L’intelligence artificielle, nouvel argument trompeur du marketing ? – Episode 301

L’intelligence artificielle, le nouveau miroir aux alouettes du marketing ?

Vous l’avez forcément remarqué. Le sigle ‘IA’ est partout. Sur les sites web, dans les publicités, sur les emballages de produits… Il est devenu le nouvel ingrédient magique, la promesse d’une révolution à portée de main. Comme je le disais dans mon podcast, ‘L’intelligence artificielle c’est devenu le nouveau mot magique du marketing’. Chaque semaine, une nouvelle entreprise annonce une fonctionnalité ‘boostée par l’IA’, un service ‘intelligent’ ou une application ‘révolutionnaire’. Ce terme fascine, il attire les investisseurs comme des aimants, il semble rassurer les clients en quête d’efficacité et, ne nous voilons pas la face, il ouvre en grand les portes des médias.

Mais que se passe-t-il lorsque l’on gratte un peu ce vernis high-tech ? Bien souvent, la réalité est moins reluisante. Derrière le buzz, l’intelligence artificielle est parfois aux abonnés absents, ou réduite à une simple fonction basique qui existe depuis des années. C’est un simple slogan accrocheur, une coquille brillante mais vide. Ce phénomène porte un nom : l’IA-washing. C’est une pratique qui consiste à exagérer, voire à inventer, l’utilisation de l’IA pour des raisons purement marketing. Un peu comme un tour de magie où le prestige cache une astuce bien plus simple qu’il n’y paraît. Cette tendance, loin d’être anodine, pose de profondes questions sur la confiance, la transparence et l’avenir même de l’innovation technologique.

Dans cet article, nous allons plonger au cœur de ce sujet. Nous allons décrypter ensemble les mécanismes de l’IA-washing, comprendre pourquoi tant de marques cèdent à cette sirène marketing et analyser les conséquences, parfois dévastatrices, de cette pratique. Mais surtout, je vous donnerai des clés concrètes pour développer votre esprit critique : comment reconnaître les signaux d’un IA-washing ? Quels sont les risques réels à long terme ? Et, si vous êtes vous-même entrepreneur, comment communiquer sur vos innovations IA de manière transparente, crédible et, au final, bien plus efficace ? Préparez-vous à regarder derrière le rideau du grand théâtre de l’innovation.

Qu’est-ce que l’IA-washing ? Plongée au cœur d’une communication trompeuse

Pour bien comprendre le phénomène de l’IA-washing, il faut d’abord le définir clairement. Il ne s’agit pas simplement d’une communication un peu optimiste, mais bien d’une stratégie délibérée qui joue sur une confusion. L’IA-washing, c’est l’art d’utiliser le prestige de l’intelligence artificielle comme un argument de communication, bien plus que comme un véritable moteur de transformation ou d’innovation. C’est un décalage conscient entre le discours et la réalité technologique. Pour mieux saisir l’ampleur du problème, le parallèle avec un autre ‘washing’ bien connu est particulièrement éclairant.

Le parallèle évident avec le greenwashing

Le terme même d’IA-washing est calqué sur celui de greenwashing, et ce n’est pas un hasard. Le mécanisme est exactement le même. Comme je l’explique dans l’épisode, ‘l’IA washing bah c’est un peu comme le green washing hein, le green washing vous vous en souvenez, c’est le fait de parler d’écologie ou en tout cas de faire croire qu’on a qu’on fait quelque chose d’un point de vue écologique alors qu’en fait c’est juste du marketing.’ Une entreprise de fast fashion qui lance une collection ‘consciente’ composée à 5% de coton recyclé tout en produisant des millions de vêtements dans des conditions opaques, voilà un exemple typique de greenwashing. Elle utilise un geste symbolique pour se draper d’une vertu écologique qu’elle ne possède pas fondamentalement.

