Passer à l’échelle des projets d’IA : trois questions à Mickael Nunes

Comment passer d’une expérimentation à une solution d’IA déployée à grande échelle en entreprise ?

Dans cet entretien, Mickael Nunes, revient sur les principaux défis du passage à l’échelle des projets IA, les erreurs les plus fréquentes lors du déploiement et les compétences nécessaires pour concevoir des solutions robustes, sécurisées et créatrices de valeur.

L’occasion également de découvrir la version renouvelée de la formation courte « Data, IA générative et agents IA : concevoir et déployer des solutions en entreprise », dont le programme a été repensé cette année pour intégrer les dernières évolutions de l’intelligence artificielle générative et des agents IA.

Quels sont aujourd’hui les principaux enjeux du passage à l’échelle des projets IA, et comment cette formation aide-t-elle à les relever ?

[Mickael Nunes] Aujourd’hui, le principal défi n’est plus de démontrer que l’IA fonctionne. Beaucoup d’entreprises ont déjà réalisé des POC convaincants. La vraie difficulté est désormais de transformer ces expérimentations en solutions scalables, monitorées et rentables à grande échelle.

Pour y parvenir, plusieurs enjeux doivent être maîtrisés : la qualité et la gouvernance des données, le choix des bons cas d’usage, la fiabilité des modèles, la sécurité des architectures d’IA générative, mais aussi la maîtrise des coûts et ROI.

C’est précisément l’objectif de cette formation. Elle ne se limite pas à expliquer les technologies ; elle donne aux participants une vision complète, depuis les fondamentaux de la Data Science jusqu’aux architectures modernes basées sur le machine learning, les LLM et les systèmes multi-agents. L’idée est de permettre aux décideurs de prendre les bonnes décisions techniques et business pour déployer des solutions réellement utilisables en entreprise.

Vous pilotez au quotidien des projets IA en entreprise. Quelles sont les erreurs ou les idées reçues que vous rencontrez le plus souvent lorsqu’il s’agit de passer à l’échelle ?

[Mickael Nunes]  La première idée reçue est de penser que l’IA est avant tout un problème de modèle. En réalité, les performances d’un projet dépendent beaucoup plus de la qualité des données, de leur gouvernance et des processus métiers que de l’algorithme lui-même.

La deuxième erreur consiste à croire qu’un POC qui fonctionne est prêt pour la production. Entre une démonstration dans un environnement contrôlé et un déploiement en production, il faut gérer des problématiques de sécurité, de monitoring, de conformité, de coûts, de data lineage et d’intégration aux différents systèmes d’information.

Enfin, avec l’IA générative, beaucoup imaginent qu’il suffit de connecter un grand modèle de langage aux données de l’entreprise. Sans architecture adaptée, notamment des mécanismes comme le RAG, une gestion des droits d’accès ou des garde-fous contre les hallucinations, les résultats restent difficiles à fiabiliser.

L’objectif de cette formation est justement d’aider les participants à éviter ces pièges en leur apportant une méthode et une vision d’architecture.

Vous avez fait le choix d’une pédagogie immersive, fondée sur des cas réels et les échanges entre pairs. Quels sont les principaux apports de cette approche pour les participants ?

[Mickael Nunes]  L’intelligence artificielle est un domaine extrêmement concret. On apprend beaucoup mieux en travaillant sur des problématiques réelles qu’en restant uniquement dans la théorie.

Les cas pratiques permettent aux participants de se confronter aux décisions qu’ils devront prendre dans leur entreprise : comment prioriser un cas d’usage, choisir une architecture, monitorer une solution ou mesurer sa valeur métier.

Les échanges entre participants sont également essentiels, car ils viennent de secteurs très différents mais rencontrent souvent les mêmes défis. Le partage d’expérience permet d’enrichir les points de vue, de comparer les approches et de repartir avec des solutions directement applicables.

L’ambition est que chaque participant quitte la formation non seulement avec une meilleure compréhension de l’IA, mais surtout avec une feuille de route concrète pour accélérer les projets de transformation digitale de son organisation.

Data, IA générative et agents IA : concevoir et déployer des solutions en entreprise

En octobre 2026, Mickael Nunes animera une formation courte de deux jours consacrée à la DATA, l’IA générative et aux agents IA. Ce programme a pour ambition de transmettre aux décideurs et aux managers les clés nécessaires pour transformer les opportunités offertes par l’IA générative et les agents IA en résultats concrets, mesurables et créateurs de valeur pour leur organisation.

Pour aller plus loin, découvrez le programme de la formation sur la page dédiée.