L’adoption de l’IA générative se développe rapidement
Nous voyons l’IA générative passer de l’expérimentation à l’exécution à une vitesse que la plupart des entreprises soutiennent rarement. À l’heure actuelle, 95 % des entreprises américaines l’utilisent. Mais ce qui est plus important que le nombre d’utilisateurs, c’est la manière dont ils l’utilisent. Le nombre de cas d’utilisation de l’IA générative en production a doublé entre octobre 2023 et décembre 2024. Et il ne s’agit pas d’une mise en œuvre superficielle, les entreprises intègrent l’IA dans des flux de travail de plus en plus complexes.
Il est clair que l’intérêt est là. Le développement de logiciels reste le principal cas d’utilisationmais l’informatique croît plus vite que n’importe quel autre domaine. C’est intelligent. L’IA générative s’intègre naturellement dans des environnements avec une logique définie et des entrées structurées. Mais aujourd’hui, nous constatons également un regain d’intérêt de la part des opérations, du support client, de la R&D et même de la finance. Le passage d’une utilisation étroite à une application large indique que les dirigeants commencent à considérer l’IA comme une plateforme, et non comme un simple outil.
Pour les dirigeants, cette rapidité d’adoption nécessite moins d’observation et plus d’action. Les fenêtres permettant de bénéficier d’un avantage précoce se referment. Être en retard peut signifier payer plus cher pour les talents, pénétrer des marchés que quelqu’un d’autre a déjà façonnés, ou construire des processus à partir d’hypothèses dépassées sur la façon dont l’IA s’intègre dans l’entreprise. Nous passons de la question « devons-nous utiliser l’IA ? » à la question « où pouvons-nous la mettre à profit ? ».
Selon les enquêtes de Bain & Company, les cas d’utilisation en entreprise ont fait un bond de 101 % sur quatre vagues d’enquête entre octobre 2023 et décembre 2024. Ce n’est pas une tendance. Il s’agit désormais d’une infrastructure.
L’engagement stratégique en faveur de l’IA s’intensifie
Voici la réalité : de plus en plus de dirigeants affirment que l’IA générative est importante, mais trop d’entre eux n’ont toujours pas de plan.
Depuis la fin de l’année 2023, le nombre d’entreprises qui considèrent l’IA comme une priorité stratégique majeure est passé de 9 % à 15 %. Il s’agit d’un bond salutaire, mais cela signifie que 85 % d’entre elles ne la considèrent toujours pas comme essentielle à la stratégie de l’entreprise. Plus encourageant, environ la moitié des entreprises disposent désormais d’une feuille de route claire pour la mise en œuvre de l’IA. Mais cela signifie aussi que la moitié d’entre elles n’en ont pas. Malgré l’élan, l’exécution reste fragmentée et les retards ont un coût.
Faire de l’IA générative un élément de votre feuille de route n’est pas suffisant. Vous avez besoin d’un véritable alignement entre les investissements technologiques et les résultats commerciaux. Trop d « équipes considèrent l’IA comme un projet secondaire. Si votre initiative en matière d’IA reste dans un laboratoire ou un essai de marketing, vous n » évoluez pas, vous ne faites que bricoler. Intégrer l’IA de manière efficace signifie concevoir des flux de travail qui partent du besoin de l’utilisateur et remontent jusqu’au produit, aux données et à l’infrastructure.
Pour les dirigeants, il s’agit d’un moment stratégique. Si votre organisation n’a pas de feuille de route officielle en matière d’IA, commencez dès maintenant. Si vous en avez une, vérifiez si elle est opérationnelle ou théorique. Les feuilles de route n’ont aucune valeur si elles ne sont pas accompagnées de mécanismes de mise en œuvre. La stratégie doit être liée à l’action, rapidement.
Les données de Bain sont simples : le nombre d’entreprises disposant de feuilles de route claires en matière d’IA a augmenté de 18 points de pourcentage au cours de l’année dernière, mais la majorité d’entre elles n’ont toujours pas de plan ou sont bloquées aux premiers stades de l’adoption. Utilisez ces données comme base de référence, non pas pour pointer du doigt, mais pour établir des priorités d’action.
