Une IA isolée de son contexte est une IA borgne

L'IA générative ne tiendra ses promesses que si elle devient contextuelle, c'est-à-dire profondément intégrée aux métiers, aux données, aux outils et aux logiques de travail réelles.

1. La promesse paradoxale de l’IA

Jamais une technologie n’a été adoptée aussi vite, ni suscitée autant de fantasmes. En moins de deux ans, l’intelligence artificielle générative est passée de démonstration de laboratoire à outil de bureau. Elle s’est invitée dans nos réunions, nos documents, nos fils d’email. Elle suggère, résume, traduit, génère. Elle transforme déjà, parfois sans qu’on s’en rende compte.

Mais derrière la vitesse de l’adoption se cache une réalité plus complexe.

Pour la première fois depuis l’ère du numérique, ce n’est pas la technologie qui peine à suivre les usages, c’est l’usage qui peine à suivre la technologie. La puissance est là. Mais la pertinence ? L’intégration ? La confiance ? Trop souvent, elles manquent. Et les promesses de gain de productivité se heurtent à une simple question : productivité de quoi, pour qui, et à quel prix ?

L'illusion du “toujours plus”

Il y a un biais dans notre rapport à l’innovation technologique : le réflexe d’accélération. Chaque rupture est d’abord accueillie comme un levier pour faire “plus” : plus vite, plus loin, plus grand. L’IA n’échappe pas à la règle. Les premières vagues d’adoption sont marquées par un enthousiasme quasi industriel : automatiser, synthétiser, générer, produire en masse. C’est la logique de “l’output first”.

Mais comme le révèle l’enquête AI for Work, dans les entreprises, un autre sentiment émerge déjà : celui d’un écart entre les démos spectaculaires et les réalités de terrain. “On en parle beaucoup, mais concrètement, il ne se passe presque rien”, confie Bruno Sola, Chief Digital Officer du groupe Actual.

En réalité, il s’agit d’une perception des dirigeants d’entreprise qui découlent de leurs expérimentions avec des outils disponibles sur le marché. Dans les faits, L’IA est puissante, mais souvent mal située. Elle n’est ni reliée au bon contexte, ni ajustée aux bons métiers. Elle produit, mais comprend peu. Elle brille, mais n’atterrit pas.

Le vrai enjeu : faire mieux, avec moins

Le progrès ne se mesure pas au volume de sorties produites, mais à leur justesse, leur valeur, leur impact. L’efficacité réelle, dans une économie de la complexité, ne consiste plus à faire plus, mais à faire mieux avec moins :

moins d’efforts gaspillés,
moins d’interfaces fragmentées,
moins d’allers-retours stériles,
et surtout, moins d’attention dispersée.

Ce que nous devons viser, ce n’est pas une super-production de documents ou de lignes de code. C’est une augmentation du signal par rapport au bruit. C’est une IA qui libère le temps et l’esprit, plutôt qu’elle ne les sature.

Et cela ne peut advenir qu’à une condition : que l’IA s’adapte au contexte, plutôt que d’y projeter un modèle générique.

La fin de l’IA générique, le début de l’IA systémique

Ce qui manque aujourd’hui à la plupart des déploiements d’IA, ce n’est pas la performance du modèle. Ce sont les connexions.

Entre l’IA et les outils métier.
Entre les données et les décisions.
Entre les collaborateurs et les connaissances partagées.

L’intelligence véritable ne réside plus dans les modèles seuls, mais dans la circulation fluide du contexte. Et c’est là qu’émerge une nouvelle génération d’architectures qui intègrent les LLMs : ouvertes, évolutives, capables d’orchestrer l’intelligence à travers les systèmes.

Une solution d’ IA contextuelle, non pas figée dans une interface, mais incarnée dans un écosystème de données, de flux, de rôles, et d’agents spécialisés.