Avec l’IA-washing, c’est identique. Une entreprise va clamer haut et fort que son produit est ‘basé sur l’IA’ alors qu’elle utilise en réalité des systèmes algorithmiques très basiques, qui existent depuis plus de dix ans. Toute la stratégie repose sur une asymétrie de l’information. Le grand public, et même de nombreux professionnels, associent le terme ‘IA’ à des technologies de pointe, complexes et spectaculaires comme les grands modèles de langage (ChatGPT) ou les générateurs d’images. En réalité, une grande partie des ‘IA’ en entreprise sont des systèmes bien plus simples, comme des arbres de décision ou des régressions statistiques, des outils puissants mais qui n’ont rien de la ‘magie’ que l’on imagine. L’argument ‘IA’ vient alors crédibiliser un produit qui doit son succès à d’autres facteurs : un bon design, une base de données solide ou un processus métier bien optimisé. L’IA n’est qu’un habillage, pas le moteur.

Reconnaître les signaux d’alerte : quand le vernis craque

Alors, comment distinguer le vrai du faux ? Les exemples d’IA-washing abondent et certains schémas se répètent. Prenons le cas d’une application B2B qui promet une ‘reconnaissance intelligente de documents’. En creusant, on découvre qu’il s’agit d’une simple correspondance de mots-clés, une technologie que les moteurs de recherche maîtrisent depuis des décennies. Un autre exemple courant est celui du ‘copilote IA’. Le terme est très à la mode, mais il cache parfois une simple fonction d’autocomplétion dans un formulaire, ce que nos navigateurs font automatiquement depuis des années. ‘C’est peut-être de l’IA mais ça n’a rien de ce qu’on imagine de l’IA au sens un peu magique, au sens nouveau, au sens innovation.’

Le véritable test pour démasquer l’IA-washing consiste à exiger des preuves concrètes. Une communication honnête ne doit pas craindre les détails techniques. Au contraire, elle doit pouvoir les simplifier pour les rendre compréhensibles. Posez des questions simples mais précises : sur quelles données le système a-t-il été entraîné ? Quel type de modèle est utilisé (machine learning, deep learning, etc.) ? Quelles sont les métriques d’impact mesurables (temps gagné, erreurs réduites) ? Quels garde-fous éthiques ont été mis en place ? Une promesse qui reste dans le flou, qui empile les superlatifs (‘révolutionnaire’, ‘inégalé’, ‘surpuissant’) mais qui évite soigneusement toute explication technique est un signal d’alarme majeur. Une entreprise véritablement innovante est fière de sa technologie et capable de décrire ses limites et même ses cas d’échec. C’est cette transparence qui fait toute la différence entre un storytelling honnête et une supercherie marketing.

Les ressorts psychologiques et marketing : pourquoi les marques cèdent-elles à la tentation ?

Si l’IA-washing est si répandu, ce n’est pas par hasard. Il répond à une série d’incitations puissantes, tant externes qu’internes, qui rendent la tentation quasi irrésistible pour de nombreuses équipes marketing et directions d’entreprise. Comprendre ces mécanismes permet de réaliser à quel point il s’agit d’un phénomène systémique, nourri par un écosystème qui valorise la promesse plus que la preuve. L’IA est devenue un mot-clé qui ouvre des portes, et beaucoup cherchent à obtenir le passe-partout sans avoir la serrure correspondante.

L’irrésistible effet de halo technologique

Le principal moteur de l’IA-washing est ce que l’on appelle l’effet de halo technologique. C’est un biais cognitif puissant. En marketing, ‘le halo technologique en fait, ça agit comme un raccourci mental.’ Lorsqu’une marque associe son produit au terme ‘IA’, elle bénéficie immédiatement d’une perception d’avant-gardisme, de performance et d’innovation, que la technologie sous-jacente soit réelle ou non. Le consommateur attribue inconsciemment plus d’intelligence au produit. En B2B, le décideur perçoit une promesse de performance accrue. Les médias y voient une histoire plus captivante.

