La majorité des initiatives d’IA d’entreprise échouent en raison de faiblesses fondamentales.
Malgré l’enthousiasme qui entoure l’IA, c’est au niveau de l’exécution que la plupart des entreprises sont perdantes. De grosses sommes d’argent ont été investies dans ces projets. Des annonces impressionnantes sont faites. Mais en coulisses ? Le taux d’échec Le taux d’échec est encore énorme. Selon Gartner, 85 % des initiatives en matière d’IA ne répondent pas aux attentes ou n’aboutissent pas du tout. Ce n’est pas une mince affaire. Cela signifie que la plupart des organisations ne sont pas encore en mesure d’utiliser efficacement l’IA, non pas parce qu’elles manquent d’intérêt, mais parce que leurs fondations ne sont pas prêtes.
Le plus gros problème ? Les données. Vous ne pouvez pas construire des systèmes d’IA utiles sur du chaos. Et la plupart des données des grandes entreprises sont justement chaotiques. Des années de dette technique ignorée, des systèmes désorganisés et un manque de gouvernance centralisée des données ont rendu difficile l’obtention de données de base correctes. De nombreuses équipes ne réalisent à quel point leurs systèmes sont défaillants que lorsqu’elles essaient d’exécuter une charge de travail d’IA et qu’elles la voient s’effondrer. Certains savaient que leurs données étaient imparfaites. Très peu ont compris à quel point elles étaient fondamentalement inutilisables pour l’IA.
Il y a également une déconnexion stratégique. Les dirigeants tombent souvent dans le piège de penser que l’IA apportera une valeur ajoutée à l’entreprise dès le départ. Ce n’est pas le cas. Si l’on ne s’attaque pas à ces faiblesses fondamentales et si l’on ne fait pas le ménage dans la pile de données, l’IA devient un centre de coûts comme les autres. Et les dirigeants le remarquent. Les dirigeants hésitent, car les DSI connaissent les risques et savent que leur carrière est liée aux résultats.
Si vous voulez passer de l’expérimentation à la réussite à long terme, concentrez-vous sur ce point. Oubliez le battage médiatique. L’IA a besoin d’une structure, de données propres, d’une architecture solide et d’une gouvernance évolutive. Si ces éléments ne sont pas en place, rien d’autre ne peut se produire. Les entreprises qui y parviendront dépasseront celles qui n’y parviendront pas.
Il y a un décalage entre les messages de demande d’IA envoyés par les fournisseurs et les performances réelles du marché.
Les fournisseurs de cloud Les fournisseurs de services d’informatique dématérialisée (cloud) poussent fortement l’idée de l’IA. Ils annoncent une demande énorme, construisent des centres de données massifs et font des déclarations publiques audacieuses. Certains augmentent leurs dépenses d’investissement de plus de 40 % pour répondre à ce qu’ils décrivent comme un intérêt massif pour l’infrastructure de l’IA. À première vue, cela semble passionnant. Mais en dessous ? Les chiffres ne concordent pas tout à fait.
Les revenus n’ont pas suivi ce niveau d’investissement. De nombreux fournisseurs n’atteignent toujours pas les objectifs fixés par Wall Street en dépit de toutes les discussions sur l’IA. Il y a une contradiction. Si la demande d’infrastructures d’IA est aussi écrasante que le prétendent les fournisseurs, pourquoi les recettes n’augmentent-elles pas parallèlement ? Pourquoi tant d’offres d’emploi liées à l’IA ne sont-elles pas financées ? Pourquoi y a-t-il des listes d’attente pour les GPU, mais aucun retour mesuré pour l’instant ?
C’est là que les choses deviennent inconfortables pour les investisseurs. L’infrastructure de l’IA est coûteuse. Et le matériel de pointe n’est pas bon marché, surtout à grande échelle. Mais pour l’instant, le marché considère l’IA comme un futur moteur de revenus, et non comme un moteur actuel. C’est pourquoi certaines allocations de capital semblent prématurées. En réalité, de nombreuses entreprises n’adoptent pas l’IA assez rapidement pour justifier la construction d’infrastructures aujourd’hui.
