Construire une stratégie IA efficiente, contrôlée et pérenne dans le luxe et la mode
Dernière mise à jour : 1 oct.
Un phénomène massif d'adoption de l'intelligence artificielle, à l'échelle individuelle
L'intelligence artificielle générative est désormais un réflexe d'usage courant. Selon les derniers chiffres communiqués par OpenAI, ChatGPT compte plus de 900 millions d'utilisateurs actifs par semaine dans le monde (OpenAI, février 2026), et a franchi le cap du milliard d'utilisateurs actifs mensuels au premier semestre 2026 (estimations Sensor Tower relayées par Reuters, juin 2026). Ce basculement touche jusqu'au réflexe même de la recherche en ligne : selon plusieurs études de suivi des résultats Google (BrightEdge, Advanced Web Ranking, données T4 2025 - T1 2026), près d'une recherche sur deux affiche désormais un résultat généré par IA, entre AI Overviews et le mode IA.
Ce même mouvement se retrouve dans le parcours d'achat des clients de la Mode et du Luxe, où l'IA occupe une place croissante : la moitié d'entre eux l'utilisent déjà dans leur parcours d'achat (Bain & Altagamma, juin 2026).
Une promesse de valeur bien plus difficile à matérialiser à l'échelle de l'entreprise
Cette adoption individuelle se prolonge naturellement dans la sphère professionnelle, portée par la simplicité d'usage de ces outils : en entreprise, les collaborateurs recourent spontanément aux mêmes outils d'IA générative pour leurs analyses, leurs recherches, leurs synthèses ou leurs comptes rendus - souvent avant même que l'entreprise n'ait engagé la moindre démarche structurée.Les secteurs du luxe et de la mode n’y échappent pas : cette dynamique se traduit par de nombreux POC lancés, dans les grandes comme dans les petites entreprises, sur des sujets métiers comme de productivité : 41,2 % des entreprises du luxe déploient déjà la GenAI, et 82 % des dirigeants retail/CPG prévoyaient d'augmenter leurs investissements IA en 2026 (Deloitte, 2026). Les gains attendus ou déjà constatés couvrent l'ensemble de la chaîne de valeur - style, design et développement produit, opérations et supply chain, marketing et communication, ventes, fonctions support - avec un potentiel estimé entre 50 et 75 Md$ de valeur additionnelle pour le secteur d'ici 2028 (BCG).
Cette adoption rapide masque cependant une réalité plus contrastée : 80 % des investissements IA échouent à générer une valeur mesurable (RAND, 2024). Seuls 45 % des retailers parviennent à déployer l'IA à grande échelle, quand 40 % n'ont quasiment pas commencé (BCG, 2026). Et à peine 5 % des pilotes d'IA générative parviennent à une création de valeur réelle à l'échelle, tous secteurs confondus (MIT, 2025). Au global, 65 % des grandes entreprises affichent des objectifs ambitieux en matière d'IA, mais 15 % seulement estiment disposer des capacités nécessaires pour les tenir (Publicis Sapient, 2026).
Un autre élément vient complexifier l’équation IA en entreprise : selon une étude Adaptavist menée récemment auprès de 2 500 travailleurs du savoir (tous secteurs confondus), 42 % d'entre eux passent plus de temps à vérifier les résultats produits par l'IA qu'ils n'en gagnent, et 55 % estiment que son usage diminue l'efficacité de leur équipe. Un début de désillusion des utilisateurs vis-à-vis des promesses de l’IA, sachant toutefois que la proportion d’entre eux souhaitant revenir aux modes de travail « pré-IA » est très faible.
Un décalage s'installe donc entre la simplicité d'usage, à titre individuel, et la difficulté ressentie à l'échelle d'une organisation : des pilotes nombreux, un passage à l'échelle rare, une valeur des investissements difficile à démontrer et une attitude plus prudente des utilisateurs vis-à-vis des promesses de l’IA
Ce décalage recouvre en outre une réalité très hétérogène selon la taille des entreprises : dans le luxe et la mode, les grandes Maisons accélèrent leurs investissements, quand les TPE, PME et ETI peinent davantage à passer à l'échelle. Cet écart de maturité est confirmé par le marché, la littérature et plusieurs études, ainsi que par notre propre base de données présentée ci-dessous. Dans ce contexte, les TPE et PME n'ont pas toujours les moyens financiers et humains de mener seules ce type de démarche.
Quels sont les risques encourus et les freins au passage à l'échelle ?
Deux registres de difficultés se distinguent : d'une part, les risques concrets auxquels s'expose une entreprise qui n'encadre pas ses usages de l'IA et d'autre part, les freins structurels qui expliquent pourquoi le passage à l'échelle reste rare.
Les risques encourus
Le Shadow IA et la fuite de données. Faute d'outils officiels ou de politique claire, les collaborateurs ont recours à des solutions IA grand public pour « gagner du temps » (traduction, rédaction de mails et comptes rendus, analyse de données sensibles). Cette adoption informelle échappe à toute supervision IT, dilue les responsabilités et expose l'entreprise à des risques réels : fuite de données clients, financières ou juridiques vers des serveurs tiers,
Le risque règlementaire : non-conformité RGPD ou AI Act, perte de traçabilité des usages (impossibilité de savoir qui a utilisé quel outil, sur quelles données, ni de démontrer a posteriori la conformité de ces usages). qui exposent l'entreprise à des sanctions et à une remise en cause de ses usages IA.
