David Krieff est le Directeur du numérique et de la transformation du Groupe ADP, qui construit, aménage et exploite des plates-formes aéroportuaires parmi lesquelles Paris-Charles de Gaulle, Paris-Orly et Paris-Le Bourget. Il partage les projets IA qui transforment actuellement son organisation et les conditions qui les rendent possibles.
Quel doit être, selon vous, le rôle d’un CIO « AI-ready » ?
C’est un rôle qui a évolué au fur et à mesure des phases de développement et de généralisation de l’IA. En 2023-2024, nous étions dans une « phase d’émerveillement » vis-à-vis de l’IA générative. Ce qui était attendu du DSI était qu’il puisse ouvrir la porte le plus vite possible à ce « miracle de l’IA » souvent poussé en cela par des directions générales qui craignaient de passer à côté. Il a fallu faire preuve de lucidité pour ne pas tomber dans le surinvestissement, sans pour autant laisser s’échapper le potentiel de valeur à saisir. Tous les DSI se devaient alors de bien comprendre au préalable ce que l’IA pouvait apporter dans leur environnement industriel et économique. Aujourd’hui, nous assistons à un retour de balancier. Il faut convaincre et remobiliser ceux qui ont pu être déçus. Comme souvent, c’est la compétence métier qui est le facteur déterminant et, au-delà de toute jubilation ou méfiance trop marquée, il faut offrir un cadre qui permet l’émergence de cas d’usage concrets avec une véritable valeur-ajoutée. Dans ce contexte, le rôle du DSI est de rester ouvert à la nouveauté tout en prenant les précautions nécessaires pour choisir les bons investissements.
… Par exemple ?
Il va falloir investir dans l’architecture et la qualité des datas. Les déceptions face à l’IA générative viennent souvent de la qualité insuffisante des résultats obtenus quand le prompt est confus ou que son traitement ne peut s’appuyer sur les informations métier, qui sont au cœur des savoir-faire de l’entreprise. Il faut donc s’engager sur la qualité des données, la structure de l’information… car l’IA augmente l’exigence de structuration des données et d’exactitude des droits d’accès à ces données. L’autre élément clé sur lequel il faut allouer des moyens, c’est évidemment le capital humain. Tous les utilisateurs potentiels de l’IA doivent développer un esprit critique et être pleinement conscients de la capacité d’usage associée à ces nouvelles technologies. C’est une appropriation à large spectre qu’il faut opérer, en coordination étroite avec la DRH, la direction de l’innovation, de l’éthique, etc. et en lien avec les CSE. C’est là un effort particulièrement important à porter en 2026 pour toutes les DSI. Bien sûr, il y aura des questions d’infrastructures, de Kubernetes jusqu’aux GPU, mais ces sujets précis relèvent de notre cœur de métier.
Voyez-vous des écueils à éviter ?
Il va falloir être particulièrement attentif aux schémas et modèles économiques. Nos interlocuteurs éditeurs de logiciels changent de nature et ont un pouvoir de négociation plus élevé : il y a un risque plus grand aujourd’hui pour une entreprise de devenir dépendante de son fournisseur de technologies, et de se retrouver coincée face à des situations de monopole en seulement 3 ou 4 ans. L’impact sur le coût de l’IT est direct et dans les phases de négociation des contrats, nous devons muscler nos mécanismes de résistance face à ces augmentations de coûts. Les éditeurs traditionnels sont particulièrement concernés par ces frictions, parce qu’eux-mêmes doivent gérer les craintes de leurs actionnaires sur la disruption apportée par des pure-players de l’IA. Toutefois, il faut garder en tête qu’à l’échelle du marché de l’IA, le software est devenu minoritaire. La majorité des enjeux le sont sur les investissements d’infrastructures, et les éditeurs eux-mêmes n’ont souvent plus la maîtrise de ces coûts : ils subissent une importante pression économique. Si une bulle vient à éclater, ce sera probablement au niveau des infrastructures. Pour une entreprise, cela signifie avoir la capacité de rompre ses liens commerciaux avec les éditeurs et d’orchestrer la réversibilité afin de se protéger au mieux.
Quel serait le message clé à faire passer auprès des Comités exécutifs ?
Il faut expérimenter, car les technologies liées à l’IA vont nécessairement trouver leur place dans nos activités… mais il faut être systématiquement « ROIste », c’est-à-dire rechercher le meilleur retour sur investissements. Autrement dit, rester maître de ce qu’on confie à l’IA et surtout de la valeur qu’on génère. Tout ne doit pas passer par la DSI et il est nécessaire de fonctionner en réseau. Il faut juger sur pièce de la réalité des retombées économiques car on entend encore beaucoup trop de chiffres hasardeux sur les gains de productivité et les réductions des coûts. J’aime bien cette phrase de Bill Gates qui souligne que sur l’IA, « la tendance la plus problématique est de surestimer les gains à court terme et de les sous-estimer à long terme ».
Voyez-vous un impact de cette appétence pour l’IA sur les budgets IT ?