Le problème fondamental est que l’on confond le potentiel futur avec l’état de préparation du marché actuel. Oui, l’IA est là. Et oui, elle va remodeler beaucoup de choses. Mais l’écart entre ce qui est promu publiquement et ce qui est réellement utilisé pour générer de la valeur commerciale est encore important.
Pour les dirigeants qui envisagent de recourir à l’IA, cela signifie qu’il faut être prudent. Ne suivez pas uniquement les signaux de l’infrastructure. Recherchez des déploiements réels. Recherchez des études de cas. Demandez-vous si vos partenaires techniques vendent de l’ambition ou s’ils fournissent des fonctions. L’alignement à long terme entre la demande de cloud et l’impact sur l’entreprise se fera, mais il ne sera pas rapide et il ne sera pas le fruit d’un battage médiatique.
La qualité et la gestion des données sont les principaux obstacles à un déploiement efficace de l’IA
Le battage médiatique autour de l’IA passe souvent sous silence le véritable goulot d’étranglement : les données. C’est logique. La gestion des données n’a rien de tape-à-l’œil. Mais c’est là que la plupart des projets d’IA commencent à s’enliser. L’IA générative, les systèmes prédictifs, les modèles basés sur des agents, rien de tout cela ne fonctionne sans données propres, structurées et pertinentes. Dès que vous commencez à déployer des applications réelles, les fissures apparaissent. Et elles ne sont pas minces.
La plupart des entreprises s’appuient sur des systèmes de données fragmentés, construits au fil des années, voire des décennies. Certaines de ces données sont dupliquées. Certaines sont incomplètes. Beaucoup sont stockées dans des formats incompatibles d’un service à l’autre. Ces problèmes étaient tolérés lorsque les enjeux étaient moindres. Mais les systèmes d’IA ont besoin de cohérence. Ils ont besoin de précision. Et surtout, ils ont besoin de gouvernance, de règles qui rendent les données utilisables par toutes les équipes, en toute sécurité et à toute vitesse.
Une fois que le déploiement de l’IA commence, ces faiblesses ne sont plus théoriques. Elles sont coûteuses. Les équipes perdent du temps à nettoyer les ensembles de données. La qualité des résultats s’en ressent. Il devient difficile de se fier aux résultats. En conséquence, de nombreux dirigeants se retirent discrètement. Ils ne veulent pas continuer à financer des initiatives qui révèlent des faiblesses fondamentales qu’ils ne sont pas prêts ou disposés à corriger.
Les DSI et les directeurs techniques se montrent prudents, à juste titre. Réparer les systèmes de données n’est pas donné. Mais les ignorer, c’est garantir l’échec. Et cet échec devient évident lorsque les projets n’aboutissent pas ou que les résultats ne peuvent être validés. Certains dirigeants choisissent d’abandonner des initiatives plutôt que de justifier des dépenses continues sans retour réel. Il s’agit là d’une protection des ressources.
Si vous voulez vraiment que l’IA apporte de la valeur, votre infrastructure de données doit être à la hauteur de vos ambitions. Oubliez les ensembles de données minimum viables. Réglez les problèmes fondamentaux. Cela signifie qu’il faut s’engager en faveur de la qualité des données, unifier les normes, supprimer les silos et investir dans une architecture évolutive. L’IA est peut-être nouvelle. Les problèmes de données ne le sont pas. Mais les éviter a un coût que vous ne pourrez pas amortir plus tard.
