La plupart des organisations rencontrent des difficultés importantes pour quantifier l’impact financier de l’IA
L’IA est partout, ou du moins c’est ce qu’il semble. Mais si vous siégez au conseil d’administration ou dirigez une entreprise pesant un milliard de livres sterling, la vraie question n’est pas de savoir si vous utilisez l’IA. Il s’agit de savoir si elle produit des résultats mesurables. À l’heure actuelle, la plupart des entreprises ne peuvent pas répondre à cette question en toute confiance. Le rapport 2026 State of the Industry Report de Cynozure dresse un tableau clair : seules 15 % des organisations peuvent quantifier l’impact financier de leurs initiatives en matière d’IA en livres ou en dollars réels.
Des équipes très compétentes construisent des modèles avancés et intègrent l’IA générative et agentique. La demande et les investissements sont manifestes. Cependant, il existe un fossé entre le déploiement de l’IA et la mesure de sa contribution réelle aux résultats. Il s’agit d’un problème commercial et non technique. En l’absence de mesures financières solides liées aux activités liées à l’IA, de nombreuses entreprises ne savent pas où elles en sont. Elles automatisent peut-être des processus ou prennent des décisions fondées sur des données, mais elles n’indiquent pas si ces efforts se traduisent par des revenus, des économies de coûts ou une augmentation des marges.
Les dirigeants doivent changer leur façon de traiter l’IA, en passant d’outils expérimentaux à des produits commerciaux dont les performances sont mesurables. Gérez-la comme vous le feriez pour une ligne de produits sérieuse. Mesurez l’investissement, liez-le aux résultats attendus et suivez les résultats. Ce changement permet de justifier plus facilement les budgets futurs, d’obtenir l’adhésion du conseil d’administration et de faire des compromis plus judicieux.
Si l’IA doit s’étendre de manière significative à l’ensemble de votre entreprise, elle doit gagner sa place dans votre compte de résultat. Non seulement sur le plan technique, mais aussi sur le plan commercial.
Si la technologie de l’IA est omniprésente, ses avantages restent largement confinés aux améliorations opérationnelles et de productivité
L’adoption de l’IA ne ralentit pas. Des services financiers au commerce de détail en passant par les entreprises de produits de consommation, les leaders déploient des modèles d’IA à grande échelle. Les modèles d’IA générative sont aujourd’hui largement utilisés ; 52 % des entreprises déclarent qu’elles explorent ou développent actuellement l’IA agentique, des systèmes capables de prendre et d’exécuter des décisions avec une intervention humaine minimale.
Pourtant, l’essentiel de l’impact se produit dans une partie de l’entreprise, les opérations. C’est bien, mais c’est limité. L’accent est actuellement mis sur l’automatisation des tâches répétitives, la réduction du temps de traitement manuel et l’amélioration de l’efficacité de la main-d’œuvre. Ce sont là de bons résultats tactiques. Mais elles ne feront pas bouger le marché et ne changeront pas la trajectoire de votre entreprise.
Les fonctions stratégiques, telles que l’innovation produit, la rapidité de mise sur le marché ou la croissance de la clientèle, sont encore sous-utilisées par l’IA. Vous laissez de la valeur sur la table si l’IA ne fait que moderniser les tâches internes. Pour obtenir des résultats exceptionnels, l’IA doit s’étendre à la manière dont votre entreprise crée de la valeur, et pas seulement à la manière dont elle fonctionne.
Si vous investissez déjà massivement dans des plateformes, des modèles et des infrastructures de données, assurez-vous que les cas d’utilisation sont suffisamment importants. L’automatisation de routine permet des gains incrémentaux. L’IA stratégique, liée aux leviers critiques de l’entreprise, permet des gains exponentiels. La plupart des entreprises n’en sont pas encore là, mais l’opportunité s’offre à ceux qui prennent le virage.
L’appropriation de la stratégie d’IA est fragmentée, ce qui empêche une exécution cohérente et une responsabilité claire.