À l’heure où la plupart des organisations tâtonnent encore entre tests et fantasmes, cette vision s’impose : l’IA ne peut tenir ses promesses que si elle épouse nos contraintes. Nos outils, nos savoirs, nos normes, notre culture, notre langage, nos priorités métier.

Ce n’est pas une IA plus puissante qu’il nous faut. C’est une IA plus juste.

Et pour cela, un nouveau paradigme s’ouvre : celui du contexte comme condition première de la performance.

2. Changer de paradigme : la fin de l’IA universelle

Pendant longtemps, les entreprises ont été invitées à croire à un rêve séduisant : celui d’une IA généraliste, prête à l’emploi, capable de résoudre tous les problèmes sans effort. Un chatbot ici, un copilote là. Il suffisait d’ajouter un peu d’IA à l’existant pour gagner en productivité, comme on ajoute une extension à un navigateur.

Mais cette promesse s’est heurtée à une vérité fondamentale : le travail n’est pas générique.

Il est ancré dans des métiers, des langages, des processus, des contraintes opérationnelles et des systèmes d’information. Et dans ce contexte, une IA qui n’est pas profondément connectée à l’environnement métier devient rapidement… une curiosité. Ou pire : un outil déceptif.

Une technologie sans contexte est une technologie incomplète

Or ancrer une IA, cela suppose de :

La connecter aux données internes, structurées (CRM, ERP, bases de connaissances) et non structurées (emails, documents, notes, wiki).
Prendre en compte les flux réels de travail : ce que font les collaborateurs, avec quels outils, dans quel ordre, avec quelles responsabilités.
Capter les échanges tacites entre personnes — ces conversations, contextes et décisions qui ne laissent pas de trace dans les bases de données mais fondent l’intelligence collective.

C’est précisément ce que les solutions “one-size-fits-all” ne peuvent offrir. Et c’est pourquoi un nouveau modèle est en train d’émerger : celui d’un système IA, pas d’un simple assistant.

Vers une solution d’IA comme infrastructure

Dans les entreprises qui avancent vite, le langage a changé. On ne parle plus d’“outil d’IA” comme d’une app à installer. On parle d’orchestration, d’agents spécialisés, d’intégration dans les systèmes existants, de gouvernance des usages, de structuration des prompts, de training métier.

Ce mouvement annonce une bascule culturelle : l’IA n’est pas un produit, c’est une infrastructure vivante. Elle nécessite design, supervision, itération. Elle exige que l’on pense en termes de système et non de fonctionnalité.

La fin de l’IA “magique” : une bonne nouvelle

Ce renversement de perspective peut sembler frustrant. Il oblige à ralentir, à structurer, à connecter. Mais il est salutaire. Car c’est seulement à cette condition que l’IA pourra produire de la valeur durable.

Yves Caseau, Chief Digital Officer de Michelin, le dit clairement : “Il faut en permanence évaluer ce qui fonctionne, ce qui n’est pas encore fiable ou stable, et placer l’IA au service d’une ambition : celle de l’humain augmenté.”

Autrement dit : faire de l’IA un organe intégré dans l’entreprise, et non une greffe en sursis.

Ce passage d’une IA générique à une IA intégrée pose les fondations de ce qui vient ensuite : le tournant contextuel, celui d’une IA capable de naviguer dans des environnements complexes, de manière intelligente et personnalisée.

3. Le tournant contextuel : quand l’IA devient système vivant

L’intelligence n’est pas une force brute. Elle est une adaptation.

Chez l’humain, l’intelligence ne réside pas seulement dans la mémoire ou la vitesse de calcul, mais dans la capacité à comprendre une situation, à ajuster ses actions à un but, à interpréter des signaux faibles, à se mouvoir dans un contexte. Il en va de même pour l’intelligence artificielle. Une IA isolée de son contexte est une IA borgne.

C’est cette prise de conscience qui conduit aujourd’hui les entreprises les plus avancées à basculer vers un nouveau modèle d’intelligence : contextuel, connecté, orchestré.