Le manque de professionnels qualifiés dans le domaine de l’IA aggrave les échecs des entreprises en matière d’IA
Les systèmes d’IA nécessitent un autre type de réflexion, de raisonnement statistique, d’architecture de modèle, d’opérations d’apprentissage automatique. Et à l’heure actuelle, les personnes possédant ces compétences sont rares. La plupart des équipes informatiques des entreprises n’ont pas été conçues pour l’IA. Le déploiement efficace de l’IA exige des talents capables de faire le lien entre la profondeur technique et la logique commerciale. C’est une lacune que la plupart des organisations n’ont pas encore comblée.
Les fournisseurs de cloud font leur part du travail. Ils ont créé des outils pour rendre l’IA plus accessible, des plateformes, des API, des intégrations en un clic. Mais aucun de ces outils n’est utile si l’équipe sur le terrain ne comprend pas comment les utiliser. L’automatisation permet de passer à l’échelle supérieure. Mais les dix premières étapes, le choix des modèles, l’élaboration des flux de travail, la conservation des données de formation, relèvent toujours de l’intelligence humaine.
Ce déficit de talents modifie les résultats. Les projets prennent plus de temps. Les erreurs d’intégration augmentent. Les équipes commerciales n’obtiennent pas ce dont elles ont besoin. Pire encore, les décisions sont prises par des personnes qui ne comprennent pas pleinement les capacités ou les limites des systèmes qu’elles déploient. Cela conduit à des systèmes qui ne sont pas alignés sur les objectifs de l’entreprise ou qui introduisent des risques de conformité qui n’ont pas été identifiés à temps.
Pour être compétitif dans le domaine de l’IA, vous devez développer votre expertise interne. L’attente de recrutements externes n’est pas suffisante. Les dirigeants avisés investissent déjà dans le renforcement des capacités de l’ensemble de leur personnel, dans la formation, le perfectionnement, la définition de rôles et de fonctions spécifiques à l’IA. Il ne s’agit pas d’embaucher un scientifique des données et d’espérer une transformation. Il s’agit de réécrire ce à quoi ressemblent les compétences en matière de leadership technologique à l’avenir.
Si votre personnel ne sait pas piloter l’avion, vous ne devez pas vous étonner qu’il n’atterrisse pas bien. Vous avez besoin d’experts, payés par vos soins, qui comprennent les détails, les lacunes et la feuille de route à long terme. C’est ainsi que vous cesserez de considérer l’IA comme une simple expérience et que vous en ferez une capacité essentielle de votre entreprise.
Les signaux trompeurs de l’adoption de l’IA, y compris les emplois fantômes et les crédits, faussent les progrès réels.
Certains fournisseurs de cloud se concentrent davantage sur l’apparence de l’élan de l’IA que sur sa mise en œuvre réelle. Ils proposent des crédits gratuits, publient des études de cas sur l’IA sans résultats clairs et affichent des offres d’emploi dans le domaine de l’IA qui ne sont pas pourvues. Ces « emplois fantômes » sont censés suggérer une expansion, une demande de talents et une évolution des produits, mais ils visent davantage à influencer la perception qu’à mesurer la croissance.
Les entreprises qui tentent de prendre de vraies décisions sur la base de ces signaux peuvent être induites en erreur. Un excès de bruit promotionnel fausse la connaissance de la situation. Il est possible de penser que l’adoption de l’IA est plus profonde, plus rapide et plus réussie qu’elle ne l’est en réalité. Les moteurs de marketing tentent de combler l’écart entre ce qui fonctionne et ce qui est promis. Dans certains cas, cet écart ne se réduit pas.
Ce type de positionnement profite temporairement aux vendeurs. Il maintient l’optimisme des investisseurs. Il attire l’attention. Mais pour les entreprises qui achètent, cela pose des problèmes. Elles prennent des décisions budgétaires fondées sur des attentes exagérées. Elles lancent des projets en pensant qu’elles sont en retard alors qu’en réalité, très peu de concurrents ont résolu les défis les plus élémentaires. Ce décalage oblige à des déploiements précipités avec un faible retour sur investissement, ce qui donne un faux élan qui conduit à la frustration.
