L’IA est facile. L’impact, c’est difficile.
Malgré des investissements records et un déploiement généralisé, l’écart entre l’adoption de l’IA et la réelle valeur commerciale s’élargit, et les dirigeants responsables de ces programmes peinent à suivre le rythme.
Les impératifs d’impact de l’IA, 2026 est notre rapport sur le marché de l’IA en entreprise, fondé sur les perspectives de 467 cadres supérieurs au sein d’organisations G2K dans 10 pays.
La recherche explique précisément pourquoi il est plus difficile de réaliser un impact avec l’IA que d’adopter l’IA, où les programmes échouent et ce que font différemment les organisations qui comblent cet écart.
Faits saillants clés
L’IA a dépassé la phase d’expérimentation et est désormais intégrée à l’ensemble des opérations TI, au développement logiciel et aux environnements physiques, avec l’IA agentique qui devient une couche fondamentale au sein des infrastructures technologiques des entreprises.
La croissance du marché continue de dépasser presque toutes les autres catégories d’entreprise, renforçant le rôle central de l’IA dans la compétitivité future.
La question a évolué. Il ne s’agit plus de savoir s’il faut adopter l’IA. Il s’agit plutôt de comprendre pourquoi, à ce niveau d’investissement, les retombées ne suivent pas le rythme et ce qu’il faudra faire pour combler cet écart.
Les dirigeants d’entreprise se disent de plus en plus frustrés par la lenteur avec laquelle les TI livrent des initiatives d’IA à fort impact. À l’inverse, les responsables TI demeurent préoccupés par les risques d’une adoption non supervisée ou fragmentée par les équipes d’affaires.
La tension va au-delà du simple désalignement entre les TI et les affaires. Au niveau du conseil d’administration, les échecs en IA sont systématiquement sous-estimés, tant en fréquence, qu’en risque et en conséquences financières en cas d’erreur. Ce manque de vigilance coûte à l’organisation une occasion de prendre l’avantage.
Perspectives de nos clients
Nous n’avons fait qu’effleurer le potentiel de l’IA. Les possibilités sont infinies. Le seul véritable obstacle à l’innovation sera la capacité des humains à imaginer.
Kanda Natarajan
Vice-présidente, TI
GSK
Au bout du compte, seulement trois indicateurs comptent en affaires : les revenus, les coûts et les risques. Si un fournisseur ne peut pas expliquer clairement de quelle façon une solution a un impact sur au moins l’un de ceux-ci, tout le reste n’est que du bruit.
Corrado Azzarita
Chef mondial de l’information (CIO)
The Kraft Heinz Company
L’automatisation des mauvaises applications ou processus détruit de la valeur ; les services applicatifs doivent privilégier la modernisation pragmatique liée aux véritables retombées d’affaires, non à des technologies favorisant l’automatisation.
Michael Löchle
Conseiller principal au chef du numérique et chef de la sécurité
Hitachi, Ltée
L’adoption de l’IA s’accélère rapidement, ASML visant à intégrer l’IA dans l’ensemble des TI cette année, mais les risques liés à la sécurité et au contrôle des exportations doivent être gérés prudemment.
Sven van Lieshout
Vice-président, TI
ASML
L’IA générera une transformation majeure des affaires et pas seulement des TI, mais le succès dépend de la collaboration étroite entre les équipes internes et les partenaires.
Dimitri Van Dyck
Directeur
Stratégie et gouvernance TI
Achmea
Les impératifs d’impact : combler l’écart entre ambition et impact
La bonne base
La bonne gouvernance de l’IA
Les bons partenaires
Les impératifs d’impact
Les organisations qui produisent un réel impact avec l’IA ne traitent pas ces aspects comme des volets de travail distincts. Elles les considèrent comme un seul programme. Celles qui ne le font pas performent constamment moins bien que celles qui le font.
La bonne base. La bonne gouvernance. Les bons partenaires. Si vous en manquez un, les deux autres ne vous sauveront pas.
La bonne base
Plus de la moitié des applications d’entreprise fonctionnent encore sur une architecture qui n’a jamais été conçue pour l’IA. Ce n’est pas un simple détail technique, c’est un plafond structurel qui limite ce que toute initiative en IA peut accomplir avant même d’atteindre l’échelle.
