Le défi de l’AI en entreprise est passé d’une adoption généralisée à la génération d’un impact mesurable. L’IA est déjà intégrée dans les opérations TI, le développement logiciel et les environnements physiques, mais de nombreuses organisations cherchent encore comment la déployer à grande échelle de façon constante, gérer les coûts et transformer leurs investissements en valeur.

Le rapport The AI Impact Imperatives, 2026 d’HCLTech montre jusqu’où l’IA s’est implantée dans les organisations. Il met aussi en lumière l’écart d’exécution auquel font maintenant face les dirigeants d’entreprises et des technologies. Alors que les investissements s’accélèrent et que les attentes augmentent, le taux moyen d’échec prévu pour les principaux projets d’IA amorcés dans les 24 prochains mois s’élève à 43 %.

Combler cet écart nécessite plus qu’un simple déploiement technologique. Les entreprises doivent s’appuyer sur de solides fondations, des governance et des partenariats solides pour transformer l’IA en capacité d’affaires reproductible. Au fur et à mesure que les organisations passent des projets pilotes à la production, des experts tiers peuvent apporter une expérience externe, des schémas de prestation réutilisables et une plus grande discipline budgétaire aux programmes d’IA.

Pour Ananth Subramanya, vice-président directeur, Affaires numériques chez HCLTech, cela change les besoins des entreprises envers leurs partenaires IA. L’accent se déplace vers une exécution axée sur les résultats, la refonte des processus et la capacité de scale AI avec davantage de constance.

Les partenaires deviennent des accélérateurs d’exécution

Les programmes d’IA portent de plus en plus des attentes au niveau du conseil d’administration. On s’attend à ce que les entreprises avancent rapidement, démontrent de la valeur et évitent le risque d’expérimentations coûteuses et fragmentées.

Le rapport souligne que 80 % des organisations s’associent à des experts tiers pour faire progresser leurs initiatives en IA. Parmi celles-ci, 90 % affirment que les partenaires accélèrent le temps de départ et de création de valeur pour les projets d’IA.

« Les partenaires ont une compréhension plus globale de ce qui se passe dans l’industrie que les entreprises veulent exploiter. Leur propre compréhension se limite peut-être à leurs cas d’utilisation et scénarios, mais les partenaires disposent d’une vision plus large sur la façon de mener à bien cette transformation. »

Cette perspective élargie est importante puisque de nombreuses entreprises se demandent maintenant comment avancer plus rapidement.

Subramanya met également en avant l’aspect humain de l’exécution. « La gestion du changement est difficile, donc l’inertie s’installe généralement et les partenaires peuvent réellement insuffler un nouveau mode de pensée aux entreprises », dit-il.

Le passage des mesures d’intrants vers les résultats

Le rapport révèle que 89 % des organisations affirment que les partenaires augmentent l’impact commercial des projets d’IA en production, ce qui reflète une évolution plus large dans la livraison en entreprise.

Pendant des années, la livraison technologique a souvent été mesurée par la capacité, l’activité et la rapidité. En IA, ces mesures peuvent être trompeuses si elles ne sont pas liées aux résultats d’affaires.

« Ce n’est pas parce que vous couriez plus vite que vous atteindrez votre destination, car il faut à la fois la vitesse et la direction », dit Subramanya.

Cela devient une différence déterminante entre les modèles de prestation traditionnels et la prochaine phase des partenariats IA. Les partenaires les plus forts ne se contentent pas d’aider les entreprises à déployer des outils ou à accroître la productivité individuelle. Ils les aident à définir à quoi ressemble ‘’mieux faire’’ en termes d’affaires.

« Ce que font les partenaires performants pour les entreprises, c’est de changer la conversation pour l’axer sur les résultats », explique Subramanya. « Je peux vous offrir de meilleurs résultats parce que je peux utiliser l’IA, et cela donne de la constance, une meilleure qualité et une rapidité qui vous permet d’obtenir vos résultats plus vite. »

Pour les dirigeants d’entreprise, cela modifie le rôle de la mesure de l’IA. L’accent doit aller au-delà du simple fait de savoir si les équipes utilisent l’IA, pour plutôt évaluer si l’IA améliore les coûts, la qualité, la rapidité, la résilience ou l’expérience client.

La reproductibilité devient une discipline de contrôle des coûts

Le coût de l’IA prend une importance croissante dans les discussions en entreprise. Le rapport révèle que 86 % des organisations qui collaborent avec des experts tiers réussissent mieux à gérer les coûts liés à l’IA que celles qui agissent seules.