Des défis subsistent en matière d’échelle, de talents et de sécurité.
L’adoption se développe, mais la mise à l « échelle révèle où la plupart des entreprises se heurtent à des frictions. Même lorsque l’IA générative tient ses promesses, sa mise à l » échelle n’est pas prête à l’emploi. Les obstacles sont clairs : la sécurité des données, la protection de la vie privéeLes obstacles sont clairs : la sécurité des données, la protection de la vie privée, le manque de compétences spécialisées. Il ne s’agit pas de problèmes mineurs. La sécurité et la conformité exigent de nouveaux protocoles. La pénurie de talents ralentit les déploiements. Et à mesure que les cas d’utilisation deviennent plus complexes, la qualité des résultats de l’IA devient plus qu’une question technique, elle devient une question de réputation.
Les entreprises sont confrontées à des défis différents selon l « étape où elles se trouvent dans leur parcours d’adoption. Les premiers utilisateurs sont encore en train d » élaborer des processus internes et de préparer leurs équipes. Mais au niveau de l’entreprise, les préoccupations se déplacent vers la sécurisation des données, la protection de la vie privée et l’amélioration de la cohérence des résultats. Ces préoccupations ne sont pas théoriques, ce sont les véritables obstacles à l’obtention d’un retour sur investissement dans tous les services.
Un chiffre qui en dit long : 75 % des entreprises déclarent ne pas disposer d’une expertise interne suffisante pour développer l’IA. Cette pénurie n’affecte pas seulement la vitesse de déploiement ; elle ralentit l’innovation et impose une dépendance excessive à l’égard de fournisseurs qui manquent souvent de contexte par rapport au problème de l’entreprise. Les entreprises qui ont investi très tôt dans la constitution d’un vivier de talents en matière d’IA, en recrutant des ingénieurs, des analystes et des responsables des opérations, progressent désormais plus rapidement parce qu’elles n’ont pas besoin d’externaliser des fonctions essentielles.
La sécurité et la protection de la vie privée sont des priorités croissantes, en particulier pour les entreprises les plus avancées dans la courbe d’adoption. À mesure que les systèmes s’étendent, l’exposition augmente. Les dirigeants d’entreprise doivent revoir de manière proactive les structures de gouvernance dès maintenant, et non pas après un incident. Les performances de l’IA ne sont pas linéaires. Les risques non plus.
Selon les enquêtes 2024 de Bain, les principaux obstacles à l’expansion de l’IA sont la sécurité des données, le manque d’expertise et la fiabilité des résultats, tous cités de manière cohérente au cours des différentes périodes d’enquête.
L’IA générative apporte de la valeur ajoutée à la plupart des entreprises
Malgré les difficultés, l’IA générative fait ses preuves. Les indicateurs de performance sont clairs. Plus de 80 % des cas d’utilisation répondent aux attentes ou les dépassent. Il ne s’agit pas d’un battage médiatique, mais de la preuve que, lorsqu’elle est appliquée correctement, l’IA crée une valeur mesurable. Près de 60 % des entreprises satisfaites des performances de l’IA font état d’améliorations commerciales tangibles, qu’il s’agisse d’une efficacité accrue ou d’une meilleure connaissance des clients.
Ce qui importe plus que la technologie, c’est la façon dont elle est intégrée dans le travail quotidien. Les entreprises qui obtiennent les meilleurs résultats ne limitent pas l’IA à l’automatisation du back-office. Elles l’appliquent là où elle peut avoir une influence directe sur les résultats, la productivité, la rapidité et le chiffre d’affaires. Parmi les entreprises qui ont dépassé le stade des projets pilotes et qui ont pleinement intégré l’IA dans leurs opérations, environ 90 % déclarent qu’elle a atteint ou dépassé leurs objectifs de performance. La barre est haute, et elles sont en train de la franchir.
Cependant, la technologie n’est pas une panacée. La réussite des premières étapes ne signifie pas qu’il sera facile de passer à l’échelle supérieure. Bon nombre des entreprises qui font état d’un impact commercial important reconnaissent également que la mise en œuvre ne s’est pas faite sans heurts. Les changements de processus, l’intégration des données et l’adhésion interne requièrent encore l’attention des dirigeants. Mais la progression est évidente et s’accélère.
