Les chefs d’entreprise vont de l’avant avec l’intelligence artificielle, même si les premiers résultats restent inégaux. Rapport du Journal de Wall Street et Reuters montre que la plupart des PDG s’attendent à ce que les dépenses en IA continuent d’augmenter jusqu’en 2026, malgré la difficulté de lier ces investissements à des rendements clairs à l’échelle de l’entreprise.
Cette tension met en évidence la situation actuelle de nombreuses organisations dans leur parcours vers l’IA. La technologie a dépassé les essais et les preuves de concept, mais elle n’est pas encore devenue une source de valeur fiable. Les entreprises évoluent dans une phase intermédiaire, où l’ambition, l’exécution et les attentes sont toutes mises à rude épreuve en même temps.
Les dépenses se poursuivent, même si les rendements sont à la traîne
Les budgets de l’IA ont augmenté régulièrement dans les grandes entreprises au cours des deux dernières années. La pression concurrentielle, la surveillance du conseil d’administration et la peur d’être laissé pour compte ont tous joué un rôle. Dans le même temps, les dirigeants sont plus ouverts sur les limites qu’ils constatent. Les gains apparaissent souvent dans certaines poches plutôt que dans l’ensemble de l’entreprise, les projets pilotes ne parviennent pas à se diffuser et le coût de connexion des systèmes d’IA aux outils existants ne cesse d’augmenter.
UN Journal de Wall Street Une enquête menée auprès de cadres supérieurs a révélé que la plupart des PDG considèrent l’IA comme un élément essentiel de la compétitivité à long terme, même si les avantages à court terme sont difficiles à mesurer. Pour beaucoup, l’IA ne semble plus facultative. Il est traité comme une capacité qui doit être développée au fil du temps, plutôt que comme un projet qui peut être interrompu si les résultats sont décevants.
Ce point de vue permet d’expliquer pourquoi les dépenses restent stables. Les dirigeants craignent que réduire leurs dépenses maintenant n’affaiblisse leur position plus tard, d’autant plus que leurs rivaux améliorent la manière dont ils utilisent la technologie.
Pourquoi les pilotes ont du mal à évoluer
L’un des principaux obstacles à des rendements plus élevés est le passage de l’expérimentation à l’utilisation quotidienne. De nombreuses organisations ont lancé des projets pilotes d’IA au sein de différentes équipes, souvent sans règles ni coordination communes. Bien que ces efforts puissent générer des connaissances et de l’intérêt, rares sont ceux qui se traduisent par des changements qui affectent l’ensemble de l’entreprise.
Reuters a signalé que les entreprises qui tentent de faire évoluer l’IA se heurtent fréquemment à des problèmes de qualité des données, de liaisons système, de contrôles de sécurité et d’exigences réglementaires. Ces problèmes ne sont pas seulement techniques. Ils reflètent la manière dont le travail est organisé. La responsabilité est souvent répartie entre les équipes, la propriété n’est pas claire et les décisions ralentissent lorsque les projets touchent les fonctions juridiques, de risque et informatiques.
Le résultat est une tendance à de lourdes dépenses en essais, avec des progrès limités vers les systèmes intégrés aux opérations de base.
Les coûts d’infrastructure remodèlent l’équation
Le coût des infrastructures pèse également sur les rendements de l’IA. La formation et l’exécution de modèles nécessitent de grandes quantités de puissance de calcul, de stockage et d’énergie. Les factures du cloud peuvent augmenter rapidement à mesure que l’utilisation augmente, tandis que la création de systèmes sur site nécessite un investissement initial et de longs cycles de planification.
Les dirigeants cités par Reuters ont averti que les coûts d’infrastructure peuvent dépasser les avantages apportés par les outils d’IA, en particulier dans les premières étapes. Cela nous a obligé à faire des choix difficiles : centraliser les ressources d’IA ou laisser les équipes expérimenter par elles-mêmes ; s’il faut construire des systèmes internes ou s’appuyer sur des fournisseurs ; et quelle quantité de gaspillage est acceptable alors que les capacités sont encore en formation.
En pratique, ces décisions façonnent la stratégie d’IA autant que les performances des modèles ou la sélection des cas d’utilisation.
La gouvernance de l’IA se place au centre de la prise de décision des PDG
À mesure que les dépenses en IA augmentent, la surveillance augmente également. Les conseils d’administration, les régulateurs et les équipes d’audit interne se posent des questions plus difficiles. En réponse, de nombreuses organisations renforcent leur contrôle. Les droits de décision sont transférés aux équipes centrales, les conseils d’IA sont de plus en plus courants et les projets sont plus étroitement liés aux priorités de l’entreprise.
Le Journal de Wall Street rapporte que les entreprises s’éloignent des expériences peu connectées pour se tourner vers des objectifs, des mesures et des délais plus clairs. Cela peut ralentir les progrès, mais cela reflète une conviction croissante selon laquelle l’IA doit être gérée avec la même discipline que les autres investissements majeurs.
Ce changement marque un changement dans la façon dont l’IA est traitée. Ce n’est plus un effort secondaire ou une curiosité. Il est intégré dans les structures opérationnelles et de risque existantes.
Les attentes sont réinitialisées, pas abandonnées
Il est important de noter que la persistance des dépenses en matière d’IA n’est pas le signe d’un optimisme aveugle. Cela reflète plutôt une réinitialisation des attentes. Les PDG découvrent que l’IA génère rarement des résultats immédiats et considérables. La valeur a tendance à émerger progressivement, à mesure que les organisations ajustent leurs flux de travail, recyclent leur personnel et affinent leurs bases de données.
Plutôt que d’abandonner les initiatives en matière d’IA, de nombreuses entreprises rétrécissent leur champ d’action. Ils donnent la priorité à moins de cas d’utilisation, exigent une appropriation plus claire et alignent plus étroitement les projets sur les résultats commerciaux. Ce recalibrage peut réduire l’enthousiasme à court terme, mais il améliore la probabilité de rendements durables.
Ce que la stratégie CEO AI signale pour la planification 2026
Pour les organisations qui élaborent leurs plans pour 2026, le message adressé à chaque PDG n’est pas de se retirer de l’IA, mais de la poursuivre avec plus de prudence à mesure que les stratégies d’IA évoluent. L’appropriation, la gouvernance et des délais réalistes comptent plus que les niveaux de dépenses ou les affirmations audacieuses.
Les plus susceptibles d’en bénéficier sont ceux qui considèrent l’IA comme un changement à long terme dans le fonctionnement de l’organisation, et non comme une voie rapide vers la croissance. Dans la phase suivante, l’avantage dépendra moins du montant dépensé que de la manière dont l’IA s’intègre dans les opérations quotidiennes.
(Photo par Ambre Estève)