Les risques internes sur les équipes. Les expérimentations se multiplient : un chatbot ici, un outil de génération d'images là - sans méthode d'ensemble ni priorisation claire. Plus que la multiplication de tests, l’absence de passage à l’échelle (ces POC qui « meurent lentement » sans jamais être généralisés) nourrit la déception des équipes et fragilise l'adhésion aux futurs projets IA. Cette usure interne peut, à terme, se traduire par une perte de talents (compétences IA/Data ou talents « métiers » qui ne souhaitent pas rester dans une entreprise « à la traîne »).
La fiabilité et l'authenticité des usages. Risque d'hallucination (également lié à la maturité des éditeurs et des solutions) et d'agents autonomes mal maîtrisés, avec un « human-in-the-loop » dont la vigilance peut faiblir face au volume de vérifications à effectuer.
Le décrochage opérationnel et commercial. Retard concurrentiel face aux acteurs qui accélèrent leur adoption de l'IA, perte de compétitivité opérationnelle, perte d'attractivité client, risque de dilution d'image.
Les freins au passage à l'échelle
La qualité et le volume de données insuffisants pour permettre un déploiement à l'échelle : la structuration et la fiabilité des données restent un prérequis technique incontournable à l'efficacité de tout modèle d'IA, qu'il soit génératif, analytique ou agentique. Au-delà de la présence de la donnée elle-même, des systèmes existants pas ou pas suffisamment interconnectés ne permettent pas de croiser et d’utiliser les données nécessaires à un déploiement à l'échelle ;
Une gouvernance insuffisante, qui laisse chaque équipe décider seule de ses usages IA, qui ne fixe pas de cadre clair sur l’utilisation de l’IA ou qui ne répond pas à des questions de base (quel modèle utiliser, qui paie les licences ...) ;
Une compréhension parfois encore incomplète des typologies d’IA au sein du comité de direction. Les dirigeants ont, à titre individuel, l'expérience de l'IA générative, mais peinent souvent à appréhender ce que recouvrent concrètement l'IA agentique, l'IA analytique ou encore l'IA embarquée par des solutions du marché, et les logiques de coûts et risques propres à chacune. Les sensibiliser en amont est un préalable : sans cette sensibilisation, les arbitrages ultérieurs manquent de légitimité.
Les doutes face aux montants et à l’efficacité des investissements. Les coûts (licences, API, intégration) sont mal anticipés, le retour sur investissement reste difficile à démontrer, et les pilotes ne débouchent pas sur une création de valeur mesurable et transposable à l'échelle.
Le facteur humain : craintes des collaborateurs quant à l’avenir de leurs métiers, résistance au changement.
L’hésitation des dirigeants et le temps perdu. Entre la peur de sous-investir et de prendre du retard sur des concurrents qui accélèrent, et celle de sur-investir dans des cas d'usage à faible ROI, les dirigeants hésitent et cette indécision coûte, en elle-même, un temps précieux.
Dans ce contexte, nous avons construit une offre visant à définir une stratégie IA efficiente, contrôlée et pérenne
Il s’agit de définir et formaliser la vision sur l’empreinte IA dans l’entreprise et préciser les modalités de son déploiement à court, moyen et plus long terme. Cette stratégie doit être
Efficiente, avec des investissements rentables et mesurables s’appliquant aux sujets prioritaires,
Contrôlée, avec une gouvernance claire, une maîtrise du Shadow IA, des technologies et des données,
Pérenne, agnostique vis-à-vis des solutions pour préserver l'indépendance de l'entreprise.
Pour définir cela, il faut répondre à 3 questions clefs :
Quels cas d’usage faut-il privilégier et comment prioriser leur mise en œuvre pour maximiser le ROI, en distinguant les usages métiers intégrés aux modes de fonctionnement opérationnels et les usage dédiés à des thématiques transverses (productivité du travail, ...) ?
Comment faut-il s’organiser en interne pour éviter les risques humains, réglementaires, technologiques et financiers ? Quelle gouvernance et quelles règles d’entreprise faut-il implémenter ?
Quels prérequis et socles technologiques pour disposer d’une IA efficiente, fiable et pérenne ? Comment accompagner la montée en puissance et le déploiement des solutions IA au sein de l’entreprise (ressources humaines et financières, formation des équipes et conduite du changement, implication managériale, ...)
Notre valeur ajoutée
Pour répondre à ces questions et mener à bien ce type de mission, trois grands volets sont à couvrir : un volet métier, un volet gouvernance et un volet technologique.
Sur les volets métier et gouvernance, nous nous appuyons sur plus de 200 missions menées auprès de grandes Maisons comme de PME et d'ETI du luxe, de la mode et du retail, qui nourrissent notre connaissance des enjeux métier, d'organisation et de gouvernance. Cette expertise nous permet d’aller plus vite, et de mieux évaluer les inefficiences actuelles et l’intérêt de l’IA pour les éliminer.