En même temps, seule une petite proportion d’organisations ont réalisé une modernisation complète de leur environnement de données, bien qu’il soit largement reconnu que la maturité des données est le principal facteur de l’exactitude des modèles, de l’évolutivité et de la conformité à une IA responsable. La modernisation n’est pas une priorité future. C’est le prérequis pour un impact significatif.
La bonne gouvernance de l’IA
L’IA responsable s’est imposée à la fois comme défi et comme facteur de différenciation, les vulnérabilités en matière de sécurité et les préoccupations de gouvernance figurant maintenant parmi les principaux obstacles à l’adoption de l’IA en entreprise. La majorité des organisations ont déjà retardé des déploiements en raison de ces préoccupations, reflétant la complexité d’un équilibre entre innovation et risque à grande échelle.
Mais la recherche dresse un portrait plus important. Les organisations qui ont intégré la gouvernance dès le départ n’avancent pas plus lentement, elles progressent plus vite, avec une plus grande confiance des parties prenantes et moins d’exposition. L’IA responsable, intégrée à l’architecture dès le premier jour, n’est pas une contrainte. C’est la base d’une mise à l’échelle durable.
Les bons partenaires
Neuf organisations sur dix affirment que des partenaires externes comme les intégrateurs de systèmes accélèrent leur retour sur l’investissement. Mais la recherche révèle quelque chose de plus précis : le bon partenaire apporte des cas d’utilisation prévalidés, une reconnaissance des tendances intersectorielles et une responsabilité qui va au-delà du démarrage en production.
Leur influence se fait particulièrement sentir dans des domaines avancés comme l’IA agentique et l’IA physique, où les organisations bénéficiant de partenaires expérimentés sont plus susceptibles de passer de l’expérimentation à la production. Dans ces environnements, le bon partenaire n’est pas un avantage. Il fait la différence entre piloter et évoluer à l’échelle.
Perspectives de nos leaders
L’IA est passée d’une initiative technologique à une réalité opérationnelle pour l’entreprise. Ce avec quoi les leaders doivent composer aujourd’hui, ce n’est pas de savoir si l’IA peut générer de la valeur, mais comment les organisations adaptent leurs structures, leurs droits de décision et leur tolérance au risque pour suivre le rythme. La pression pour avancer rapidement est réelle, mais sans un bon investissement dans les personnes, en les aidant à comprendre, à faire confiance et à travailler efficacement avec l’IA, la rapidité peut amplifier l’échec aussi facilement que le succès.
Vijay Guntur
CTO et chef des écosystèmes
HCLTech
Chaque initiative d’IA est, en son cœur, une initiative de gestion du changement. Ce n’est que rarement la technologie qui échoue. Ce qui échoue, c’est l’architecture humaine qui l’entoure – les comportements, la confiance, la volonté de travailler différemment.
Jill Kouri
Chef mondiale du marketing
HCLTech
Quand la moitié de votre parc applicatif a été bâtie avant que les exigences modernes de l’IA n’existent, vous ne portez pas seulement une dette technique – vous fonctionnez sous un plafond de performance de l’IA. Le changement survient lorsqu’on réalise que la même IA qui exige des infrastructures modernes est aussi le moyen le plus rapide de les bâtir. Ce qui prenait autrefois quatre ans peut maintenant prendre 12 mois ou moins.
Pawan Vadapalli
Vice-président corporatif et chef mondial
Services d’affaires numériques
HCLTech
L’IA est désormais profondément intégrée à l’ingénierie, au développement de produits et aux opérations manufacturières. Cependant, comme le démontrent les données, les organisations qui obtiennent le plus grand impact sont celles qui traitent l’IA comme une discipline d’ingénierie, et non une simple expérimentation technologique. Cette rigueur est ce qui transforme les preuves de concept en systèmes évolutifs, de calibre entreprise.
Hari Sadarahalli
Vice-président corporatif et chef mondial
Services en ingénierie et R et D
HCLTech
Nous entrons dans une ère où les entreprises seront définies par leur capacité à fonctionner et à évoluer de façon autonome. Ce futur ne sera pas propulsé par l’IA seule, mais grâce à une fondation numérique qui réunit applications, données, infonuagique et sécurité pour créer des systèmes qui pensent, s’adaptent et fonctionnent en permanence.
