Top Reasons AI Projects Fail #6: Overambitious Scope
December 5, 2025 | 4 Lecture minute
Il est facile de rêver grand avec l'IA. La technologie promet une transformation et les dirigeants veulent des résultats à la hauteur du battage médiatique, mais la portée peut discrètement devenir le plus grand ennemi du projet. Les équipes tentent de construire le "cerveau de l'entreprise" dès la première phase, les feuilles de route s'envolent et les projets pilotes n'aboutissent jamais parce qu'ils ne sont pas encore parfaits.
Dans cette partie de notre série Principales raisons de l'échec des projets d'IAnous examinons comment traduire la vision en vitesse, en transformant les grandes ambitions en succès pratiques et mesurables.
Pourquoi un champ d'application trop ambitieux mène à l'impasse
Tous les projets d'intelligence artificielle qui échouent partent de bonnes intentions. Les équipes veulent maximiser la valeur et concevoir quelque chose de complet, mais cette quête du "complet" empêche souvent toute livraison.
Devlin Liles, CCO, Improving
En l'absence de limites claires, les priorités se brouillent. La planification s'étend pour combler toutes les lacunes, et les progrès s'enlisent sous le poids de leurs propres aspirations. Plus le retard est important, plus il est difficile de maintenir la confiance des parties prenantes et le financement.
Pourquoi cela se produit-il ?
Le glissement de périmètre n'est pas dû à un manque de talent. Il s'agit plutôt d'un manque de concentration. L'enthousiasme suscité par le potentiel de l'IA fait qu'il est tentant de tout mener de front.
Une vision sans limites. Les équipes commencent sans contraintes et poursuivent trop d'objectifs en parallèle.
La perfection au détriment du progrès. Les produits à livrer augmentent jusqu'à ce que le terme "terminé" devienne inaccessible.
Valeur utilisateur floue. L'effort passe de la bonne résolution d'un problème à la résolution partielle de tous les problèmes.
Faible cadence de décision. En l'absence de points de contrôle, les priorités s'accumulent au lieu de se réduire.
Le résultat est prévisible : un projet pilote qui n'aboutit jamais, une équipe épuisée et un sponsor frustré.
Comment éviter cet échec ?
Le succès de l'IA repose sur la dynamique. En concevant des résultats rapides et mesurables, vous créez des preuves qui justifient des investissements supplémentaires au lieu d'attendre une grande révélation.
La portée d'une victoire en 12 semaines. Commencez par une phase qui peut apporter une valeur mesurable dans les trois mois. Limitez votre champ d'action, mais faites en sorte qu'il soit significatif pour l'utilisateur.
Définissez une fine tranche verticale. Concentrez-vous sur une tâche à accomplir, un groupe d'utilisateurs et un résultat quantifiable. Réalisez-le complètement avant de l'étendre.
Utilisez des indicateurs de fonctionnalité et des tests A/B. Expédiez les fonctionnalités derrière des boutons et testez leur impact sur les indicateurs clés de performance.
Établir des critères d'élimination. Supprimez toute fonctionnalité qui ne fait pas évoluer l'indicateur clé de performance. Réexaminez vos décisions tous les deux ou trois sprints afin de maintenir les priorités bien définies.
Appliquer l'approche Crawl-Walk-Run. Prouver la valeur dès le début, puis étendre les fonctionnalités par étapes contrôlées et progressives.
Montrer les résultats en procédant par étapes. Dans le cadre d'un projet Improving, un assistant de souscription a commencé par résumer trois documents afin de réduire le temps d'examen de 25 %. Les phases ultérieures ont permis d'ajouter la consultation des polices et la gestion des exceptions, ce qui a permis de réaliser des économies à chaque fois.
Cette approche transforme l'ambition d'un goulot d'étranglement en une feuille de route durable qui renforce la confiance à chaque version.
Principaux enseignements
Les projets d'IA échouent lorsque l'ambition dépasse la concentration. Des limites claires, des délais courts et des résultats mesurables créent le mouvement vers l'avant dont les programmes complexes ont besoin.
Commencez par un produit livrable en 12 semaines qui crée une valeur visible.
Le champ d'application doit être restreint, mais il faut s'assurer que chaque phase est prête pour la production.
Mesurer le succès à l'aide de données et non d'aspirations.
Mettre en place des revues de décision afin d'éviter les dérives.
Créer une dynamique par le biais de livraisons incrémentales et d'itérations.
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