Le budget ne doit pas être absolument regardé comme une fin en soi. L’entreprise saura financer ce qui est rentable et utile pour elle ; le budget résulte de sa capacité à prévoir et à donner de la visibilité à cette valeur. Au sein du Groupe ADP, nous ne mettons pas énormément d’argent sur l’IA générative en soi, mais davantage sur l’IA de visualisation ou « computer vision » pour interpréter et comprendre le contenu des images et des vidéos et exploiter le potentiel du réseau de caméras qui équipe nos aéroports ; mais aussi sur l’IA de modélisation pour monitorer et prévoir les flux (NDLR: de passagers, de bagages, d’énergies, d’avions). Tout l’enjeu est de ne pas appréhender des sujets qui doivent passer à l’échelle comme de simples « projets d’IA générative », mais bien d’avoir des projets d’IA industriels ayant une forte valeur métier. Aucune ligne budgétaire IA ne sera une baguette magique pour y parvenir. En moyenne, les statistiques montrent que 1 à 2% des budgets IT des entreprises vont dans l’exploration de l’IA générative… ce n’est pas tellement différent des autres domaines d’expérimentation !
Par rapport au contexte marché que vous décriviez, faut-il adapter la stratégie « make or buy » autour des projets IA ?
Au sein du Groupe ADP, nous avons tendance pour l’instant à privilégier le « make » plutôt que le « buy », surtout quand il est question d’IA générative puisque nous avons développé notre propre ChatBot. Les changements rapides autour de ces technologies font qu’il n’y a pas encore de cabinets de conseil avec suffisamment de recul. La valeur à capturer viendra donc nécessairement de l’intérieur de l’entreprise. En ce sens, nous prenons de l’open-weight pour les LLM, avec l’idée de tester différents cas d’usage par nous-mêmes, avant d’aller ensuite chercher des partenaires spécialisés pour nous aider à industrialiser si nous ne pouvons pas le faire par nos propres moyens. Dans tous les cas, nous étudions également les propositions de valeur des éditeurs spécialisés sur une verticale métier. Si elles sont pertinentes, nous réintroduirons volontiers une bonne proportion de buy.
L’accélération de l’IA force-t-elle à revoir la façon de penser la résilience numérique de l’entreprise ?
C’est un sujet important. Le numérique est sans conteste de plus en plus une question de résilience et de risques. Et il tend à être de plus en plus instrumentalisé par la géopolitique… Toutes les entreprises sont confrontées à la réalité du SaaS, qui amène des risques de robustesse plus haut dans la chaîne de valeur : c’est-à-dire chez les éditeurs et leurs propres fournisseurs. La dépendance à des tiers s’est accrue. Lorsque Cloudflare a eu un problème, il y a eu des répercussions sur de très nombreuses entreprises dans le monde ; quand Microsoft a une panne mondiale, cela touche tout le monde ou presque. Généralement, les entreprises savent se mobiliser rapidement pour gérer des aléas internes, mais réagir pour faire face aux faiblesses de tiers est beaucoup plus compliqué. Ce sujet se cumule à d’autres considérations liées à cette autre réalité de marché que sont les partenariats « surprises » entre des éditeurs et des hyperscalers pour entraîner les IA sur les données de leurs clients ; l’extraterritorialité du droit américain ; ou encore le risque d’un « kill switch » géostratégique sur des services numériques fournis à des entités européennes… Concernant l’IA, la question à se poser est : « est-ce que je ne suis pas en train de confier des savoir-faire clés à l’extérieur de l’entreprise à travers cette transformation ? ». Le DSI ne peut pas être seul à mener cette réflexion, mais il est l’un des acteurs qui peut et doit l’animer à l’échelle de son entreprise.
Quels sont les projets d’IA au sein du Groupe ADP qui vous rendent le plus fier ?
Je ne peux pas tous les citer, mais je peux vous donner quelques exemples. Nous avons développé un programme de jumeaux numériques, qui nous permet de lancer des modélisations et de simuler ce qui se passe dans les aéroports parisiens et ainsi mieux faire dialoguer des sphères métiers différentes. Par exemple, lorsqu’un ascenseur tombe en panne, ce jumeau permet d’informer et de recalculer un itinéraire dans les terminaux pour les agents et les assistants qui accompagnent les déplacements des personnes en mobilité réduite.
Un autre projet emblématique consiste en l’amélioration du signalement d’incidents par les assistants des compagnies aériennes en charge des enregistrements avant l’embarquement. Quand un tapis roulant a un problème, il peut s’avérer difficile pour ces assistants de faire remonter l’information efficacement et de l’attribuer à un service de remédiation en particulier. L’IA nous aide à mieux gérer cette identification et facilite la mise en contact avec le bon service pour réagir. Le point commun entre ces projets est d’utiliser l’IA pour mieux appréhender la complexité du terrain qui tient habituellement les usages numériques à distance. Un aéroport, c’est un environnement complexe par excellence où interviennent de nombreux acteurs : le gestionnaire de l’infrastructure, les compagnies aériennes et leurs prestataires (assistants en escale, bagagistes, etc.), les services de l’Etat (Police aux Frontières, Gendarmerie du transport aérien, Douanes, Navigation aérienne, etc.), les commerçants et opérateurs de travel retail (boutiques duty free, restaurants), etc. Autrement dit, si on peut renforcer les capacités des uns et des autres à s’orienter et à opérer dans cette complexité, c’est un vrai moyen d’agir et de créer de la valeur. Cela illustre aussi notre conviction profonde : l’IA peut contribuer à améliorer le parcours passagers et l’expérience en aéroport, ou encore à assurer la robustesse opérationnelle de nos installations grâce à la maintenance prédictive.
Photo : ©Irène de Rosen, Groupe ADP