IA générative en entreprise : les leçons à tirer du cas Deloitte Australie
L’adoption massive de l’intelligence artificielle générative en entreprise cache une réalité inquiétante : 95 % des projets échouent. Le récent scandale Deloitte en Australie illustre parfaitement pourquoi.
IA générative : ce que l’affaire Deloitte révèle sur les risques d’un usage mal encadré
La confusion entre l’outil et le processus, cause principale des échecs en entreprise
En octobre 2025, Deloitte Australie a fait l’objet d’un examen médiatique après la remise d’un rapport contenant des erreurs attribuées à l’IA générative. Selon plusieurs sources, une partie du contrat (environ 290 000 USD) aurait été remboursée.
La raison ? Un rapport de 237 pages contenant de multiples erreurs générées par l’IA : références académiques inexistantes, jurisprudences inventées et même une fausse citation attribuée à un juge fédéral.
Le chercheur Chris Rudge (Université de Sydney) a découvert l’imposture presque par hasard :
« J’ai instantanément su que c’était soit halluciné par l’IA, soit le secret le mieux gardé au monde. »
Deloitte a reconnu avoir utilisé Azure OpenAI GPT-4o pour rédiger certaines parties du rapport sans les procédures de vérification nécessaires…
Selon Stéphane Peeters, analyste en gouvernance de l’IA :
« Le point commun de ces échecs est toujours le même : une confusion fondamentale entre l’outil et le processus. Les entreprises achètent ChatGPT ou Copilot comme elles achèteraient une imprimante, sans transformer le processus humain de validation et de responsabilité qui doit l’encadrer. »
Cette réflexion résume parfaitement le problème : l’échec n’est pas technologique, il est managérial.
Pourquoi 95 % des entreprises échouent avec l’IA générative
Une étude du MIT (2025) révèle que 95 % des projets d’IA générative ne tiennent pas leurs promesses.
En cause : une approche que nous appelons l’IA “Outside In”, que Deloitte a incarnée à la perfection.
L’IA “Outside In” : prometteuse… mais dangereuse
Cette méthode consiste à laisser les collaborateurs interroger librement l’IA pour collecter des informations externes (jurisprudence, pratiques fiscales, données sectorielles, etc.).
Le problème ?
- Les modèles de langage comme GPT-4 produisent du texte plausible, pas forcément vrai.
- L’information peut être inventée lorsqu’elle n’existe pas dans les données d’entraînement.
- Et chaque requête consomme une énergie considérable, pour un résultat non vérifiable.
C’est exactement ce qui est arrivé à Deloitte.
L’IA “Inside Out” : l’approche sécurisée et souveraine selon Treasy
Chez Treasy (solution française de GED intelligente), nous adoptons une approche radicalement différente :
l’IA “Inside Out”, centrée sur vos données internes et sécurisées.
Le principe : exploiter vos propres données, en toute sécurité
Contrairement à l’approche “Outside In”, notre IA ne va pas chercher sur le web :
elle analyse exclusivement vos documents internes, stockés dans une dataroom souveraine hébergée en France.
- Aucune exfiltration de données : tout reste dans votre environnement sécurisé.
- Puissance de calcul optimisée : faible empreinte énergétique.
- Résultats traçables et vérifiables : chaque réponse renvoie à la source d’origine.
Des cas d’usage concrets et maîtrisés
L’IA Treasy assiste les professionnels sur des tâches précises, sans jamais remplacer l’humain :
- Vérification automatique d’une pièce d’identité (lecture OCR)
- Extraction de données depuis un avis d’imposition
- Synthèse automatique d’un compte rendu de réunion
- Détection de pièces manquantes dans un dossier client
➡️ L’IA accélère les processus humains sans jamais les dénaturer.
Les bénéfices mesurables de l’approche “Inside Out”
- Gain de temps : jusqu’à 70 % de temps économisé sur la recherche documentaire.
- Zéro hallucination : l’IA ne génère que des contenus issus de vos propres documents.
- Conformité garantie : hébergement sur serveurs français certifiés ISO 27001.
- Traçabilité totale : chaque action est journalisée et vérifiable.
D’autres victimes de l’IA non maîtrisée
Le cas Deloitte n’est qu’un exemple. D’autres cas similaires :
- ⚖️ Avocats new-yorkais (2023) : citations inventées dans un mémoire juridique.
- ✈️ Air Canada (2024) : chatbot ayant inventé une politique de remboursement.
- 📰 CNET (2023) : 70+ articles corrigés pour erreurs factuelles.
- 🏥 Cigna (2023) : IA utilisée pour refuser 300 000 remboursements médicaux sans contrôle humain.
Les 3 principes d’une IA responsable et souveraine
- L’IA assiste, elle ne décide pas
Toujours intégrer des contrôles humains dans les décisions critiques.
- Les données restent sous contrôle
Privilégiez des solutions hébergées en France, garantissant souveraineté et sécurité.
- La vérifiabilité avant la vitesse
Un résultat rapide mais faux n’est pas conforme. L’IA doit citer ses sources.
L’IA éthique et souveraine : le choix stratégique des entreprises françaises
Chez Treasy, nous avons fait de la souveraineté numérique française un pilier de notre ADN :
- Hébergement 100 % France – serveurs certifiés ISO 27001.
- IA entraînée sur vos règles métier – sans aucune requête vers l’extérieur.
- Transparence totale – chaque action documentée et traçable.
- Conformité native – RGPD, eIDAS et standards sectoriels inclus dès la conception.
Leçons à tirer du cas de Deloitte
- Former avant de déployer – 58 % des dirigeants utilisent l’IA sans formation préalable.
- Instaurer une validation humaine – chaque output doit être contrôlé.
- Privilégier la souveraineté – aucune donnée sensible ne doit sortir de votre écosystème.
- Assumer la responsabilité humaine – l’IA aide, mais ne décide jamais seule.
Conclusion : remettre l’humain au cœur de l’intelligence artificielle
Le cas Deloitte est une leçon.
L’IA générative ne comprend pas, ne vérifie pas, ne sait pas.
Elle n’est puissante que lorsqu’elle s’intègre dans un cadre humain et souverain.
Chez Treasy, nous défendons une IA qui accélère le travail des professionnels sans compromettre la sécurité ni la qualité.
L’IA ne remplace pas votre expertise. Elle la renforce.
Découvrez comment Treasy utilise l’IA de façon responsable
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