À mesure que les modèles de consommation IA évoluent, le contrôle des coûts devient un enjeu de conception. Des instructions, agents et flux de travail mal conçus peuvent entraîner une augmentation de l’utilisation sans pour autant générer de la valeur équivalente.

« Aujourd’hui, tous les fournisseurs de modèles à travers le monde ont adopté des modèles tarifaires basés sur les jetons plutôt que des abonnements », indique Subramanya. « Des instructions mal écrites ou des agents mal conçus vont coûter très cher pour très peu de précision sur les résultats. »

C’est là que la reproductibilité devient plus qu’un simple principe de livraison. Elle devient un moyen d’améliorer les coûts, la précision et la constance à l’échelle de l’entreprise.

« Comme les partenaires voient une variété de cas d’utilisation, ils sont capables d’identifier le bon équilibre entre la précision et le coût par jeton », précise-t-il. « Tant que vous pouvez utiliser ces schémas de façon constante, vous pouvez atteindre des résultats similaires sans revivre les mêmes écueils d’apprentissage. »

L’IA physique augmente les exigences de partenariat

Le rapport décrit Physical AI comme l’application de l’IA, incluant la GenAI, la Agentic AI, l’apprentissage automatique et des systèmes autonomes de prise de décision, pour percevoir, comprendre et agir sur des environnements physiques et des processus opérationnels du monde réel.

Alors que 90 % des répondants affirment que l’IA physique sera une évolution technologique importante à maîtriser pour leur organisation au cours des trois prochaines années, le déploiement demeure inégal. Les partenariats semblent jouer un rôle important dans la maturité de l’IA physique. Selon le rapport, 54 % des organisations travaillant avec des experts tiers ont des systèmes d’IA physique en production, contre 26 % de celles n’utilisant pas de partenaires.

La raison en est que l’IA physique dépend d’un écosystème plus vaste que la plupart des cas d’usage en IA numérique. Elle requiert du matériel, des appareils périphériques, des algorithmes, des plateformes et des connaissances opérationnelles propres à l’industrie pour fonctionner de concert.

« Dans l’univers de l’IA physique, il n’y a pas que les partenaires de livraison qui comptent », explique Subramanya. « Ces partenaires ont des écosystèmes de partenariat nettement plus développés avec divers fournisseurs d’IA physique, qu’il s’agisse de sociétés de puces comme NVIDIA ou de produits destinés au consommateur final, comme les fournisseurs de caméras ou les fabricants d’appareils. »

Il donne l’exemple de la sécurité des ports, où l’IA peut s’intégrer aux caméras pour détecter des événements indésirables et alerter les équipes avant qu’une perturbation n’affecte les opérations.

« L’écosystème de solutions que j’apporte avec le fournisseur de matériel, l’algorithme et la plateforme augmente beaucoup la probabilité qu’en matière d’IA physique, un modèle de partenariat réussisse », indique-t-il. « Sinon, les entreprises devraient tout bâtir elles-mêmes, ce qui peut s’avérer très long et coûteux. »

Industrialiser l’IA comme capacité d’affaires

Pour que l’IA devienne une capacité d’entreprise plutôt qu’un simple programme technique, il faut repenser la façon d’accomplir le travail.

« La façon dont nous opérons aujourd’hui ne doit pas rester la même avec l’IA », dit Subramanya. « Nous avons tendance à optimiser les processus existants comme première étape de l’implantation de l’IA, mais cela génère très peu de valeur. »

La plus grande occasion consiste à repenser les flux de travail autour de l’IA, plutôt que d’utiliser l’IA pour juste accélérer les processus en place. Par exemple, dans les opérations technologiques, l’IA peut détecter un problème, créer des correctifs autonomes, les exécuter dans un pipeline, puis faire intervenir un développeur pour réviser le processus.

Subramanya affirme que l’industrialisation dépend de trois priorités : repenser les processus, créer des schémas reproductibles à l’échelle de l’organisation et mesurer les résultats.

« L’IA devient un outil que tout le monde utilise, un outil que tous prétendent rendre leur travail plus productif. Vous recevez une facture, elle est élevée, mais je ne crois pas que les résultats pour l’entreprise changent vraiment », déclare-t-il. « Mesurer les résultats devient essentiel. »

Le message est clair pour les entreprises : la valeur de l’IA ne se crée pas simplement en augmentant la vitesse d’exécution. L’industrialisation passe par des processus repensés, des modèles reproductibles à l’échelle de l’entreprise et des résultats d’affaires mesurables.