Pour que l’IA ait un impact, il faut que quelqu’un s’approprie complètement la stratégie. Pas à temps partiel. Ni partagée. À l’heure actuelle, ce n’est pas le cas dans la plupart des entreprises. Le rapport 2026 State of the Industry de Cynozure montre que 80 % des organisations confient la responsabilité de la stratégie des données à un Chief Data Officer ou à un Head of Data. C’est une bonne chose. Mais seulement 28 % d’entre elles font preuve de la même clarté pour la stratégie d’IA. Par ailleurs, 40 % des organisations ont réparti la responsabilité entre plusieurs cadres. Enfin, 17 % n’ont pas de responsable de l’IA.
Cette fragmentation ralentit tout : clarté, hiérarchisation, responsabilité. Si l’IA est le travail de tout le monde, personne ne dirige vraiment. Les entreprises peuvent toujours lancer d’excellentes expériences techniques, mais elles n’exécuteront pas de feuille de route unifiée. Sans leadership clair, il est difficile d’aligner l’IA sur les objectifs de l’entreprise, de hiérarchiser les investissements ou d’étendre ce qui fonctionne.
Ce n’est pas une question de hiérarchie. C’est une question d’exécution stratégique. Quelqu’un doit s’approprier les résultats, les mesures de performance et prendre les décisions difficiles sur les domaines dans lesquels l’IA offre le meilleur retour sur investissement. Dans certaines entreprises, cela pourrait signifier l’élargissement du champ d’action du Chief Data Officer pour englober l’IA. Dans d’autres, cela pourrait nécessiter un responsable dédié à l’IA ou l’intégration d’un leadership dans des secteurs verticaux spécifiques. Structurez-le comme vous le souhaitez, mais définissez-le.
Si vous prenez l’IA au sérieux, éliminez l’ambiguïté organisationnelle. Nommez un responsable compétent et directement responsable. Faites en sorte que les résultats soient clairs. Sinon, l’exécution sera à la traîne par rapport à la technologie que vous avez déjà payée.
Il est essentiel d’améliorer la culture et la maîtrise des données pour libérer tout le potentiel des investissements dans l’IA.
Les outils d’IA ne créent pas de valeur si les gens ne savent pas comment les utiliser et s’ils n’ont pas confiance dans les données sur lesquelles ils reposent. C’est là que de nombreuses entreprises rencontrent des difficultés. Malgré l’augmentation de l’adoption de l’IA, la maîtrise des données en interne reste insuffisante. Près de la moitié des dirigeants interrogés dans le rapport de Cynozure ont cité la « culture et la maîtrise des données » comme leur principale priorité pour 2026. Et ils ont raison. L’IA ne fonctionne pas si les gens ne comprennent pas ou ne croient pas aux principes fondamentaux qui l’alimentent.
Lorsque les employés se méfient des données ou ne savent pas comment utiliser les résultats de l’IA, les outils sont mis de côté. Les projets s’enlisent. L’élan ralentit. Au mieux, vous obtenez une adoption partielle. Et cela se traduit par des investissements peu performants.
Pour les équipes dirigeantes, l’amélioration de la culture des données est un atout à long terme. Formez les équipes à interpréter les données, à les remettre en question de manière constructive et à se sentir à l’aise dans l’utilisation des outils de données dans les flux de travail quotidiens. Faites-en une norme et non une activité spécialisée. Encouragez la transparence dans la manière dont les données sont collectées, traitées et transformées en décisions. La confiance découle de la clarté.
Si vous avez déjà investi des millions dans l’infrastructure de l’IA, mais que vous n’avez pas pris de mesures pour améliorer les compétences de votre personnel, vous risquez d’en perdre le bénéfice. Les données sont désormais au cœur des activités de l’entreprise. L’amélioration des compétences organisationnelles dans ce domaine jette les bases de gains crédibles et reproductibles grâce à l’IA. Votre entreprise sera ainsi mieux positionnée pour affronter l’avenir.
Les organisations sont confrontées à des obstacles distincts dans l’adoption de l’IA, influencés par la taille et l’infrastructure technologique existante.