Les équipes marketing exploitent activement ce halo à travers le naming, l’iconographie et le storytelling. Un simple outil d’assistance client devient un ‘copilote IA’. Un moteur de recherche interne se transforme en ‘recherche générative’. Un système de scoring de prospects est rebaptisé ‘modèle prédictif d’apprentissage profond’. Ces changements sémantiques ne sont pas anodins. Ils créent une ambiguïté qui fonctionne à merveille car, pour la grande majorité des gens, la frontière entre un algorithme classique et une IA avancée est totalement floue. Des secteurs entiers jouent sur cette confusion. Des banques vantent des parcours personnalisés par l’IA qui ne sont en réalité que des segmentations client classiques. Des assureurs parlent de détection de fraude ‘instantanée’ grâce à l’IA, alors que l’essentiel du travail est fait par des algorithmes d’analyse actuarielle qui sont le fondement même de leur métier depuis toujours.

La pression de l’écosystème : médias, investisseurs et direction

Au-delà de l’attrait psychologique, une pression immense s’exerce sur les entreprises de la part de tout leur environnement. Les médias, d’abord. Les rédactions sont en quête de sujets spectaculaires et nouveaux. Une annonce autour de l’IA coche toutes les cases. ‘Les journalistes, ils y voient un angle éditorial qui est intéressant, qui marche pour eux. Donc et ben ça attire plus d’intérêt, vous allez avoir plus de médias qui vont parler de vous.’ Cette dynamique incite les directions de la communication à caler leurs annonces sur le calendrier médiatique, quitte à ce que la réalité technologique ne suive pas encore.

Ensuite, il y a les investisseurs. Dans les levées de fonds, la question de la ‘stratégie IA’ est devenue un passage obligé. Un pitch deck sans une slide dédiée à l’IA est aujourd’hui presque suspect. Pour séduire, les dirigeants sont tentés de présenter des roadmaps très ambitieuses, de transformer un simple prototype (‘Proof of Concept’) en un succès déjà annoncé. Cela crée une pression descendante sur les équipes techniques qui doivent courir après une promesse qu’elles n’ont pas encore les moyens de tenir. On entre alors dans ce que j’appelle un ‘théâtre de l’innovation’. On fait semblant, on adopte la posture du ‘fake it until you make it’, mais à une échelle industrielle où même les grandes entreprises cotées en bourse se sentent obligées de jouer le jeu pour rassurer les marchés. C’est une bulle spéculative de communication qui, comme toutes les bulles, risque un jour d’éclater.

Les risques majeurs de l’IA-washing : un pari à court terme aux conséquences dévastatrices

Céder à la tentation de l’IA-washing peut sembler être un calcul gagnant à court terme. On capte l’attention, on séduit les investisseurs, on génère de la presse. Mais cette stratégie est un jeu dangereux, un pari qui expose l’entreprise à des risques profonds et durables. L’écart entre la promesse et l’expérience utilisateur finit toujours par se voir, et la facture à payer est souvent bien plus élevée que les bénéfices initiaux. Le risque principal n’est pas technologique, il est humain : il s’agit de la perte de confiance.

La confiance, cet actif si difficile à reconstruire

C’est le point le plus crucial. ‘La confiance, ça représente l’actif le plus difficile à reconstruire.’ Quand un utilisateur est attiré par une promesse d’intelligence artificielle et qu’il se retrouve face à une fonctionnalité décevante, basique ou inefficace, sa première réaction est la déception. Si cette expérience se répète, la déception se mue en défiance. L’utilisateur apprendra à ignorer la mention ‘IA’, la considérant comme un simple gimmick marketing vide de sens. Les conséquences directes sont mesurables : le taux de conversion baisse, le bouche-à-oreille devient tiède, voire négatif, et les avis en ligne se durcissent.

Mais le danger le plus pernicieux est à plus long terme. Une marque qui pratique l’IA-washing se tire une balle dans le pied pour l’avenir. En effet, elle va payer le prix deux fois. D’abord, par une perte de chiffre d’affaires immédiate due à la défiance des clients. Ensuite, et c’est encore plus grave, le jour où elle disposera enfin d’une véritable innovation basée sur l’IA, elle aura le plus grand mal à convaincre son marché. ‘Ils ont été déçu une fois, c’est fini ou en tout cas c’est très très très compliqué de revenir et de récupérer la confiance.’ C’est le syndrome de Pierre et le loup : à force de crier à l’IA pour rien, plus personne ne vous croira lorsque la véritable IA sera là. On sacrifie la crédibilité à long terme pour un gain d’attention éphémère.

