🚨 IA : pourquoi 95 des projets échouent (et comment éviter la catastrophe)br br • 📉 Aucun impact sans données fiables — L’IA ne produit de valeur que si les données sont propres, structurées et reliées à un vrai problème métier.br • ⚙️ Pas de miracle instantané — L’IA oblige à repenser les processus : sans adaptation stratégique, le crash est assuré.br • 🧩 L’IA doit servir le business model — Les gains n’apparaissent que si la technologie s’intègre vraiment dans la chaîne de valeur.br • 🧪 Culture d’expérimentation indispensable — Sans apprentissage collectif, l’IA reste un gadget de direction.br • 🚧 Le piège des pilotes sans suite — Seuls les projets ciblant un problème métier clair passent à l’échelle.br • 🤝 Fin des silos — La réussite dépend de l’alignement data métiers IT direction.