Par
Dr Miles Renderia
·
Medical Operations, Royaume-Uni
Combler le fossé de l'IA générative : choisir le bon partenaire
De nombreuses personnes ont lu le document du MIT intitulé State of AI in Business 2025(1) et en ont retenu un titre phare :
« 95 % des projets d'IA échouent, malgré 30 à 40 milliards de dollars d'investissements dans la GenAI. »
C'est un chiffre frappant. Le rapport qualifie ce phénomène de GenAI Divide — l'écart croissant entre les organisations qui expérimentent l'IA et celles qui se transforment réellement grâce à elle. Dans tous les secteurs, les entreprises ont injecté des sommes colossales dans le développement de solutions d'IA générative en interne, qui ne parviennent finalement pas à produire un ROI mesurable — et, dans de nombreux cas, ne parviennent pas du tout à fournir une solution opérationnelle.
Mais ce qui a attiré mon attention est tout autre chose :
« Les initiatives d'IA développées avec des partenaires externes avaient environ deux fois plus de chances de parvenir à un déploiement réussi que celles construites entièrement en interne. »
Cette précision est importante.
En tant que médecin généraliste travaillant chez Tandem Health, je passe mon temps à concevoir une IA qui soutient les flux de travail cliniques réels au quotidien. Cette perspective fait que les conclusions du MIT ressemblent moins à une statistique qu'à quelque chose que j'ai vu se dérouler en temps réel. Dans tout le système de santé, les mêmes modèles se répètent :
Les grandes entreprises de dossier patient informatisé tentent lentement de créer des solutions d'IA internes en tant que modules complémentaires à des système existant.
De grands groupes hospitaliers tentent sans succès d'implémenter l'IA par eux-mêmes
De nombreuses annonces de bulletins d'entreprise concernant l'IA interne, mais très peu d'outils sur lesquels vous pouvez compter lors de votre prochaine garde et qui sont réellement arrivés sur le marché.
Pendant ce temps, Tandem est passé du stade de start-up à des déploiements dans des milliers de cliniques, générant des millions de comptes rendus médicaux en mains libres. Non pas parce que nos modèles sont magiquement différents, mais parce que nous avons choisi une voie différente : être des spécialistes absolus dans notre domaine, comprendre profondément les points de friction et intégrer continuellement ces apprentissages dans nos partenariats.
Pourquoi les projets internes ont du mal
Le rapport GenAI Divide a examiné divers secteurs et a mis en évidence trois défis qui sapent systématiquement les constructions internes. Les auteurs sont explicites : le principal obstacle n'est pas technique, il est opérationnel.
La plupart des efforts internes échouent à cause de :
Une faible intégration dans les flux de travail du monde réel
Un manque d'adaptation au contexte local
L'absence d'une boucle d'apprentissage durable une fois le système déployé.
Ce n'est pas que les équipes internes manquent de capacités. C'est qu'il est facile de sous-estimer la complexité de l'intégration de l'IA dans des flux de travail humains désordonnés, rapides et imprévisibles.
Pour construire quelque chose de véritablement impactant, vous devez résoudre un problème très spécifique de manière incroyablement efficace — et consacrer une capacité sérieuse à l'amélioration continue de cette solution. C'est une charge mentale importante pour une grande entreprise que de maintenir cet effort alors que les priorités et les objectifs changent.
Une leçon de la finance : Reducto contre un projet interne du Fortune 10
Il existe un exemple utile en dehors de la santé qui illustre clairement cette dynamique.
Reducto — une société du YC qui construit des infrastructures d'ingestion de documents pour les systèmes d'IA — a publié un article très intéressant sur son expérience de vente à une organisation du Fortune 10 (2). Ce qui rend leur histoire convaincante, ce n'est pas seulement l'envergure de l'acheteur, mais ce qui s'est passé pendant leur processus d'évaluation.
À mi-parcours, Reducto s'est rendu compte que :
Leur véritable concurrent n'était pas un autre fournisseur.
C'était l'équipe d'ingénierie interne de l'organisation, qui construisait déjà un outil similaire.
Et plusieurs parties prenantes étaient naturellement incitées à défendre le projet interne — leurs budgets et leurs flux de travail y étaient liés.
Malgré cela, Reducto a remporté le contrat.
Pourquoi ? Parce que lorsque l'acheteur a comparé les produits côte à côte — précision, robustesse et performance face au désordre des documents du monde réel — l'équipe de spécialistes qui avait passé des années à résoudre ce problème précis a surpassé le projet interne.
La réflexion de Reducto à ce sujet est simple : les équipes internes possèdent le contexte organisationnel, mais les partenaires spécialistes possèdent une concentration profonde — et ce dévouement débloque les résultats.
C'est un exemple concret de l'« avantage d'implémentation » du MIT : là où le partenaire externe réussit non pas en faisant plus de bruit, mais en étant structurellement configuré pour apprendre plus vite.
À quoi ressemble un partenaire d'IA solide
Les organisations les plus performantes du rapport traitent l'IA moins comme un logiciel et plus comme un service façonné directement autour d'un flux de travail. C'est l'optique autour de laquelle nous avons construit Tandem.
Voici ce que cela signifie en pratique.
1. Comprendre le flux de travail localement
Chez Tandem, plus de 80 % de nos équipes go-to-market et de réussite client proviennent directement de milieux cliniques. Nous avons travaillé sur les marchés internationaux et dans tout le spectre des structures de soins — des cabinets de médecin généraliste aux unités médicales de soins aigus.
