Seuls 13 % des CIO estiment que leur entreprise a tiré une valeur significative ou transformationnelle de l’IA

Volume versus valeur. Atteindre un certain volume de projets ne garantit pas pour autant la création de valeur réelle. Selon Gartner, le CIO « pionnier » privilégie les résultats opérationnels tout en générant une valeur perçue élevée de l’IA auprès du CEO.

« Le volume ne garantit pas la valeur, affirme Alicia Mullery, Vice-président Analyst, Gartner. L’IA met face à leurs responsabilités les organisations qui manquent de disciplines fondamentales, comme celle consistant à définir la valeur d’un cas d’usage en amont ou à établir des critères permettant de décider quand abandonner un projet. »

L’enquête « Gartner 2027 CIO and Technology Executive Agenda », menée entre mai et juillet 2026 auprès de 2 002 directeurs informatiques et cadres technologiques, révèle que le CIO « pionnier » -défini comme un CIO qui obtient de meilleurs résultats opérationnels tout en générant une valeur perçue élevée de l’IA auprès de son CEO- est plus enclin à définir des règles d’arrêt à deux étapes clés du cycle de vie : lors des phases pilotes et lors du passage en production.

Savoir si un projet ne doit pas passer en production

L’établissement de telles directives devient essentiel à mesure que les organisations passent rapidement de l’expérimentation initiale au déploiement actif, qu’il s’agisse d’IA générative, d’IA traditionnelle ou d’agents dotés d’IA, souligne Gartner.

Les organisations qui disposent de critères pour déterminer si un projet pilote d’IA ne doit pas passer en production ont 2,3 fois plus de chances de figurer parmi ces « pionniers ». De même, celles qui ont établi des règles pour abandonner, une fois en production, des initiatives d’IA à faible valeur ajoutée, ont 2,6 fois plus de chances d’appartenir à ce groupe. Pourtant, seuls 31 % et 17 % des CIO, respectivement, déclarent avoir mis en place ces pratiques.

« Définir ces critères et s’y tenir est un travail d’équipe, souligne Alicia Mullery. Les CIO ont besoin de partenaires métier prêts et disposés à abandonner les investissements à faible valeur ajoutée. »

Le CIO doit désormais assumer la responsabilité de la gestion économique de l’IA

Le financement consacré à l’IA est en hausse. En même temps, 58 % des CIO déclarent subir une pression accrue pour générer des gains d’efficacité grâce à l’IA. Parallèlement, 51 % des CIO anticipent que l’IA augmentera le coût total de possession des solutions technologiques. Ils doivent aider leur organisation à piloter les aspects économiques de l’IA tout au long de son cycle de vie, plutôt que de se limiter à valider l’achat initial d’une technologie.

« De nombreuses organisations continuent d’appliquer des modèles de financement et de gouvernance conçus pour des investissements technologiques traditionnels, tels que le cloud ou le SaaS, constate Alicia Mullery. Contrairement aux coûts technologiques classiques, qui sont largement prévisibles, les coûts liés à l’IA sont probabilistes et déterminés au moment de l’exécution. »

Redéfinir les rôles au sein d’une main d’œuvre humaine et non-humaine

Aussi, un changement d’approche s’impose. Et celui-ci est d’autant plus radical que plus le financement technologique des entreprises s’oriente vers l’IA générative et l’IA agentique, la part dans les infrastructures existantes diminue. « Le CIO ‘pionnier’ devra adopter de nouvelles approches en matière de financement, de gouvernance et de responsabilité financière », résume Alicia Mullery.

Un changement opérationnel, aussi. A commencer par une plus grande proximité avec les partenaires métier. Ce qui permettra de définir plus précisément le processus décisionnel. Comment, notamment, déterminer si une initiative a une faible valeur ajoutée ? Quelles sont les directives et les critères qui justifient l’abandon d’un projet -qu’il s’agisse d’une phase pilote ou même d’une solution déjà en production ?

Le CIO « pionnier » sera également plus susceptible de mettre en place des plans explicites visant à redéfinir les rôles au sein d’une main-d’œuvre composée à la fois d’humains et d’agents d’IA.

« Il existe deux courses parallèles dans le domaine de l’IA. D’une part, la course à l’innovation -celle des fournisseurs qui développent sans cesse de nouvelles technologies. D’autre part, la course aux résultats -c’est-à-dire la capacité des organisations à tirer réellement de la valeur de toutes ces technologies prometteuses… Aujourd’hui, le fossé entre les deux est énorme ! », conclut Alicia Mullery.