Des dangers juridiques et éthiques à ne pas sous-estimer

Au-delà de la réputation, l’IA-washing peut ouvrir la porte à des risques juridiques et réglementaires bien réels. Dans des secteurs à fort impact sur la vie des gens comme le crédit bancaire, l’assurance, la santé ou le recrutement, les promesses engagent. Si une banque prétend utiliser une ‘IA équitable’ pour l’octroi de crédits alors qu’il s’agit d’un simple scoring qui se révèle discriminatoire, elle s’expose à des poursuites. Si une solution de recrutement ‘intelligente’ est vendue comme étant capable de détecter les meilleurs talents mais qu’elle ne fait que reproduire des biais existants, les clients floués ne resteront pas sans réagir. L’AI Act européen, en cours de déploiement, va d’ailleurs dans le sens d’une plus grande responsabilité des fournisseurs de systèmes d’IA. Faire des promesses excessives par rapport à la réalité technologique pourrait bientôt constituer une non-conformité réglementaire.

L’impact systémique : quand la défiance contamine tout l’écosystème

Le plus triste dans cette histoire, c’est que l’impact de l’IA-washing ne se limite pas aux entreprises qui le pratiquent. Il dégrade l’ensemble de l’écosystème technologique. Le bruit incessant autour de fausses innovations rend le travail des acteurs sérieux plus difficile. Les investisseurs doivent passer un temps considérable à trier le bon grain de l’ivraie. Les budgets innovation en entreprise sont dilués dans des expérimentations qui n’atteignent jamais le stade de la production. Les équipes techniques peuvent se démotiver, car l’effort long et complexe d’industrialisation d’une vraie IA est bien moins glamour que l’annonce d’un projet en grande pompe. À terme, les décideurs finissent par considérer l’IA comme un simple buzzword, un mot à la mode vidé de sa substance, ‘un peu comme vous vous souvenez ce mot de Big Data ou de blockchain, on en entendait tout le temps parler et puis maintenant franchement, quand on entend ce mot-là, on se dit oui OK, c’est de la foutaise.’ Ce cynisme généralisé freine l’adoption des véritables innovations et pénalise toute l’industrie.

Le guide pratique : comment naviguer dans l’univers de l’IA avec discernement

Face à ce brouillard marketing, il est essentiel de s’équiper d’une boussole. Que vous soyez un client cherchant à évaluer un fournisseur ou une entreprise souhaitant communiquer sur ses propres avancées, il existe des principes et des outils pour naviguer avec plus de clarté. L’objectif est de dépasser les slogans pour toucher à la substance. Il s’agit de réapprendre à poser les bonnes questions et à formuler les bonnes réponses, en remettant la preuve et la transparence au centre du jeu.

En tant que client : les 5 questions pour démasquer l’IA-washing

Lorsque vous êtes face à un fournisseur qui met en avant son ‘IA’, ne vous laissez pas impressionner. Adoptez une posture de curiosité critique. Je propose un diagnostic rapide qui repose sur cinq questions fondamentales. C’est un excellent premier filtre pour évaluer la crédibilité d’une promesse.

1. Les données : Quelles sont précisément les données qui alimentent le système ? D’où viennent-elles ? Sont-elles de qualité ? Une IA n’est que le reflet des données qui la nourrissent. Une réponse floue est un mauvais signe.
2. Le modèle : Quel type de modèle d’IA est utilisé (machine learning, deep learning, modèle génératif…) et surtout, pourquoi ce choix a-t-il été fait par rapport à une approche plus simple ? Une entreprise sérieuse peut justifier ses choix technologiques.
3. Le périmètre : Que fait exactement le système et, tout aussi important, que ne fait-il pas ? Quel est son périmètre fonctionnel précis ? Une promesse vague ‘d’automatisation généralisée’ est suspecte.
4. La supervision humaine : À quel(s) endroit(s) un humain intervient-il pour valider, corriger ou superviser les décisions de l’IA ? Une IA 100% autonome est extrêmement rare et souvent dangereuse. La présence d’une boucle de supervision est un gage de maturité.
5. Les métriques d’impact : Comment l’efficacité de l’IA est-elle mesurée ? Quels sont les indicateurs concrets (KPIs) qui prouvent sa valeur ajoutée (temps gagné, taux d’erreur réduit, chiffre d’affaires additionnel…) ?

