Pourquoi l’avenir de l’IA en entreprise sera multi-modèles et orienté ROI (Taha Zemmouri, Eden AI)

Taha, pouvez-vous vous présenter brièvement et nous expliquer en quoi votre parcours – de DataGenius à Eden AI – vous a amené à vous concentrer sur l’intégration concrète de l’IA dans les entreprises ?

Avant Eden AI, j’ai cofondé DataGenius, une startup spécialisée dans la data science et le machine learning appliqués à des problématiques métiers très concrètes.

Chez DataGenius, nous étions confrontés en permanence à la même réalité :
l’IA fonctionnait très bien en POC, mais devenait beaucoup plus complexe à industrialiser, à maintenir et à faire évoluer dans le temps. Chaque projet nécessitait de choisir les bons modèles, de gérer les dépendances, les coûts, les performances, et surtout de s’adapter aux contraintes métier réelles.

C’est précisément ce constat qui a mené à la création de Eden AI :
simplifier radicalement l’accès à l’IA en entreprise, en permettant aux équipes tech et produit d’intégrer, tester et faire évoluer des briques d’IA sans dépendre d’un fournisseur unique ni réécrire leur stack à chaque évolution du marché.

Avec Eden AI, vous agrégerez plusieurs services d’IA (vision, NLP, génération, etc.). Sur le terrain, quels sont les cas d’usage qui, selon vous, apportent aujourd’hui le plus de valeur immédiate aux entreprises, et lesquels sont les plus surestimés ou mal compris ?

Les cas d’usage à ROI immédiat sont souvent ceux qui automatisent des tâches déjà existantes :

• extraction de données depuis des documents (factures, contrats, CV),
  
• classification et routage de contenus,
  
• speech-to-text pour des appels clients,
  
• résumé et analyse de textes volumineux.
  

Ce sont des usages peu “spectaculaires” médiatiquement, mais extrêmement efficaces opérationnellement.

À l’inverse, les cas d’usage souvent sous-estimés concernent l’orchestration de plusieurs briques d’IA ensemble : par exemple, combiner OCR, LLM, règles métiers et traduction dans un même workflow automatisé.

Beaucoup d’entreprises pensent encore en “un modèle = un problème”, alors que la vraie valeur vient de la chaîne complète, intégrée dans les outils existants.

Vous avez accompagné aussi bien des start-ups que des grands groupes : quelles sont, très concrètement, les principales erreurs que vous voyez lorsque les entreprises veulent "mettre de l’IA" partout, et comment les aidez-vous à revenir à une approche plus pragmatique et ROIste ?

L’erreur la plus fréquente est de partir de la technologie au lieu du problème métier. On entend encore trop souvent : “On veut utiliser un LLM” au lieu de “On veut réduire de 30 % le temps de traitement de X”.

Autres erreurs récurrentes :

• lancer des POC sans plan d’industrialisation,
  
• sous-estimer les coûts réels à l’échelle,
  
• dépendre trop tôt d’un seul fournisseur,
  
• ne pas impliquer les équipes métiers dans la conception.
  

Notre rôle chez Eden AI est justement de ramener de la structure :

• identifier les cas d’usage à impact mesurable,
  
• choisir les bons modèles pour chaque brique,
  
• prévoir l’évolutivité et la réversibilité dès le départ.

  Du point de vue d’un CEO qui a une forte culture technique, comment arbitrer entre construire ses propres modèles, consommer des API tierces via une plateforme comme Eden AI, ou adopter une approche hybride ? Quels critères décisifs (coût, dépendance, performance, conformité) recommandez-vous de regarder en priorité ?

  Il n’y a pas de réponse unique, mais quelques principes clairs :
  

• Construire ses propres modèles n’a de sens que si l’IA est au cœur de votre avantage concurrentiel et que vous avez des données uniques.
  
• Consommer des API est souvent la meilleure option pour aller vite, réduire le time-to-market et rester flexible.
  
• L’approche hybride est aujourd’hui la plus réaliste pour beaucoup d’entreprises.
  

Les critères clés à regarder en priorité sont :

1 - le coût total à l’échelle (pas seulement le coût par appel),
2 - la capacité à changer de fournisseur,
3 - la performance sur vos données réelles,
4 - la conformité réglementaire et la traçabilité.

Pouvez-vous partager un exemple précis de projet d’intégration de l’IA qui vous a marqué – succès ou échec – et détailler ce qui a fait la différence (données, gouvernance, culture interne, choix technologiques…) dans le résultat final ?

Un exemple typique est celui d’une entreprise B2B traitant un grand volume de documents clients. Le projet a commencé simplement : extraction automatique d’informations clés. Mais très vite, le besoin a évolué vers :

• une combinaison OCR + LLM + règles métiers,
  
• un monitoring des performances,
  
• la possibilité de changer de modèle selon le type de document,
  
• une gouvernance claire sur les données traitées.
  

Le facteur clé de succès n’a pas été la technologie en elle-même, mais la capacité à itérer rapidement sans tout reconstruire à chaque étape.

On parle beaucoup de régulation, de souveraineté et de fragmentation du paysage IA (US, Europe, Chine…). Comment voyez-vous évoluer, dans les 3 à 5 prochaines années, la façon dont les entreprises intégreront l’IA, et comment Eden AI se prépare-t-elle à ce futur multi-fournisseurs et multi-cadres réglementaires ?

Nous allons clairement vers un monde multi-modèles et multi-fournisseurs. Les entreprises ne voudront plus :

• dépendre d’un acteur unique,
  
• réécrire leur code à chaque évolution,
  
• subir des changements de prix ou de règles sans alternative.
  

La régulation va renforcer ce besoin de flexibilité et de contrôle. Eden AI est positionnée précisément sur cette vision : offrir une couche d’abstraction qui permet de rester agile, conforme et évolutif, indépendamment des évolutions du marché.

Pour conclure, quel conseil très concret donneriez-vous à un dirigeant ou à un chef de projet qui veut lancer dès cette année une démarche d’intégration de l’IA dans son entreprise, sans se perdre dans le buzz et sans paralyser ses équipes ?

Mon conseil est simple : commencer petit, mais penser grand dès le départ.

Choisissez un cas d’usage clair, mesurable, avec un impact métier réel. Industrialisez-le proprement, avec des briques interchangeables. Et surtout, gardez la capacité d’évoluer.

L’IA n’est pas une destination, c’est un processus continu.

Pour en savoir plus : https://www.edenai.co