L’intelligence artificielle est désormais bien au-delà du stade de l’expérimentation. Les organisations de tous les secteurs investissent massivement dans l’IA, déploient l’IA générative et l’intègrent à leurs activités essentielles à un rythme sans précédent.

Cet article explore l’une des trois grandes tendances présentées dans notre communiqué de presse de juin 2026 : L’adoption de l’IA par la haute direction des entreprises progresse, mais leurs ambitions dépassent leur état de préparation. Fondées sur des entretiens avec plus de 1 800 leaders des fonctions d’affaires et technologiques à l’échelle mondiale, ces observations montrent à quel point cette transformation s’accélère. L’adoption de l’IA générative a augmenté de 30 % au cours des deux dernières années, et 62 % des organisations appliquent déjà l’IA à leurs processus essentiels.

Cependant, même si l’ambition en matière d’IA continue de croître, la préparation des entreprises ne suit pas le même rythme. Comprendre cet écart peut aider les organisations à prioriser les investissements, les mécanismes de gouvernance et les changements de modèle opérationnel nécessaires pour générer une valeur mesurable.

Le défi n’est plus d’adopter l’IA, mais d’en tirer de la valeur

Il y a encore quelques années, les organisations exploraient le potentiel de l’IA au moyen de projets pilotes et de preuves de concept. Aujourd’hui, la question a changé.

L’IA est désormais intégrée aux interactions avec la clientèle, aux flux de travail opérationnels et aux plateformes d’entreprise afin d’accroître la productivité, d’améliorer l’expérience client et de soutenir une meilleure prise de décision.

Cette évolution représente une étape importante dans la maturité de l’IA dans les organisations. Toutefois, adopter l’IA et en tirer de la valeur sont deux choses bien différentes.

Les organisations qui obtiennent les meilleurs résultats ne sont pas nécessairement celles qui déploient le plus de solutions qui utilisent l’IA. Ce sont celles qui développent les capacités organisationnelles nécessaires pour déployer l’IA à grande échelle, de façon responsable, durable et efficace.

La préparation des entreprises accuse un retard

Les organisations accélèrent leurs initiatives en matière d’IA plus rapidement qu’elles ne se préparent au déploiement de l’IA à l’échelle de l’entreprise.

Même si l’adoption de l’IA se généralise, seulement 40 % des organisations déclarent disposer d’une stratégie en matière d’IA à l’échelle de l’entreprise. Une proportion encore plus faible — à peine 20 % — étend cette stratégie à l’ensemble de son écosystème.

Un constat similaire s’observe pour les données. Bien que les données constituent le fondement d’une IA efficace, seulement 54 % des organisations ont établi une stratégie de données à l’échelle de l’entreprise, et seulement 36 % l’étendent à leur écosystème.

Ces constats mettent en évidence un important déficit de préparation. Une organisation sur deux ne mesure pas les résultats de ses initiatives en matière d’IA ou ne dispose pas d’une stratégie pour l’IA ou pour les données à l’échelle de l’organisation.

Les organisations font progresser leurs programmes d’IA plus rapidement qu’elles ne modernisent les capacités de gouvernance, de gestion des données et de modèle opérationnel nécessaires pour les déployer à grande échelle et en mesurer efficacement les résultats. Par conséquent, beaucoup d'entre elles peinent à passer de projets pilotes concluants à une adoption à l’échelle de l’entreprise qui génère une valeur mesurable.

Pourquoi la valeur mesurable de l’IA demeure difficile à obtenir

Malgré l’augmentation des investissements et l’enthousiasme croissant pour l’IA, la création de valeur demeure inégale. Seulement 51 % des organisations affirment mesurer les résultats de l’adoption de l’IA. Parallèlement, les résultats des stratégies de transformation numérique plafonnent : 40 % des hauts dirigeants indiquent que leurs stratégies numériques produisent les résultats attendus, contre 41 % l’an dernier.

Les organisations continuent d’avoir de la difficulté à établir un lien clair entre leurs investissements en matière d’IA et des résultats opérationnels mesurables, notamment parce que les initiatives en IA ne sont pas suffisamment alignées sur les priorités des organisations, les efforts de modernisation et des indicateurs de réussite bien définis. À mesure que les investissements s’accélèrent, les organisations doivent aller au-delà des indicateurs techniques et se concentrer sur le lien entre l’IA et le rendement du capital investi (ROI), en comprenant comment l’IA contribue aux résultats financiers, à l’efficacité opérationnelle, à l’expérience client et aux objectifs stratégiques.

De plus en plus, la préparation organisationnelle et les fondations de l’entreprise, plutôt que la technologie elle-même, deviennent les meilleurs indicateurs du succès des initiatives en matière d’IA.

Bâtir les fondations nécessaires pour créer de la valeur grâce à l’IA

Notre expérience auprès d’organisations de nombreux secteurs démontre qu’une transformation réussie grâce à l’IA exige beaucoup plus que le simple déploiement de technologies. Elle nécessite une approche structurée qui relie la stratégie, la gouvernance, les opérations, les données et l’exécution.