‘Une entreprise crédible, elle doit pouvoir répondre ultra clairement et simplement à ces questions’, idéalement avec des cas d’usage chiffrés, des témoignages clients vérifiables ou des preuves externes comme des audits ou des publications techniques. Demandez la feuille de route produit : elle vous en dira long sur la vision et le sérieux de l’entreprise.

En tant qu’entreprise : les 3 piliers d’une communication IA responsable

Si c’est vous qui développez et commercialisez une solution utilisant l’IA, comment en parler sans tomber dans les travers de l’IA-washing ? La réponse tient en une communication responsable, qui, à mon sens, s’articule autour de trois piliers : la clarté, la preuve et l’humilité.

• La clarté : Commencez par formuler le problème métier que vous résolvez de la manière la plus simple possible. Ensuite, expliquez clairement la place de l’IA dans votre solution. Est-elle au cœur du réacteur ou est-ce une fonctionnalité annexe ? Précisez aussi le rôle de l’humain dans le processus. Une communication claire est une communication qui ne cherche pas à noyer le poisson dans un jargon technique.
• La preuve : Bannissez les superlatifs et remplacez-les par des preuves tangibles. ‘Des preuves c’est quoi? C’est des métriques avant après, c’est des tests, c’est des taux d’erreur par cas, c’est des exemples d’échec, c’est des références clients.’ Montrer concrètement la valeur apportée est infiniment plus puissant que de simplement l’affirmer. La transparence sur les données, même anonymisées, renforce la crédibilité.
• L’humilité : C’est peut-être le pilier le plus important et le plus différenciant. L’innovation est un processus complexe, fait d’essais et d’erreurs. ‘Un message qui reconnaît ses limites, qui reconnaît les risques, ça force le respect et ça apporte de la confiance.’ Communiquez sur votre vision à long terme, mais soyez honnête sur les étapes qu’il vous reste à franchir. Cette humilité n’est pas une faiblesse, c’est une marque de maturité et de respect envers vos clients et partenaires.

Adopter cette approche prend plus de temps et d’efforts qu’une campagne basée sur le buzz, mais c’est un investissement. Vous ne construisez pas une campagne marketing, vous construisez un capital confiance. Et sur le long terme, c’est ce capital qui fera de l’IA un véritable avantage concurrentiel durable pour votre entreprise.

Conclusion : au-delà du buzz, bâtir une confiance durable à l’ère de l’IA

Au fond, l’IA-washing n’est que le dernier avatar d’une vieille vérité : ‘le marketing aime les mots à la mode’. Hier c’était le ‘Big Data’, avant-hier la ‘blockchain’, aujourd’hui c’est l’IA. Mais cette tendance nous rappelle aussi une leçon fondamentale, bien plus profonde : les slogans séduisent à court terme, mais seule la confiance se construit sur la durée. Promettre une intelligence artificielle là où il n’y en a pas, ou si peu, c’est prendre le risque immense de la déception, de la perte de crédibilité et, finalement, du rejet d’une technologie qui est pourtant porteuse d’opportunités extraordinaires.

La voie à suivre est celle d’une communication exigeante : transparente, précise et humble. Une communication qui valorise l’IA pour ce qu’elle apporte réellement, avec ses forces et ses limites actuelles. Les marques qui feront ce choix courageux, celui de l’honnêteté intellectuelle, se différencieront radicalement. Elles ne joueront pas sur le court terme, mais sur le temps long. Elles ne chercheront pas à impressionner, mais à convaincre par la preuve. Elles ne construiront pas un château de cartes de buzzwords, mais les fondations solides d’une relation de confiance avec leurs clients. Et nous le savons tous, la confiance, ça n’a pas de prix.