Jagadeshwar Gattu
Président
Services de fondation numérique
HCLTech
IA physique : la prochaine frontière
Les trois impératifs ne s'arrêtent pas à la limite de l'environnement virtuel. La frontière qui émerge le plus rapidement dans l'IA en entreprise est physique et les mêmes règles s'appliquent.
Alors que l'IA a déjà révolutionné les environnements virtuels, permettant à des systèmes intelligents d’analyser des données, de générer du code, de déployer et de faire évoluer des ressources informatiques et d’interagir directement avec les utilisateurs d’applications : l’IA physique représente un saut dans le monde réel.
- 90 % des dirigeants d’entreprise affirment que l’IA physique sera essentielle d’ici trois ans, mais la majorité des organisations en sont encore à la phase pilote.
- Là où elle est en production, les résultats sont mesurables et significatifs : réduction des coûts de R&D, amélioration de la sécurité, meilleure utilisation des ressources et plus de temps de fonctionnement en production.
- Les organisations ayant des partenaires expérimentés sont plus de deux fois plus susceptibles d’avoir de l’IA physique en production et surpassent constamment les autres sur tous les indicateurs de résultats. L’impératif de partenariat ne change pas. Il s’accélère.
Leadership éclairé
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Alors que l’IA s’intègre aux opérations commerciales principales, les entreprises vont accorder la priorité à la modernisation afin de réinventer les applications existantes pour offrir rapidité, améliorer l’accès aux données et générer une valeur commerciale mesurable
L’IA responsable peut devenir un obstacle lorsqu’elle est appliquée trop tard, tandis que les organisations qui intègrent la gouvernance dès la conception et les opérations sont mieux placées pour déployer l’IA à grande échelle en toute confiance
Les partenariats, les modèles de prestation reproductibles et la refonte des flux de travail deviennent essentiels pour faire passer l’IA de l’expérimentation à une valeur commerciale à l’échelle de l’entreprise
Alors que l’IA d’entreprise passe au déploiement essentiel aux missions, des solutions validées par l’industrie qui s’intègrent à l’ensemble des flux de travail seront essentielles pour réduire les défaillances, accélérer la mise à l’échelle et offrir un retour sur investissement
À mesure que l’IA s’intègre dans les flux de travail essentiels à l’entreprise, les organisations doivent associer le bon modèle à la bonne tâche tout en maîtrisant les coûts, les risques et la complexité
L’IA physique fait passer l’IA d’entreprise à des opérations concrètes, où des systèmes intelligents peuvent capter, décider et agir afin d’améliorer la sécurité, l’efficacité et la résilience
Australie
L’exécution est la principale contrainte dans les plus grandes entreprises australiennes. Malgré une forte ambition en IA et des investissements agressifs de la part des conseils d’administration et des dirigeants, les organisations ont du mal à transformer l’élan en des retombées mesurables à l’échelle de l’entreprise. Le rapport « The AI Impact Imperatives, 2026 », notre rapport sur le marché de l’IA d’entreprise, montre que la valeur ne suit pas le rythme du déploiement.
Pour les cadres, l’implication est claire. Le succès de l’IA ne repose plus sur le lancement d’initiatives, mais sur la réduction de l’écart entre le déploiement et la réalisation de la valeur.
Singapour
Malgré des investissements importants et l’attention portée par les dirigeants, les organisations ont du mal à transformer l’activité liée à l’IA en valeur cohérente à l’échelle de l’entreprise.
Le rapport « The AI Impact Imperatives, 2026 », notre rapport sur le marché de l’IA d’entreprise, montre que les retombées demeurent souvent localisées plutôt que généralisées.
L’écart réside dans la maturité de l’exécution. Les modèles opérationnels, la gouvernance et les capacités de base n’évoluent pas au même rythme que l’ambition, limitant l’impact durable. Ce résumé examine là où l’exécution échoue et ce qu’il faut pour transformer l’ambition en IA en valeur mesurable.
