L’IA est désormais installée dans le paysage des grandes organisations.
Selon plusieurs études convergentes, près de 70 à 80 % des entreprises ont engagé des usages d’IA, souvent autour de l’automatisation, du support ou de l’analyse de données.
En revanche, l’IA multimodale reste encore marginale à l’échelle industrielle.
Moins de 10 % des solutions d’entreprise exploitent aujourd’hui plusieurs modalités de manière intégrée (texte, image, audio, vidéo, données structurées), alors que les éditeurs et analystes projettent une généralisation progressive à horizon 2028–2030.
Autrement dit : le sujet est sérieux, mais encore immature.
Et c’est précisément ce qui en fait un sujet de réflexion stratégique pour les directions IT et les cabinets de conseil, à condition d’éviter toute survente.
IA multimodale – Définition
L’IA multimodale désigne des modèles capables de traiter et croiser simultanément plusieurs types d’informations :
- texte (documents, tickets, procédures),
- images (captures écran, schémas, photos),
- audio (messages vocaux, réunions),
- vidéo,
- données structurées issues du SI.
Des acteurs comme OpenAI, Google ou Microsoft rendent ces capacités accessibles.
Mais accessibilité ne signifie ni maturité métier, ni robustesse opérationnelle.
Où se situent les opportunités réelles ?
1. Une meilleure lecture de situations complexes
L’intérêt principal n’est pas la performance technologique, mais la capacité à mieux comprendre des situations déjà multimodales par nature.
Exemples concrets :
- Support IT : ticket + capture écran + logs + message vocal
- Projet : documents, schémas, tableaux de suivi, comptes-rendus
- Audit et conformité : procédures écrites, preuves visuelles, traces SI
Dans ces contextes, l’IA multimodale peut accélérer l’analyse, aider à la qualification ou à la priorisation, mais rarement se substituer à l’expertise humaine.
2. Des gains ciblés, sans ruptures globales
Les gains observés aujourd’hui sont surtout :
- du temps économisé sur l’analyse,
- une meilleure structuration de l’information,
- une aide à la décision plus rapide.
On est loin d’une transformation radicale du SI.
Il s’agit plutôt d’optimisation incrémentale, utile si elle est bien cadrée, décevante si elle est mal positionnée.
Les points de vigilance majeurs pour une direction IT
1. Gouvernance des données
L’IA multimodale amplifie un problème déjà connu :
- données hétérogènes,
- qualité inégale,
- absence de référentiels clairs,
- traçabilité parfois insuffisante.
Sans gouvernance solide, l’IA multimodale combine des biais au lieu de produire de la valeur.
2. Sécurité, conformité et responsabilité
Traiter de l’image, de la voix ou de la vidéo pose des questions sensibles :
- données personnelles,
- secrets industriels,
- conformité RGPD, NIS2, DORA selon les secteurs.
La vigilance porte aussi sur :
- la localisation des traitements,
- la réutilisation des données,
- la responsabilité en cas d’erreur d’interprétation.
Ce sont des sujets structurels, pas des freins conjoncturels.
3. Robustesse et fiabilité des résultats
L’IA multimodale reste probabiliste. Elle peut :
- mal interpréter une image,
- sur-contextualiser une information,
- produire une synthèse plausible mais incorrecte.
Dans un contexte IT, projet ou réglementaire, la plausibilité ne suffit pas.
Les résultats doivent rester contrôlables, explicables et auditables.
Ce que cela implique pour le consultant
Pour un consultant, la valeur n’est pas de “vendre de l’IA multimodale”, mais de :
- aider à identifier les processus réellement concernés,
- distinguer expérimentation, outillage et industrialisation,
- cadrer des usages avec bénéfices mesurables et risques assumés,
- accompagner la transformation des pratiques, pas seulement l’outillage.
Dans beaucoup de cas, ne pas déployer est une décision aussi pertinente que déployer.
Une posture pragmatique à adopter
L’IA multimodale n’est :
- ni un gadget,
- ni une solution miracle,
- ni un standard immédiatement généralisable.
C’est un levier potentiel, pertinent dans certains contextes précis, à condition de :
- maîtriser les données,
- sécuriser les usages,
- accepter ses limites,
- conserver une supervision humaine forte.
En conclusion
Pour les directions IT et consultants, le sujet mérite d’être travaillé dès maintenant, mais avec lucidité. L’enjeu n’est pas d’être “en avance”, mais d’être juste, cohérent et responsable dans les choix technologiques.