Les organisations qui génèrent de façon constante une valeur mesurable grâce à l’IA concentrent leurs efforts sur six domaines interdépendants.

Point de départ : Partir des résultats attendus

Les initiatives d’IA les plus performantes commencent par une compréhension claire des domaines où l’IA peut avoir un impact concret sur les résultats opérationnels. Plutôt que d’adopter la technologie pour elle-même, les organisations ciblent les opportunités les plus porteuses en fonction de leurs objectifs stratégiques et de résultats mesurables.

Exemple concret : Un important organisme fédéral modernise un système financier essentiel à sa mission grâce à des analyses alimentées par l’IA.

Architecture : Définir et mesurer la valeur

Les organisations les plus avancées mettent en place un cadre clair pour définir, suivre et mesurer le rendement du capital investi de l’IA. Cela signifie établir des indicateurs de résultat avant le déploiement et mesurer continuellement les résultats tout au long du cycle de vie de l’IA.

Exemple concret : Un géant de l’assurance améliore la rapidité, la précision et l’efficacité de son développement logiciel grâce à notre solution d’IA générative multicouche.

Gouvernance : Instaurer la confiance et la responsabilisation

À mesure que l’IA s’intègre aux processus opérationnels essentiels, la gouvernance devient de plus en plus importante. Les organisations mettent en place des contrôles, des politiques et des mécanismes de responsabilisation qui favorisent une adoption responsable de l’IA tout en renforçant la confiance des parties prenantes, du personnel et de la clientèle.

Exemple concret : Le Conseil suédois de l’agriculture élabore des recommandations en matière d’éthique, des processus de gestion des risques et des structures de responsabilisation claires pour son laboratoire d’IA.

Opérations : Intégrer l’IA aux activités

De nombreuses organisations réussissent leurs projets pilotes, mais éprouvent des difficultés à rendre l’IA opérationnelle à grande échelle. L’IA crée une valeur durable lorsqu’elle est intégrée à des flux de travail et à des modèles opérationnels repensés et qu’elle est adoptée à grande échelle, plutôt que traitée comme une capacité isolée.

Exemple concret : Un ministère de la Défense prépare son personnel, ses rôles et son modèle opérationnel à la transformation afin que les nouvelles compétences puissent être intégrées aux activités quotidiennes et adoptées à grande échelle.

Fondations : Renforcer la gestion des données et des plateformes

La gouvernance, la modernisation et des fondations solides en matière de données sont des leviers essentiels du succès de l’IA. Les organisations peuvent exploiter tout le potentiel de l’IA en modernisant les systèmes existants et les plateformes de données qui limitent souvent l’évolutivité, l’interopérabilité et la prise de décision. Des données de grande qualité, des plateformes modernes et des environnements technologiques évolutifs demeurent indispensables à un déploiement efficace de l’IA.

Exemple concret : L’Autorité alimentaire finlandaise améliore la surveillance des terres agricoles grâce aux données spatiales et à l’IA afin d’accroître l’efficacité et l’équité des programmes de subventions agricoles.

Mise à l’échelle : Industrialiser ce qui fonctionne

Une valeur durable est créée lorsque les organisations peuvent reproduire les initiatives d’IA les plus efficaces dans plusieurs unités d’affaires, fonctions et écosystèmes. La mise à l’échelle exige des processus normalisés, des actifs réutilisables et une approche uniforme de la mise en œuvre qui favorise une adoption à l’échelle de l’entreprise.

Exemple concret : Une importante entreprise de télécommunications met en place, en seulement quatre mois, une plateforme libre-service de veille stratégique comprenant un outil de requêtes texte vers SQL propulsé par l’IA générative.

La gouvernance, les données et la modernisation deviennent des facteurs de différenciation concurrentielle

À mesure que l’IA gagne en maturité, les capacités fondamentales deviennent des sources de plus en plus importantes d’avantage concurrentiel.

Les organisations qui investissent dans des technologies modernes, de solides fondations pour des données fiables et des cadres de gouvernance robustes sont mieux placées pour déployer l’IA à grande échelle tout en gérant les risques. Ces capacités permettent de surmonter des obstacles courants, notamment les données fragmentées, les systèmes hérités et la complexité réglementaire, tout en renforçant la confiance des employés, des dirigeants, des citoyens et de la clientèle.

Passer de l’ambition à la création de valeur grâce à l’IA

Les organisations adoptent l’IA à un rythme sans précédent, mais passer de l’IA au rendement du capital investi exige bien plus que de multiplier les expérimentations. Le succès repose sur le renforcement des fondations en matière de données, de la gouvernance, des modèles opérationnels et de la préparation des employés, tout en alignant les initiatives en matière d’IA sur des résultats mesurables.

Les organisations qui créeront le plus de valeur grâce à l’IA ne seront pas nécessairement celles qui l’auront adoptée en premier. Ce seront celles qui auront développé les capacités organisationnelles nécessaires pour déployer I'IA à grande échelle de façon responsable, mesurer les résultats de manière cohérente et maximiser la valeur créée par l’IA.

Les possibilités sont considérables. Le défi consiste maintenant à faire en sorte que la préparation des entreprises rattrape leur ambition.