Top Reasons AI Projects Fail #4: Lack of Talent and Team Alignment
November 28, 2025 | 4 Lecture minute
Nombreux projets d'IA commencent par être prometteurs, mais s'enlisent lorsque les connaissances ne se trouvent que dans la tête d'une seule personne. Le modèle du "magicien de l'IA dans un coin" est plus courant que la plupart des dirigeants ne le pensent. Une personne talentueuse conçoit un prototype intelligent, mais en l'absence d'alignement, de documentation ou d'appropriation, la solution devient fragile et impossible à mettre à l'échelle.
Dans cette partie de notre Principales raisons de l'échec des projets d'IA sur les principales raisons de l'échec des projets d'IA, nous allons explorer pourquoi les initiatives d'IA ont besoin d'un alignement de l'équipe dès le premier jour et comment Improving construit des escouades collaboratives qui produisent de véritables résultats pour l'entreprise.
Pourquoi les talents sans alignement échouent
Les systèmes d'IA s'épanouissent grâce à l'expertise collective telle que le contexte du domaine, les pipelines de données, la discipline d'ingénierie et la gestion du changement. Lorsque l'une de ces fonctions fait défaut, même les prototypes les plus brillants s'effondrent en production.
Devlin Liles, CCO, Improving
Un modèle à développeur unique manque souvent de gouvernance, de documentation et de voies d'intégration. Sans équipe autour de lui, personne ne peut maintenir ou faire évoluer le système une fois qu'il est parti.
Pourquoi cela se produit-il ?
Ce modèle émerge lorsque les organisations traitent l'IA comme un projet secondaire plutôt que comme une capacité essentielle.
Manque de compétences entre les fonctions. Les équipes chargées des données, de la modélisation et des applications fonctionnent en silos.
Manque d'appropriation par l'entreprise. Personne n'est responsable des résultats ou de l'alignement du budget.
Mauvaise communication entre la technique et la stratégie. Les modèles sont élaborés sans contexte commercial clair.
Gestion limitée du changement. Même les projets pilotes réussis ne parviennent pas à être adoptés parce que les personnes concernées n'ont pas participé au processus.
Le résultat est une preuve de concept intelligente qui meurt dans l'isolement.
Comment éviter cet échec ?
Construire une IA durable nécessite un travail d'équipe, de la responsabilité et de la transparence. Traitez l'IA comme un effort pluridisciplinaire où chaque rôle est pris en charge.
Faites de l'IA un sport d'équipe. Constituez des équipes réunissant des ingénieurs de données, des ingénieurs en ML et en GenAI, des spécialistes du domaine et des développeurs d'applications. Chacun doit comprendre comment son rôle contribue aux résultats de l'entreprise.
Nommez un responsable de l'entreprise. Chaque initiative a besoin d'un sponsor responsable de la réussite des mesures, du retour sur investissement et de l'adoption. Sans responsable, pas de projet.
Inclure le parrainage de la direction pour la gestion du changement. Les hauts responsables doivent définir pourquoi maintenant et se faire les champions de l'adoption dans tous les services.
Organiser des examens hebdomadaires de l'activité. Remplacer les démonstrations techniques par des discussions axées sur les résultats qui lient les progrès aux résultats mesurables.
Promouvoir une visibilité partagée. Maintenir la documentation, les manuels d'exécution et les tableaux de bord accessibles, afin que les connaissances ne restent pas confinées dans la tête d'une seule personne.
Intégrer des experts dans tous les domaines. Dans le cadre d'une mission Improving au cours de laquelle nous avons mis en œuvre Microsoft Copilot pour les services extérieurs, les PME ont participé à des sessions d'accompagnement afin d'informer sur les messages-guides et les outils. Les propriétaires d'entreprise ont participé à des sessions sur le carnet de commandes pour maintenir les priorités alignées, et l'adoption a grimpé en flèche parce que l'équipe qui connaissait le travail a aidé à construire la solution.
Les initiatives d'IA prospèrent lorsque l'expertise se chevauche au lieu de s'isoler.
Principaux enseignements
Les projets d'IA ne sont pas le fait de génies individuels. Ils sont soutenus par des équipes coordonnées. L'alignement assure la continuité, la responsabilité et l'adoption.
Traiter l'IA comme une discipline d'équipe et non comme une expérience individuelle.
Attribuer clairement la propriété de l'entreprise et le parrainage de la direction.
Organiser des examens réguliers liés aux résultats, et non à l'activité.
Documenter et partager les connaissances entre tous les contributeurs.
Impliquer les utilisateurs finaux dès le début pour garantir une adoption durable.
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