Le défi pour l’IA en entreprise est passé de l’adoption généralisée à la création 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 l’adopter à grande échelle de façon cohérente, gérer les coûts et transformer l’investissement en valeur.

Le rapport The AI Impact Imperatives, 2026 de HCLTech montre à quel point l’IA a progressé dans l’entreprise. Il met aussi en lumière le fossé en matière d’exécution auquel font face aujourd’hui les chefs d’entreprise et de technologie. Alors que les investissements s’accélèrent et que les attentes sont en hausse, le taux d’échec moyen prévu pour les principaux projets d’IA amorcés au cours des 24 prochains mois s’élève à 43 %.

Réduire ce fossé nécessite plus qu’un simple déploiement technologique. Les entreprises ont besoin de bases solides, de gouvernance et de partenariats pour transformer l’IA en une capacité d’affaires reproductible. À mesure que les organisations passent des projets pilotes à la production, les experts tiers peuvent apporter une expérience externe, des modèles de prestation réutilisables et une meilleure discipline en matière de coûts aux programmes d’IA.

Pour Ananth Subramanya, vice-président exécutif, Affaires numériques chez HCLTech, cela modifie les besoins des organisations envers leurs partenaires en IA. L’attention se déplace vers l’exécution axée sur les résultats, la refonte des flux de travail et la capacité de mettre l’IA à l’échelle de façon plus cohérente.

Les partenaires deviennent des accélérateurs d’exécution

Les programmes d’IA sont de plus en plus porteurs d’attentes au niveau du conseil d’administration. On s’attend à ce que les entreprises progressent rapidement, démontrent leur valeur et évitent les risques d’expérimentation coûteuse et fragmentée.

Le rapport a révélé que 80 % des organisations collaborent avec des experts tiers pour faire avancer leurs initiatives en IA. Parmi ces organisations, 90 % affirment que les partenaires accélèrent le temps de montée en puissance et le délai de rentabilité pour les projets d’IA.

« Les partenaires ont une vision plus large de ce qui se passe dans l’industrie dont les entreprises veulent tirer profit. Leur propre compréhension est peut-être limitée à leurs cas et scénarios d’utilisation, mais les partenaires ont une perspective plus étendue sur la façon d’y arriver. »

Cette perspective plus large est importante, car un grand nombre d’entreprises se demandent maintenant comment progresser plus rapidement.

Subramanya met aussi en avant l’aspect humain de l’exécution. « La gestion du changement est difficile, donc, généralement, l’inertie s’installe et les partenaires peuvent vraiment apporter un nouveau processus de réflexion aux entreprises », affirme-t-il.

Le passage des mesures d’entrée aux résultats

Le fait que 89 % des organisations interrogées disent que les partenaires augmentent l’impact commercial des projets d’IA qui atteignent la production reflète un changement plus vaste dans la livraison en entreprise.

Pendant des années, la prestation technologique était principalement mesurée à travers la capacité, l’activité et la rapidité. Dans le contexte de l’IA, ces mesures peuvent induire en erreur si elles ne sont pas reliées à des résultats d’affaires.

« Ce n’est pas parce que vous allez plus vite que vous arrivez à destination, car cela prend à la fois de la vitesse et la bonne direction », dit Subramanya.

Ceci devient une distinction déterminante entre les modèles de prestation traditionnels et la prochaine phase des partenariats IA. Les partenaires les plus solides ne se contentent pas d’aider les entreprises à déployer des outils ou à accroître la productivité individuelle. Ils aident à définir à quoi ressemble la réussite en affaires.

« Ce que les partenaires qui connaissent du succès font pour les entreprises, c’est qu’ils changent la conversation pour la recentrer sur les résultats », dit Subramanya. « Je peux vous offrir de meilleurs résultats, car je suis capable d’utiliser l’IA, ce qui apporte cohérence, une meilleure qualité et une rapidité permettant d’atteindre les résultats plus rapidement. »

Pour les chefs d’entreprise, cela change le rôle de la mesure de l’IA. Il faut aller au-delà de savoir si les équipes utilisent l’IA et se demander si l’IA améliore les coûts, la qualité, la rapidité, la résilience ou l’expérience client.

La reproductibilité devient une discipline pour le contrôle des coûts

Le coût de l’IA devient un élément de plus en plus crucial des discussions en entreprise. Selon le rapport, 86 % des organisations qui travaillent avec des partenaires indiquent que cela aide à mieux gérer les coûts liés à l’IA que si elles n’avaient pas cherché de l’aide.