L’IA contextuelle : une définition

Une IA contextuelle n’est pas une IA plus puissante. C’est une IA mieux informée, mieux située, mieux intégrée.

Elle sait où elle est utilisée, par qui, pourquoi, et dans quelle logique métier. Elle accède aux données de l’entreprise — documents, bases, applications, emails, CRM, etc. — et elle les lit avec discernement. Elle ne propose pas des réponses génériques, mais des actions pertinentes dans un système donné.

Elle est capable de travailler à partir du formel et de l’informel : des documents autant que des échanges entre collaborateurs. Elle peut raisonner sur une note de service comme sur un historique de chat. Elle articule les savoirs explicites et les savoirs tacites.

Et surtout, elle ne fonctionne plus comme un monolithe, mais comme un ensemble d’agents spécialisés, qui collaborent entre eux pour accomplir une tâche complexe.

Un système multi-agents, multi-outils, évolutif

La vision contextuelle de l’IA repose sur une architecture distribuée : des assistants spécialisés, reliés à des sources spécifiques, opérant dans un workflow partagé.

C’est la fin du “super assistant universel” et le début du système IA vivant, à la manière d’une équipe projet :

Un agent lit les mails et détecte une anomalie dans une commande.
Un autre interroge le CRM et vérifie l’historique du client.
Un troisième se connecte à un outil juridique et propose un modèle de réponse.
Un quatrième documente automatiquement le cas dans la base de connaissances.

Chacun est expert dans son périmètre. Ensemble, ils créent une chaîne d’intelligence orchestrée, fluide, collaborative, contextuelle. Comme une équipe d’humains.

Le Model Context Protocol : l’ossature invisible

Ce changement d’architecture est rendu possible par une innovation récente mais déterminante : le Model Context Protocol (MCP).

Proposé par Anthropic, ce protocole ouvre l’accès des IA aux systèmes d’information sans recourir à des intégrations spécifiques coûteuses et fragiles. Il fournit un standard simple pour connecter des IA à des serveurs de données : Google Drive, GitHub, Slack, Postgres, et bien d’autres.

MCP permet ainsi :

Une connexion directe aux données en temps réel, dans leur format natif,
Une réduction drastique des efforts d’intégration, grâce à un protocole commun,
Une meilleure traçabilité et supervision des échanges entre IA et systèmes,
Une architecture où les IA gardent le contexte d’un outil à l’autre.

Comme le résume Dhanji Prasanna, CTO de Block : “Les technologies ouvertes comme le MCP sont les ponts qui connectent l’IA aux applications réelles, en faisant des systèmes agents un bien public.”

Une vision audacieuse, mais fondée : ce que le HTTP fut au web, le MCP pourrait l’être à l’IA.

IA contextuelle = architecture + culture

Mais ne nous y trompons pas. Le tournant contextuel n’est pas seulement technique. Il est aussi organisationnel et culturel.

Créer une IA contextuelle suppose de :

Cartographier les données et les flux de travail,
Choisir les bons cas d’usage à valeur ajoutée,
Orchestrer des agents complémentaires, pas concurrents,
Et surtout, former les équipes à travailler avec ces systèmes augmentés.

Car une IA contextuelle n’est pas une IA qui remplace : c’est une IA qui collabore.

Ce partenariat humain-machine ne fonctionne que si l’IA comprend le travail réel, et non sa version idéalisée. Et pour cela, elle doit être alimentée, située, orchestrée, incarnée dans le métier.

Le tournant contextuel marque ainsi un point d’inflexion profond : l’IA sort de l’abstraction pour entrer dans le réel. Elle cesse d’être un outil externe, pour devenir une strate d’intelligence interne, invisible mais active, au service d’un travail mieux ciblé, mieux pensé, mieux partagé.

C’est à partir de ce nouveau socle que le véritable enjeu peut enfin être abordé : faire mieux, avec moins. Non pas en sacrifiant, mais en clarifiant. Non pas en optimisant à l’aveugle, mais en redonnant sens et puissance à chaque action.