Les dirigeants doivent regarder au-delà des annonces. Tout bruit n’est pas synonyme de traction. Examinez où de véritables résultats d’IA sont créés, avec des cas d’utilisation vérifiés et des gains de performance internes. Si les systèmes ne peuvent pas encore être évalués ou si les leçons ne peuvent pas être répétées au sein des équipes, il ne s’agit pas d’un succès. C’est du marketing. La clarté et les preuves sont plus efficaces que l’image de marque.
L’adoption réussie de l’IA nécessite un déploiement stratégique et progressif ainsi qu’un renforcement des capacités internes.
La rapidité n’est pas toujours synonyme d’efficacité. Les entreprises qui tirent une réelle valeur de l’IA travaillent avec intention. Elles développent leur force interne, leur personnel, leurs systèmes et leurs processus, avant de mettre en place des solutions à grande échelle. Ces organisations s’éloignent de l’ancien modèle qui consistait à injecter de l’argent dans les tendances et à espérer des résultats optimaux. Elles se concentrent sur des objectifs précis, testent l’IA sur des problèmes commerciaux spécifiques et prouvent la valeur de leurs solutions par l’exécution, et non par des présentations.
L’élan grandit avec chaque projet qui fonctionne. Commencez à petite échelle, là où les résultats peuvent être définis, mesurés et ajustés. Puis intégrez ces enseignements dans un projet de plus grande envergure. Cela permet de renforcer la confiance interne et la profondeur technique, sans risquer de perturber l’ensemble du système. C’est une croissance mesurée qui s’accumule.
Il est essentiel de former votre personnel à l’exploitation et à l’évolution des solutions d’IA. Sinon, vous resterez dépendant de l’expertise externe et externaliserez votre capacité d’innovation. Les projets pilotes devraient servir d’environnements de formation pour le personnel clé. Cela permet de créer de futurs leaders de l’IA au sein de votre organisation. Et les résultats s’améliorent lorsque le contexte commercial et la compréhension technique sont alignés sur les mêmes personnes.
Le facteur le plus important est de savoir si votre équipe peut le concevoir, le valider et le déployer en tenant compte de vos propres contraintes. Lorsque vous contrôlez les outils et les talents en interne, les délais des projets se raccourcissent, les changements sont moins coûteux et l’adoption se généralise. Les PDG et les DSI qui suivent cette voie ne se contenteront pas de survivre au cycle de l’engouement, ils définiront l’avenir.
Les organisations risquent de plus en plus d’être divisées en matière de capacités d’IA.
Ce que nous voyons aujourd’hui, c’est une séparation claire qui se forme sur le marché. D’un côté, il y a les entreprises qui ont investi dans leur infrastructure de données, qui se sont dotées de talents internes en matière d’IA et qui ont exécuté leurs projets avec soin. De l’autre côté, on trouve des entreprises qui tentent encore de résoudre des problèmes de préparation de base. Le premier groupe applique l’IA générative de manière stratégique, réduisant les coûts d’exploitation, accélérant les flux de travail et améliorant l’expérience client. Ces gains sont réels et s’accumulent.
Le second groupe, celui qui réagit tardivement ou qui s’appuie sur des solutions d’IA de surface, ne fait pas de progrès comparables. Nombre d’entre eux testent encore des modèles sans disposer de la structure organisationnelle nécessaire au déploiement. Ils sont confrontés à des projets pilotes bloqués, à des dépassements de budget et à des équipes sous-équipées pour procéder à des itérations en production. Il en résulte un écart de performance de plus en plus important.
Plus les entreprises restent bloquées à des stades de maturité précoces, plus il est difficile de les rattraper. Les leaders de l’adoption de l’IA commencent à construire des systèmes propriétaires, à automatiser des fonctions à forte valeur ajoutée et à tirer des enseignements de l’utilisation réelle. Pendant ce temps, les entreprises qui adoptent tardivement l’IA restent liées à des opérations héritées, sans bénéficier de la même marge ou de la même adaptabilité. Il s’agit d’avoir la discipline nécessaire pour construire des fondations solides avant de passer à l’échelle.