Alors, la prochaine fois que vous croiserez la mention ‘Powered by AI’, ayez le réflexe de vous poser la bonne question. ‘La prochaine fois que vous entendez Powered by IA, posez-vous la question, est-ce qu’il s’agit d’une innovation réelle ou juste d’un vernis marketing ?’ C’est cette vigilance collective, celle des consommateurs, des journalistes, des investisseurs et des entrepreneurs eux-mêmes, qui permettra à l’intelligence artificielle de véritablement tenir ses promesses et de ne pas finir au cimetière des buzzwords oubliés.

Foire Aux Questions (FAQ) sur l’IA-washing

1. Qu’est-ce que l’IA-washing et en quoi est-ce différent du greenwashing ?

L’IA-washing est une stratégie marketing qui consiste à exagérer ou à inventer l’utilisation de l’intelligence artificielle dans un produit ou service pour le rendre plus attractif. Le mécanisme est identique à celui du greenwashing, qui utilise des arguments écologiques de manière trompeuse. La différence réside dans le thème : l’un exploite l’attrait de la technologie et de l’innovation, tandis que l’autre joue sur la conscience environnementale. Dans les deux cas, il s’agit de créer une perception positive déconnectée de la réalité des pratiques de l’entreprise.

‘L’IA washing bah c’est un peu comme le green washing hein, le green washing vous vous en souvenez, c’est le fait de parler d’écologie ou en tout cas de faire croire qu’on a qu’on fait quelque chose d’un point de vue écologique alors qu’en fait c’est juste du marketing.’

2. Pourquoi les entreprises sont-elles si promptes à utiliser le terme ‘IA’ dans leur marketing ?

Les entreprises utilisent le terme ‘IA’ car il agit comme un puissant ‘halo technologique’. Ce mot est associé dans l’esprit du public à la modernité, l’efficacité et l’innovation. L’utiliser permet à une marque de bénéficier instantanément de cette image positive, même si la technologie sous-jacente est simple. C’est un raccourci mental qui attire l’attention des clients, rassure les investisseurs sur l’ambition de l’entreprise et fournit un angle attractif pour les médias. C’est une incitation très forte à surcommuniquer, car l’argument pèse lourd dans les décisions d’achat et d’investissement.

‘Si une start-up ajoute IA à sa proposition de valeur, bah souvent, elle va gagner en crédibilité immédiatement auprès de son interlocuteur. Si vous êtes face à des investisseurs, ben ils voient le terme IA comme un signal d’ambition technologique.’

3. Quels sont les risques concrets pour une entreprise qui pratique l’IA-washing ?

Le risque principal est la perte de confiance des consommateurs, un actif extrêmement difficile à reconstruire. Un décalage répété entre la promesse marketing et l’expérience réelle engendre déception puis défiance, ce qui impacte les ventes et la réputation. L’entreprise risque aussi de ne plus être crue le jour où elle proposera une réelle innovation IA. S’ajoutent à cela des risques juridiques dans les secteurs réglementés (finance, santé) où une promesse non tenue peut avoir des conséquences graves. Enfin, l’entreprise décrédibilise l’innovation en interne et contribue à un climat de méfiance généralisé.

‘Une marque qui fait de l’IA washing, elle va le payer deux fois. Elle va le payer une première fois parce qu’elle va avoir une perte de chiffre d’affaires […] Mais elle va le payer une deuxième fois parce que le moment où elle sera en fait réellement prête d’un point de vue technologique, et ben là elle ne pourra plus convaincre les utilisateurs.’

4. Comment puis-je, en tant que client, vérifier si une promesse d’IA est crédible ?

Pour tester la crédibilité d’une promesse IA, il faut dépasser le discours marketing et demander des preuves concrètes. Posez des questions précises autour de cinq axes : les données utilisées (source, qualité), le modèle d’IA (type, justification), le périmètre exact de la fonctionnalité, la présence d’une supervision humaine (pour corriger les erreurs) et les métriques d’impact (comment la performance est mesurée). Une entreprise sérieuse doit pouvoir répondre de façon claire et transparente, en fournissant des cas d’usage chiffrés ou des démonstrations. L’absence de détails techniques est souvent un signal d’alarme.