Les obstacles à l’IA ne sont pas tous identiques. Les défis que doit relever une entreprise internationale ne sont pas les mêmes que ceux auxquels est confrontée une entreprise de taille moyenne. Le rapport 2026 de Cynozure sur l’état de l’industrie le montre clairement. Les contraintes de budget et de ressources sont le principal obstacle, cité par 25 % des personnes interrogées. Pour les petites entreprises, cela signifie que l’IA reste hors de portée ou confinée à des projets pilotes limités et tactiques. Les capacités sont limitées et la tolérance au risque est naturellement plus faible.
Les grandes organisations ont des points de friction différents. Elles ne se battent pas pour s’offrir des expériences d’IA, elles sont bloquées par ce qui est déjà en place. Vingt pour cent des dirigeants de grandes entreprises désignent les systèmes existants comme le principal problème. Dix-sept pour cent déclarent que c’est le manque d’adhésion de la direction ou de l’organisation. Ces entreprises ont de l’envergure, mais souvent pas l’agilité, et sans l’alignement de la haute direction, les progrès sont bloqués.
Pour les décideurs, cela souligne l’importance du contexte. Si votre entreprise est plus petite, le défi à relever est celui du financement et de la concentration. Si vous gérez une opération plus importante, le défi est souvent plus profond, l’infrastructure obsolète, la résistance interne ou le manque de clarté du soutien de la direction. Il est possible de résoudre les deux problèmes, mais la marche à suivre change en fonction de la taille et de la structure de votre organisation.
Il n’y a pas d’obstacle universel au succès de l’IA, mais il y a des conséquences universelles en cas de retard. Qu’il s’agisse de contraintes financières ou d’inertie structurelle, les équipes dirigeantes doivent résoudre les obstacles spécifiques qui se dressent devant elles. Sinon, l’élan stratégique est perdu avant même que l’exécution à grande échelle ne commence.
Les produits de données deviennent des outils essentiels pour traduire les efforts en matière d’IA en performances commerciales mesurables.
L’IA ne crée une véritable valeur commerciale que lorsqu’elle est liée à la prise de décision. Si elle ne fait pas bouger les chiffres, elle n’a pas d’importance. L’une des évolutions les plus concrètes actuellement est l’émergence de produits de données, des applications modulaires de l’IA et des données axées sur les résultats et conçues pour des cas d’utilisation spécifiques. Ces produits gagnent du terrain parce qu’ils transforment le travail technique en quelque chose que l’entreprise peut utiliser, mesurer et mettre à l’échelle.
Dans l’enquête de Cynozure, plus de 70 % des dirigeants ont déclaré qu’ils attendaient des produits de données qu’ils apportent le plus de valeur en termes d’autonomie et de performance opérationnelles. Il ne s’agit pas seulement d’automatiser des tâches ou d’exécuter des tableaux de bord. Il s’agit de construire des composants réutilisables qui favorisent la cohérence, la rapidité et la prise de décision éclairée dans l’ensemble de l’entreprise.
En traitant les initiatives en matière de données et d’IA comme des portefeuilles de produits soutenus par des attentes en matière de performance, les entreprises peuvent suivre ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas. Il est ainsi plus facile de valider le retour sur investissement, de justifier les investissements futurs et de communiquer des progrès significatifs au niveau du conseil d’administration. Cela permet également de sortir l’IA du laboratoire et de l’intégrer dans l’entreprise, où les résultats se font réellement sentir.
Tim Connold, Chief Client Officer chez Cynozure, l’a clairement exprimé : « Les produits de données, et de plus en plus les produits de décision, sont la façon dont les dirigeants transforment la stratégie en réalité. » Lorsque les organisations articulent leurs investissements en IA autour de décisions, ce qu’il faut changer, où investir, comment allouer, elles gagnent en attractivité auprès des conseils d’administration, des investisseurs et des équipes opérationnelles.
Si votre entreprise construit déjà des modèles et des pipelines, commencez à penser en termes de produits. Pas des outils internes, pas des technologies de validation de concept, mais des produits avec des propriétaires définis, des attentes en matière d’utilisation et des objectifs de performance commerciale. C’est ainsi que l’IA commencera à contribuer à la croissance réelle de l’entreprise.
