Les entreprises privilégient les gains de productivité aux transformations profondes ou à la création de nouvelles sources de revenus

Seules 22 % des entreprises ont réussi à déployer l’IA à l’échelle de plusieurs de leurs unités opérationnelles ou ont adopté une approche privilégiant l’IA, a chiffré Gartner. Bien peu, aussi, mesurent leurs résultats réels.

Manque de succès, mais des investissements qui ne cessent de progresser. C’est le paradoxe de l’étude de Gartner menée de janvier à avril 2026 auprès de 1 303 entreprises dont le chiffre d’affaires annuel global s’élevait à au moins 50 millions USD.

85 % des répondants prévoient d’augmenter leurs dépenses en 2026, après avoir consacré en moyenne 12 % de leur budget fonctionnel à l’IA en 2025. C’est avancer à l’aveugle, s’inquiète Tina Nunno, Distinguished Vice President & Gartner Fellow.

« Ce manque de visibilité financière accroît les risques à mesure que les dépenses s’accélèrent. Or, sans mesures rigoureuses directement liées aux résultats commerciaux, les entreprises risquent de gaspiller des ressources et de ne pas satisfaire les attentes. »

Les cas d’usage populaires de l’IA offrent rarement les meilleurs retours sur investissement

Les entreprises les plus performantes, à savoir celles qui suivent en permanence le retour sur investissement de leurs initiatives d’IA -en réallouant ou en abandonnant les initiatives sous-performantes- ont enregistré des retours positifs pour 81 % de leurs initiatives d’IA, tandis que les moins performantes ont déclaré ignorer le taux de retour sur investissement pour 29 % d’entre elles.

Les cas d’usage de l’IA les plus répandus sont rarement ceux qui offrent les meilleurs retours sur investissement. Les responsables fonctionnels tombent souvent dans le piège de privilégier les applications d’IA « populaires » ou très médiatisées au détriment de celles qui génèrent une valeur tangible.

Identifier les retours financiers positifs

En comparant les trois principaux cas d’usage de l’IA avec les trois principaux cas d’usage pour lesquels la plus grande proportion de responsables font état de retours positifs, un décalage évident apparaît pour l’informatique.

La détection et la réponse aux menaces de cybersécurité (54 %), l’automatisation des services d’assistance informatique (54 %) et la génération et la refactorisation automatisées de code (44 %) ont toutes été identifiées comme les cas d’usage de l’IA les plus fréquemment utilisés par les dirigeants.

Toutefois, l’optimisation intelligente des actifs et des coûts informatiques (40 %), la génération de données synthétiques (28 %) et la génération et la refactorisation automatisées de code (23 %) ont été identifiées comme les trois principaux cas d’utilisation de l’IA offrant un retour sur investissement positif.

« Les entreprises constatent une valeur quantifiable maximale grâce à des cas d’utilisation moins courants, sélectionnés stratégiquement et étroitement alignés sur leurs besoins métiers spécifiques, analyse Tina Nunno. Les CEO et les CIO doivent identifier précisément les cas d’utilisation de l’IA qui génèrent réellement des retours financiers positifs, afin de pouvoir définir des objectifs clairs et efficaces pour chaque fonction et chaque responsable. »