Alors que les modèles de consommation de l’IA évoluent, le contrôle des coûts devient une question de conception. Une mauvaise conception des invites, agents et flux de travail peut augmenter l’utilisation sans accroître la valeur.

« Aujourd’hui, tous les fournisseurs de modèles dans le monde sont passés de modèles de tarification par abonnement à des modèles de tarification par jeton », dit Subramanya. « Des instructions mal rédigées, des agents mal programmés vous coûteront très cher pour très peu d’exactitude dans les résultats. »

C’est là que la reproductibilité devient plus qu’un principe de livraison; elle devient une façon d’améliorer les coûts, l’exactitude et la cohérence à l’échelle de l’entreprise.

« Comme les partenaires voient une variété de cas d’utilisation, ils sont en mesure d’identifier le bon équilibre entre l’exactitude et le coût par jeton », dit-il. « Tant que vous pouvez utiliser ces modèles de façon cohérente, vous pouvez atteindre des résultats similaires sans avoir à traverser les mêmes difficultés d’apprentissage. »

L’IA physique accroît l’importance du partenariat

Le rapport décrit l’IA physique comme l’application de l’IA, y compris la GenIA, l’IA agentique, apprentissage automatique et les systèmes de prise de décision autonome, pour percevoir, comprendre et agir dans des environnements physiques et des processus opérationnels réels.

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, son déploiement demeure inégal. Les partenariats semblent jouer un rôle clé dans la maturité de l’IA physique. Selon le rapport, 54 % des organisations collaborant avec des experts tiers ont des systèmes d’IA physique en production, comparativement à 26 % de celles qui ne font pas appel à des partenaires.

La raison est que l’IA physique s’appuie sur un écosystème plus vaste que la plupart des cas d’utilisation de l’IA numérique. Elle exige que le matériel, les dispositifs Edge, les algorithmes, les plateformes et les compétences opérationnelles propres à l’industrie fonctionnent ensemble.

« Dans le monde de l’IA physique, ce ne sont pas seulement les partenaires de prestation qui comptent, dit Subramanya. Ces partenaires de livraison ont des partenariats écosystémiques nettement plus solides avec divers fournisseurs d’IA physique, qu’il s’agisse d’entreprises de puces comme NVIDIA ou de produits de consommation finale comme les fournisseurs de caméras ou les fabricants d’appareils. »

Il donne l’exemple de la sécurité portuaire, où l’IA peut être intégrée aux caméras pour identifier des événements indésirables et alerter les équipes avant que la perturbation n’affecte les opérations.

« L’écosystème de solution que je peux offrir avec le fournisseur de matériel, l’algorithme et la plateforme rend beaucoup plus probable qu’avec l’IA physique, un modèle de partenariat soit un succès », précise-t-il. « Autrement, les entreprises devraient tout bâtir elles-mêmes, ce qui peut s’avérer à la fois long et coûteux. »

Industrialiser l’IA comme capacité d’affaires

Pour que l’IA devienne une capacité d’affaires plutôt qu’un programme technique, les entreprises doivent repenser la façon dont le travail est accompli.

« La façon dont nous faisons le travail aujourd’hui n’a pas à être celle que nous adopterons avec l’IA », explique Subramanya. « Nous considérons souvent l’optimisation des flux de travail existants comme la première étape de la mise en œuvre de l’IA, mais cela offre en réalité peu de valeur. »

La plus grande opportunité réside dans la refonte des flux de travail autour de l’IA, plutôt que dans l’accélération des processus existants par l’IA. Dans les opérations technologiques, par exemple, l’IA peut détecter un problème, générer des correctifs autonomes, faire passer ces correctifs dans une chaîne de livraison et intégrer un développeur au flux pour validation.

Subramanya affirme que l’industrialisation dépend de trois priorités : repenser les flux de travail, créer des modèles d’entreprise reproductibles et mesurer les résultats.

« L’IA devient un outil que tout le monde utilise, un outil dont tout le monde affirme être plus productif. Vous recevez une facture, elle est élevée, mais je ne crois pas que les résultats pour l’entreprise changent », dit-il. « Il devient extrêmement important d’avoir une mesure sur le résultat. »

Le message pour les entreprises est clair : la valeur de l’IA ne découle pas seulement d’une activité accélérée. L’industrialisation passe par des flux de travail repensés, des modèles d’entreprise reproductibles et des résultats d’affaires mesurables.