Les dirigeants doivent reconnaître que la mise en œuvre de l’IA est stratégique. Elle définit la vitesse à laquelle une organisation peut évoluer sous la pression et l’efficacité avec laquelle elle peut capturer de la valeur dans de nouveaux écosystèmes. Si vous êtes à la traîne, croyez que l’écart ne se réduira pas de lui-même. Les entreprises qui considèrent l’IA comme faisant partie d’une mise à niveau des systèmes à long terme sont celles qui la transforment en levier concurrentiel.
L’optimisme du marché doit s’aligner sur les réalités complexes et à long terme de l’IA d’entreprise.
L’IA fait l’objet d’un grand nombre de déclarations prospectives, dont la plupart sont justifiées. Au fil du temps, l’IA changera la façon dont les industries sont concurrentielles et fonctionnent. Mais à court terme, c’est une autre histoire. Le comportement du marché, les discours des fournisseurs et la préparation interne des entreprises n’évoluent pas à la même vitesse. Ce décalage ralentit l’adoption réelle.
Les fournisseurs de clouds s’efforcent de conquérir des parts de marché. Leur message met l’accent sur la facilité d’utilisation, la rapidité de déploiement et l’énorme potentiel de croissance. Mais la réalité des entreprises ne correspond pas à cette trajectoire. Le processus de mise en œuvre de l’IA dans des environnements hérités, avec des données fragmentées et des processus d’entreprise peu clairs, prend du temps. Les frictions sont importantes. Et de nombreux dirigeants se rendent compte qu’aucun enthousiasme n’est suffisant pour faciliter l’intégration à grande échelle.
Cela signifie que les deux parties, les fournisseurs et les entreprises, doivent se recalibrer. Le battage médiatique n’est pas une stratégie. Si les fournisseurs veulent une croissance à long terme, ils doivent aider leurs clients à réduire les taux d’échec, et pas seulement à vendre plus de capacité. Et si les entreprises veulent une IA durable, elles doivent cesser de courir après la vitesse et commencer à construire la précision, le progrès étant mesuré par des solutions adaptées, et non par le nombre d’expériences.
La voie à suivre est optimiste, mais elle n’est pas courte. Les bénéfices réels sont obtenus lorsque les attentes s’alignent sur les capacités d’exécution. Les dirigeants qui comprennent cela resteront concentrés sur des investissements structurés, un alignement solide des cas d’utilisation et des itérations répétées. Cette approche permet de créer des systèmes qui s’améliorent au fil du temps et ont un impact durable.
En conclusion
L’IA, c’est l’infrastructure, les systèmes, le personnel et la planification, le tout en synchronisation. Les organisations qui réussissent avec l’IA ne jettent pas de l’argent dans le dernier modèle ou ne multiplient pas les crédits cloud. Elles font le travail le moins prestigieux : corriger leurs données, former les talents internes, construire pour la répétabilité.
Si vous êtes à la tête d’une entreprise, la question est de savoir si celle-ci est prête à extraire cette valeur sans se casser la figure en cours de route. Ignorez le bruit. Ignorez les signaux de demande exagérés. Concentrez-vous sur la capacité de votre équipe à construire, déployer et maintenir des systèmes d’IA d’une manière qui serve vos objectifs à long terme.
L’écart entre le potentiel et l’exécution est important. Mais il se réduit de plus en plus pour les entreprises qui réalisent aujourd’hui les bons investissements. La stratégie l’emporte sur la vitesse. La discipline l’emportera sur le battage médiatique. Construisez les fondations, puis passez à l’échelle supérieure. Il n’y a pas de raccourci. Mais il existe un chemin direct si vous êtes prêt à le suivre.