4. Faire mieux et moins : redéfinir la productivité

Le progrès technologique a longtemps été mesuré à l’aune de la productivité. Plus vite, plus de résultats, avec moins de moyens. Mais cette équation — “faire plus avec moins” — atteint aujourd’hui ses limites. L’enjeu ne réside plus dans la maximisation des volumes. Il réside dans la qualité du travail produit, la pertinence des efforts engagés, la cohérence des décisions prises.

Autrement dit : le vrai sujet est de faire mieux… avec moins. Moins de bruit. Moins de ressaisies. Moins de frictions. Moins de fatigue cognitive.

Moins de tâches mécaniques, plus de valeur ajoutée

La majorité des dirigeants interrogés dans le livre blanc AI for Work expriment une intuition forte : l’IA doit servir à requalifier le travail humain, pas simplement à l’optimiser.

Arnaud Brunetière, CEO de Linxens, parle ainsi de restructuration des postes : “L’IA ouvre la possibilité de redéfinir certains rôles en limitant les missions à faible valeur, pour réallouer les ressources vers la création, l’analyse, l’innovation.”

Cette idée n’est pas marginale. Elle est au cœur d’un nouveau contrat de productivité :
→ La machine traite l’abondance.
→ L’humain tranche dans la complexité.

L’un ne remplace pas l’autre. Ils se complètent. À condition que l’IA soit contextuelle, supervisable et explicable.

Des gains réels quand l’IA est bien intégrée

Dans les entreprises les plus avancées, les premiers chiffres confirment cette transformation :

20 % d’économie de temps sur certaines tâches, selon l’étude Accenture,
x6 de productivité sur des fonctions comme la rédaction, la recherche ou la veille,
Des retours mesurables sur les fonctions support, la relation client, le marketing, la finance.

Mais ces résultats ne tombent pas du ciel. Ils supposent une intégration fine de l’IA dans les processus métier. Par exemple, Alexandre Mikhail , directeur de l'innovation chez Grant Thornton partage dans l'IA for Work : “Nous avons priorisé nos cas d’usage avec une matrice Impact / Faisabilité, puis déroulé des tests structurés avec évaluation des risques et du ROI.”

Clé de la réussite : la méthode. Identifier les quick wins, former les équipes, construire des workflows avec des agents spécialisés, outiller la gouvernance, déployer progressivement.

Trois couches d’intelligence augmentée

Dans les cas les plus aboutis, l’IA contextuelle opère sur trois couches du travail quotidien :

La couche documentaire
Synthèse, recherche d’informations, génération de contenus, réécriture, mise en forme. L’IA devient un scribe intelligent.
La couche collaborative
Résumé de réunions, capture de décisions, distribution automatisée des tâches, suggestions en réunion. L’IA devient une mémoire vive.
La couche analytique
Croisement de données, scénarios prédictifs, alerte sur les écarts, recommandations d’action. L’IA devient copilote décisionnel.

À chaque fois, l’objectif n’est pas de faire plus vite, mais de faire mieux — en confiance, avec clarté, dans un cadre sûr.

Le nouveau visage de la productivité

Faire mieux et moins, c’est aussi transformer l’expérience de travail elle-même :

Moins de réunions, mais mieux préparées.
Moins d’emails, mais mieux documentés.
Moins de reporting, plus d’analytique.
Moins d’interface, plus de pertinence.

Cela suppose une nouvelle ergonomie du travail, augmentée mais allégée, où l’IA n’est pas une couche supplémentaire, mais un filtre, un amplificateur, un partenaire.

C’est dans ce cadre que l’IA contextuelle prend tout son sens : non comme une fin en soi, mais comme un levier de transformation structurelle, qui replace le travail humain au bon endroit, au bon moment, avec les bons moyens.

Une révolution invisible, mais radicale.

