’IA fait émerger deux nouveaux risques dans les organisations : le partage involontaire de données sensibles et le développement d’un « shadow AI », lorsque les collaborateurs utilisent des outils non validés par l’entreprise.

Les intervenants ont insisté sur l’importance de définir rapidement un cadre de référence : outils autorisés, règles de confidentialité, bonnes pratiques de rédaction des prompts et sensibilisation des utilisateurs.

La bonne approche n’est pas l’interdiction, mais l’accompagnement.

TIP décideur : mettez en place une charte IA simple et pragmatique dès les premières phases de déploiement.

Ce qu’il faut retenir

Les entreprises qui tireront le plus de valeur de l’IA ne seront pas nécessairement celles qui déploieront le plus d’outils, mais celles qui sauront structurer les usages, embarquer leurs équipes et relier l’IA à leurs objectifs business.

L’IA générative n’est plus un sujet d’expérimentation. Elle devient progressivement un sujet d’organisation, de management et de compétitivité.

Les 5 conseils à retenir

Commencer par quelques cas d’usage à fort impact.

Prioriser les quick wins visibles par les équipes.

Choisir les outils selon les enjeux de confidentialité et d’intégration.

Former et accompagner avant de généraliser.

Mettre en place une gouvernance claire pour éviter le shadow AI

L’article IA générative : comment passer des tests individuels à un véritable déploiement dans l’entreprise ? Les TIPS issus du webinaire Dynergie. est apparu en premier sur inovallée.