L’IA entreprise rencontre un goulot d’étranglement ennuyeux que les benchmarks ne mesurent pas : le temps nécessaire pour devenir utilisable. Un modèle peut sembler incroyable lors d’une démonstration, tout en restant bloqué pendant des mois entre les revues de sécurité, les intégrations et le déploiement. C’est pourquoi un détail sur le site actuel d’ARC TERMINAL m’a sauté aux yeux. @TheARCTERMINAL affirme qu’un projet pilote fixe pour une entreprise ou une entité gouvernementale peut être en ligne en deux semaines, avec un ingénieur désigné depuis le démarrage jusqu’à la mise en production. La partie intéressante n’est pas seulement les deux semaines. C’est la prise en charge du fossé désordonné entre l’achat de l’IA et sa mise en œuvre réelle. Alors que les modèles deviennent plus accessibles, ce fossé pourrait devenir l’un des véritables avantages concurrentiels. Une meilleure intelligence compte. Mais il est aussi essentiel de réduire la distance entre : « Nous devrions essayer cela » et « Cela fonctionne au sein de notre organisation. » L’adoption de l’IA sera finalement remportée par celui qui éliminera le plus de friction autour du déploiement. Qu’est-ce qui compte le plus pour l’adoption entreprise : la qualité du modèle ou le temps de mise en production ?