Nous nous appuyons également sur une base de données que nous avons constituée : 900 cas d'usage identifiés, dont plus de 450 solidement documentés à partir de sources publiques relues et vérifiées, répartis en 5 domaines et 20 sous-domaines. Cette cartographie constitue un support d'échange (et non une checklist à dérouler) avec les comités de direction et leurs équipes afin de nourrir les réflexions sur les cas d’usage métier à prioriser objectivement.
Les 5 domaines et 20 sous-domaines qui regroupent les 476 cas d'usage IA spécifiques au luxe, à la mode et au retail
Sur les aspects plus technologiques, nous travaillons avec les équipes clients mais également avec des partenaires externes spécialisés dans les solutions, les infrastructures et les démarches techniques autour de l’IA.
Comment se déroule une mission de stratégie IA avec Klartis ?
Concrètement, une mission de ce type se déroule en quatre temps, synthétisés dans la schéma ci-dessous :
Les quatre temps de notre méthodologie stratégie IA
Premier temps : Cadrage et sensibilisation, avec les niveaux Direction Générale et Comité de Direction
– Clarifier les concepts, mots clés et typologies autour de l'IA
– Sensibiliser la direction aux risques induits par l'IA (démystification de l'IA)
– Identifier les risques et les freins liés à l'IA au sein de l'entreprise
Deuxième temps : État des lieux, perspectives et priorités, autour des 3 volets à couvrir
– Besoins et cas d'usage « métiers » : cartographier le Shadow IA existant, identifier les « pain points » par département, déterminer les cas d'usage prioritaires. C’est là que notre base de données nous permet de stimuler les réflexions avec les équipes impliquées dans le projet.
– Technologie & Données : revoir l'architecture technologique et sa compatibilité avec l'IA, évaluer la qualité et la fiabilité des données, étudier les logiciels existants et leur capacité d'adaptation. Sécuriser une infrastructure agnostique - interconnexion des systèmes existants, choix technologiques non figés, y compris sur les orchestrateurs en cas de multiples IA embarquées – pour préserver l'indépendance de l'entreprise vis-à-vis de ses éditeurs et partenaires. Sur ces différent points, nous pouvons si besoin mobiliser des partenaires spécialisés.
– Gouvernance : comprendre la structure organisationnelle à mettre en place, définir les règles d’utilisation de l’IA en entreprise
Troisième temps : Synthèse et vision
– Élaborer la matrice de maturité IA
– Construire la vision (RH, métier, technologique, gouvernance)
– Consolider les cas d'usage par priorité
– Définir les orientations technologiques, la stratégie de sourcing et un premier niveau de Business Plan
Quatrième temps : Roadmap
– Identifier les chantiers prioritaires sur les trois volets métier, gouvernance et technologique, en précisant leurs prérequis respectifs, leur cadencement et leur interdépendance
– Convertir cette feuille de route en plan d’action articulé à court, moyen et plus long termes, en précisant pour chaque chantier son articulation avec les autres volets, et privilégier des POC lancés en moins de deux à trois mois pour valider rapidement la valeur réelle d’un cas d’usage avant d’engager des budgets plus lourds.
Quels livrables concrets et quels bénéfices attendus
Quatre livrables principaux sont produits
– Une synthèse de l’état des lieux et de la maturité IA au sein de l’entreprise,
– Une vision consolidée de l’IA au sein de l’entreprise à court, moyen et long termes, incluant
La cartographie des cas d'usage priorisés
Le cadre de gouvernance opérationnel : rôles et responsabilités, charte d'utilisation, politique de confidentialité et de conformité réglementaire (RGPD, AI Act)
Les prérequis techniques (en termes de données par exemple) et les solutions et infrastructures à déployer pour soutenir les cas d’usage choisis.
– Une feuille de route consolidée et cadencée dans le temps
– Un premier niveau de Business Case et de budget
Quels bénéfices attendus ?
– Une vision claire et partagée sur la stratégie IA et la façon de la déployer
– Des investissements priorisés et mesurables, plutôt qu'une multiplication de pilotes sans méthode ni ROI démontrable
– Une gouvernance claire qui clarifie l’organisation autour de l’IA, permette d’éliminer le Shadow IA et sécurise la conformité RGPD et AI Act
– Une infrastructure technologique agnostique, qui préserve l'indépendance de l'entreprise vis-à-vis de ses éditeurs et prestataires
– Une adhésion des équipes construite progressivement, plutôt qu'une résistance au changement freinée par la peur du remplacement
– Des résultats tangibles rapides grâce à des cas d'usage lancés en moins de deux à trois mois
– Un avantage compétitif préservé face aux acteurs qui accélèrent déjà leur adoption de l'IA et une image préservée en interne
Si vos pilotes IA peinent à passer à l'échelle, si le Shadow IA s'installe sans cadre dans vos équipes, ou si votre comité de direction attend une feuille de route claire avant d'investir, n'hésitez pas à nous contacter pour un premier échange : gcohen@klartis.fr ou via notre page Contact sur www.klartis.fr
Klartis Consulting - www.klartis.fr
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