L’accent mis sur la discipline de mesure et la maturité de la gouvernance définira la prochaine phase d’adoption de l’IA.
Nous avons dépassé le stade où les entreprises se demandent : « Pouvons-nous utiliser l’IA ? ». La réponse est déjà oui. La vraie question est maintenant : « Pouvons-nous prouver que cela fonctionne, commercialement ? » C’est le prochain défi. Et la plupart des entreprises ne sont pas encore prêtes pour cela. Pour y parvenir, les organisations ont besoin de cadres de mesure plus solides et de structures de gouvernance plus claires. Sans cela, l’investissement dans l’IA devient difficile à justifier et encore plus difficile à développer.
Alors que les entreprises passent de l’expérimentation au déploiement au niveau de l’entreprise, les attentes des dirigeants évoluent également. Les conseils d’administration veulent des preuves, pas seulement des projets pilotes. Cela signifie qu’il faut suivre les résultats non seulement en termes techniques, mais aussi en termes financiers : impact sur le chiffre d’affaires, réduction des coûts, augmentation de la marge ou amélioration de l’efficacité du capital. C’est en traitant l’IA comme un atout stratégique, et non comme un projet secondaire, que l’on réalise de véritables progrès.
Cela nécessite une gouvernance mature. Quelqu’un doit rendre compte de la manière dont les initiatives en matière d’IA sont définies, budgétisées, hiérarchisées et évaluées. Sans cette discipline, les projets dérivent et la confiance s’érode. Les cadres de mesure doivent couvrir à la fois les performances et les résultats commerciaux. Vous n’avez pas besoin de dizaines de mesures, mais des bonnes, liées à votre modèle d’entreprise et à vos objectifs stratégiques.
Jason Foster, fondateur et PDG de Cynozure, l’a dit clairement : « L’IA a propulsé les données dans la salle du conseil d’administration. Le défi n’est plus de savoir si les organisations peuvent utiliser les données et l’IA, mais de savoir si cela fait une différence significative sur le compte de résultat ». Il a raison. Les organisations leaders en 2026 et au-delà seront celles qui gèrent les investissements dans l’IA comme elles gèrent tout autre actif de valeur : avec des résultats clairs, une forte responsabilisation et des résultats directement liés à la performance financière.
Il ne s’agit pas d’un simple exercice de reporting. Il s’agit d’instaurer une culture dans laquelle l’IA gagne sa place, dans le bilan, dans la prise de décision et dans la planification stratégique à long terme. Si votre programme d’IA n’est pas lié à des résultats commerciaux que vous pouvez mesurer, il est temps de le renforcer. C’est de là que viendra le prochain avantage.
Dernières réflexions
L’IA n’est plus une question technique, c’est une question de leadership. L’infrastructure est là. Les talents existent. Les modèles fonctionnent. Ce qui sépare désormais les premiers des autres, c’est l’exécution : qui peut traduire les investissements dans l’IA en une valeur commerciale réelle et mesurable.
Cela signifie qu’il faut traiter l’IA non pas comme une série d’expériences, mais comme un portefeuille de produits alignés sur les résultats. Cela signifie qu’il faut attribuer des responsabilités en matière de performance, et pas seulement en matière de livraison. Cela signifie investir dans la culture et les compétences pour que vos équipes aient confiance dans les données et comprennent comment les utiliser. Enfin, il faut mettre en place des systèmes de mesure qui vous permettent de suivre les résultats, non pas dans des modèles abstraits, mais dans des résultats réels.
Vous ne pouvez pas adapter ce que vous ne pouvez pas mesurer. Et vous ne pouvez pas vous adapter rapidement si personne ne possède la feuille de route. Si ces éléments manquent, attendez-vous à des résultats décroissants.
Mais si vous dirigez avec discipline, agissez sur la base de données et vous engagez à obtenir des résultats commerciaux, l’IA ne sera pas seulement une capacité. Elle constituera un avantage concurrentiel.