5. Conclusion – Reprendre le contrôle

Ce que révèle cette transition vers une IA contextuelle, ce n’est pas seulement une avancée technologique. C’est un changement de posture. Pendant des années, les entreprises ont vécu sous le rythme de la technologie. Chaque nouveau logiciel, chaque nouveau modèle, chaque nouvelle API imposait un nouveau cadre, de nouvelles habitudes, un nouvel effort d’adaptation.

Mais l’enjeu, aujourd’hui, n’est plus de courir derrière l’innovation. Il est de reprendre la main sur l’intelligence. Sur la manière dont elle s’exprime, se diffuse, s’organise dans l’entreprise.

Reprendre le contrôle de l’architecture

Le premier levier est technique : il s’agit de ne plus dépendre de solutions fermées, universelles mais inadaptées, et d'adopter une infrastructure évolutive, modulaire, ouverte, fondée sur :

des protocoles standardisés (comme le Model Context Protocol) pour brancher l’IA aux données,
des agents spécialisés et personnalisables pour chaque tâche et chaque métier, supervisés, traçables,
des connecteurs métiers entre l’IA et les outils réels de production.

Ce que le MCP incarne, c’est une philosophie : ne plus intégrer les systèmes à l’IA, mais intégrer l’IA aux systèmes. Ce renversement est fondamental. Il permet de bâtir une IA réellement située, contextualisée, ancrée dans le quotidien de l’organisation — et non surimposée.

Reprendre le contrôle des usages

Mais cette transformation ne sera pas uniquement technologique. Elle sera managériale et culturelle.

Les dirigeants le disent tous : “Il faut former, accompagner, guider”. La meilleure IA n’aura aucun impact si elle est mal comprise, mal utilisée ou mal acceptée.

Cela suppose :

Une gouvernance claire (règles d’usage, comité IA, chartes éthiques),
Une pédagogie structurée, par cas d’usage et par métier,
Une montée en compétence des équipes, progressive mais continue.

Autrement dit, il faut faire de l’IA un prolongement des équipes, pas un contournement.

Reprendre le contrôle des données

La souveraineté numérique commence ici : dans la maîtrise de ses données, de leur circulation, de leur usage par les IA, et de la confidentialité associée.

“Confidentialité et sécurité sont des prérequis non négociables.”
“Nous devons garantir que nos prompts, nos documents, ne sont pas réutilisés pour entraîner des modèles.”
“Nous avons dû mettre en place un cadre d’utilisation, opposable, dès la sortie de ChatGPT.”

Cette exigence impose aux entreprises de reprendre possession de leur infrastructure de savoir, et de choisir des solutions compatibles avec leurs standards (RGPD, IA Act, secret professionnel…).

Et c’est là que l’IA contextuelle fait la différence : elle ne se contente pas de s’installer. Elle s’inscrit dans une logique de gouvernance, de sécurité, de compatibilité avec les métiers. Elle est une IA responsable par design.

Vers une IA sur mesure, organique, humaine

Ce que dessine enfin l’IA contextuelle, c’est un avenir où chaque organisation possède sa propre intelligence augmentée, façonnée par ses données, ses talents, sa culture, ses métiers.

Dans cette vision, la personnalisation devient stratégique. Ce n’est pas un luxe. C’est une condition de performance, d’acceptation, de résilience.

Un appel à l’action

Le monde du travail est à la croisée des chemins. Il peut subir l’IA comme un raz-de-marée, ou bien en faire un levier conscient, intégré, évolutif.

Cela demande une vision. Cela demande un effort. Mais cela ouvre un espace rare : celui d’un progrès ajusté, orienté, humanisé.

Il est temps de sortir de l’expérimentation désordonnée. Il est temps d’orchestrer. D’intégrer. D’acculturer. D’outiller. D’harmoniser. Bref, de concevoir une IA sur mesure pour nos entreprises, nos écosystèmes, notre futur commun.