‘Le test, ça consiste à demander des preuves concrètes. Quelles sont les données que vous utilisez? Quel modèle? Quelles métriques d’impact? Quels garde-fous éthiques? Tous ces éléments là, ça va être ultra important pour comprendre si on est sur une vraie innovation ou si on est sur quelque chose d’un peu pipeau.’

5. L’IA-washing affecte-t-il uniquement les consommateurs ou a-t-il un impact plus large ?

L’impact de l’IA-washing va bien au-delà de la simple déception du consommateur. Il affecte négativement l’ensemble de l’écosystème technologique. Il crée un ‘bruit’ marketing qui rend difficile l’identification des véritables innovations, faisant perdre du temps aux investisseurs et aux clients. Il peut démotiver les équipes techniques qui voient des efforts de communication disproportionnés par rapport à la réalité de leur travail. À terme, il risque de transformer l’IA en un simple buzzword vidé de son sens, comme ‘Big Data’ ou ‘blockchain’ avant lui, créant un cynisme qui freine l’adoption des vraies avancées.

‘L’impact malheureusement de cette IA washing, euh bah il est pas que sur les marques qui racontent n’importe quoi, il est sur l’ensemble de l’écosystème. C’est l’ensemble de l’écosystème tech qui subit ce bruit, qui subit cette défiance petit à petit de l’IA.’

6. Quelles sont les bonnes pratiques pour une entreprise qui souhaite communiquer sur l’IA sans tomber dans ce piège ?

Une communication responsable sur l’IA repose sur trois piliers : la clarté, la preuve et l’humilité. La clarté consiste à expliquer simplement le problème résolu, le rôle précis de l’IA et celui de l’humain. La preuve implique de remplacer les superlatifs par des données tangibles : métriques avant/après, études de cas, démonstrations. L’humilité, enfin, est la capacité à reconnaître les limites actuelles de sa technologie et les risques associés. Cette approche, bien que plus exigeante, construit une relation de confiance durable et transforme l’IA en un véritable avantage concurrentiel à long terme.

‘Une communication responsable, elle se base à mon sens sur trois éléments, la clarté, la preuve et l’humilité.’

7. Est-ce que tous les usages simples d’algorithmes qualifiés d’IA sont forcément de l’IA-washing ?

Pas nécessairement. La frontière est subtile et réside dans l’honnêteté de la promesse. Utiliser un algorithme simple (comme une classification basique) et le nommer ‘IA’ n’est pas de l’IA-washing si la communication est transparente sur ce que fait réellement l’outil et ne survend pas ses capacités. Le problème survient lorsque l’on utilise le terme ‘IA’ pour laisser croire à une ‘magie’ technologique ou à des capacités (autonomie, apprentissage complexe) que le système ne possède pas. L’IA-washing, c’est le décalage entre la perception créée par le marketing et la réalité fonctionnelle du produit.

‘Vous avez d’autres qui disent qu’ils ont un copilote IA. Puis quand vous creusez, vous vous rendez compte que leur copilote IA, c’est juste une autocomplétion, vous savez d’un formulaire. On fait ça aussi depuis des années, ça a rien de… c’est peut-être de l’IA mais ça n’a rien de ce qu’on imagine de l’IA au sens un peu magique.’

8. Quel est le rôle des médias et des investisseurs dans la propagation de l’IA-washing ?

Les médias et les investisseurs jouent un rôle involontaire mais significatif dans la propagation de l’IA-washing. Les médias sont à la recherche d’histoires nouvelles et spectaculaires, et une annonce ‘IA’ répond parfaitement à ce besoin, ce qui incite les entreprises à formuler de telles annonces pour obtenir de la visibilité. De leur côté, les fonds d’investissement interrogent systématiquement les startups sur leur ‘stratégie IA’, créant une pression pour présenter des feuilles de route ambitieuses, parfois déconnectées de la réalité. Cela engendre une boucle de renforcement où les promesses sont valorisées, alimentant la surenchère de communication.

‘Vous avez des fonds d’investissement qui vont interroger systématiquement la stratégie IA. Vous avez des dirigeants qui répondent par des slides super ambitieuses avec des annonces de plateforme alors qu’il y a pas du tout de plateforme.’