Ainsi, lorsque nous entrons dans un service, nous ne parlons pas de manière abstraite de l'architecture. Nous parlons de :
La façon dont ils reçoivent les patients lors d'une garde de médecine aiguë à 2 heures du matin
La réalité des pratiques de prise de notes de leurs internes
Les domaines de la documentation avec lesquels ils ont le plus de mal à titre personnel
Le produit reflète ces réalités vécues parce que les personnes qui le façonnent les ont vécues.
2. Bâtir une équipe d'implémentation experte
Le MIT souligne que les organisations qui tirent une valeur réelle de l'IA la traitent comme un service configuré, et non comme une fonctionnalité prête à l'emploi.
Chez Tandem, nous :
Avons déployé avec succès notre solution dans des milliers de cabinets de médecin généraliste, d'unités d'hospitalisation et de services d'urgence. Nous sommes sur le terrain, fournissant une formation et un soutien en temps réel.
Adaptons les modèles, la formulation et les résultats aux attentes des clients locaux.
Mesurons l'impact sur les indicateurs qui comptent : temps gagné, qualité de la documentation, amélioration du retard de traitement, indicateurs de sécurité.
Et nous ne traitons pas l'intégration comme une réflexion après coup. Entre notre équipe et nos collaborateurs, nous avons réalisé plus de 60 intégrations de dossier patient informatisé à travers l'Europe, allant de connexions légères à des partenariats API bidirectionnels profonds — comme avec l'un de nos partenaires clés au Royaume-Uni : Accurx. Cela nous donne la capacité de nous insérer proprement dans les infrastructures existantes plutôt que de forcer un changement autour de nous.
3. Concevoir pour un apprentissage continu
La phrase du MIT qui m'a marqué est la suivante :
« Le principal obstacle au passage à l'échelle n'est pas l'infrastructure, la réglementation ou le talent. C'est l'apprentissage. »
Pour nous, cela se traduit par :
Des boucles de rétroaction rapides dirigées par des médecins généralistes : lorsque les cliniciens signalent des problèmes, ils atteignent des personnes capables d'agir — souvent des experts produits cliniques —
Une configuration locale : les services, les spécialités et même les cabinets individuels peuvent façonner le comportement du copilot,
Un apprentissage partagé : les améliorations découvertes dans un environnement peuvent être propagées, avec soin et sécurité, aux autres.
Et point crucial : parce que nous ne sommes pas encombrés par 20 ans d'architecture héritée, nous pouvons déployer des améliorations plusieurs fois par semaine — et, si nécessaire, plusieurs fois par jour. Ce rythme est profondément difficile à égaler pour les équipes internes ou les fournisseurs historiques.
Pour nous, l'amélioration continue n'est pas une phase. C'est le modèle opérationnel.
En revenir au choix qui s'offre à vous
Quand je pense aux deux voies possibles pour un acteur majeur existant dans ce domaine : les projets internes d'un côté, les partenariats stratégiques de l'autre, je vois deux possibilités.
Des équipes internes surchargées qui tentent de tout construire et de tout maintenir elles-mêmes, dépassant rarement le stade du projet pilote.
Des partenaires spécialistes qui jouent leur survie sur leur capacité à faire fonctionner une chose brillamment dans de nombreux environnements complexes, et à la maintenir ainsi.
Dans le domaine de la santé, les grands acteurs du dossier patient informatisé, les prestataires privés et les projets internes de scribes sont, à bien des égards, en train de revivre la même histoire déjà vue dans la finance et d'autres secteurs. Certains réussiront. Beaucoup s'enliseront discrètement.
De là où je me trouve — médecin de première ligne travaillant désormais au sein d'une entreprise d'IA — la leçon que je tire du GenAI Divide est simple :
Si vous voulez une IA qui change véritablement la façon dont les soins sont dispensés, n'essayez pas de tout construire vous-même.
Associez-vous à des personnes dont le métier est de vivre le flux de travail avec vous.
C'est le pari que nous avons fait chez Tandem.
Et c'est pourquoi, quand j'ai vu ce titre « 95 % des projets échouent », ce que j'ai réellement remarqué, c'est l'opportunité qui se cache derrière.
Deux fois plus de chances de succès quand on choisit bien ses partenaires.
Références :
Challapally, A., Pease, C., Raskar, R., & Chari, P. (2025, Juillet). The GenAI Divide: State of AI in Business 2025 (MIT Project NANDA). MLQ. https://mlq.ai/media/quarterly_decks/v0.1_State_of_AI_in_Business_2025_Report.pdf
Reducto, Inc. (2025, Janvier 13). How we started working with Fortune 10 enterprises. Reducto Blog. https://reducto.ai/blog/reducto-enterprise-sales
À propos du Dr Miles Randeria
Miles est un médecin de l'NHS avec une vaste expérience en soins secondaires et en médecine d'urgence. Travaillant maintenant dans l'équipe Medical Operations chez Tandem Health, il dirige l'expansion de l'entreprise dans les milieux hospitaliers de soins aigus, combinant une vision clinique approfondie avec un fort intérêt pour l'IA et le produit pour construire des solutions qui améliorent les soins aux patients et les flux de travail des médecin généralistes.