Ces chiffres sont tirés de l’enquête de Bain de décembre 2024. Plus de 80 % des cas d’utilisation répondent aux attentes ou les dépassent. Parmi ceux qui sont satisfaits des performances, près de 60 % font état de résultats commerciaux mesurables. Et dans le sous-ensemble des entreprises mises à l’échelle, environ 90 % déclarent que les objectifs ont été atteints, voire dépassés. Si cela ne justifie pas l’attention des dirigeants, rien ne le fera.
Le passage à l’échelle introduit des frustrations et des tensions organisationnelles propres à chaque étape.
À mesure que l’IA générative passe du concept à l’exécution, le type de problèmes auxquels les entreprises sont confrontées change en fonction de leur niveau de maturité. Les entreprises en phase pilote se heurtent souvent à des frictions liées à l’alignement interne. L’adhésion des dirigeants n’est pas uniforme. Les processus ne sont pas conçus pour l’intégration de l’IA. Et l’on hésite à reconfigurer les flux de travail pour s’adapter à un outil que beaucoup considèrent encore comme expérimental. Ces problèmes ralentissent les progrès et diluent les premiers résultats.
Les entreprises qui dépassent la phase pilote sont confrontées à une série de défis différents. La refonte des processus n’est plus une préoccupation majeure. En revanche, la qualité des fournisseurs externes devient un problème plus important. De nombreux fournisseurs ne tiennent pas la route à l’échelle. Ils manquent de robustesse, de précision ou de transparence. Cela n’était pas évident lors des tests initiaux, mais c’est désormais visible et coûteux. La qualité de la production devient un problème récurrent, tout comme les défauts d’intégration qui n’étaient pas apparus à petite échelle.
L’écart entre les adopteurs précoces et les adopteurs matures n’est pas seulement une question de calendrier, mais aussi de points de friction. Les entreprises en phase de démarrage ont besoin d’un engagement plus fort de la part des dirigeants et d’une structure claire pour l’expérimentation. Les entreprises en phase finale ont besoin d’une supervision des fournisseurs, d’une discipline en matière de données et d’une infrastructure capable de soutenir l’IA sans intervention constante. Identifier la situation de votre entreprise vous aidera à résoudre le bon problème.
Selon les données de l’enquête en plusieurs phases de Bain (octobre 2023 à décembre 2024), les utilisateurs pilotes ont généralement signalé la refonte des processus et la faible adhésion des dirigeants parmi leurs principaux problèmes. Les utilisateurs en phase de production ont pointé du doigt les fournisseurs de faible qualité et les résultats incohérents de l’IA. Il ne s’agit pas de frustrations isolées, mais de véritables seuils qui empêchent d’obtenir des résultats à grande échelle.
L’investissement dans l’IA s’accélère
Les capitaux se déplacent là où se trouvent les opportunités. L’investissement dans l’IA ne font plus partie d’un budget d’innovation discrétionnaire, mais des dépenses de base. Entre février et décembre 2024, le budget annuel moyen consacré à l’IA a doublé. Les entreprises consacrent désormais environ 10 millions de dollars par an à des initiatives d’IA générative. Il ne s’agit pas d’un pari spéculatif. Il s’agit d’un engagement à construire des capacités à long terme.
Nous constatons également que les entreprises restructurent le mode de financement de ces projets. Au départ, l’IA bénéficiait d’un financement expérimental ou spécifique à l’innovation. Aujourd’hui, 60 % des programmes bénéficient d’un soutien dans le cadre des cycles budgétaires réguliers. Cela signifie que l’IA est traitée comme une infrastructure opérationnelle, et non plus comme une mise à niveau optionnelle. Cette évolution fait la différence entre les projets pilotes temporaires et la transformation de l’entreprise.
Les investissements dans la main-d’œuvre augmentent également. En moyenne, 160 employés par entreprise consacrent désormais une partie de leur temps à des tâches liées à l’IA générative. Cela représente une augmentation de 30 % en quelques mois seulement. Il ne s’agit pas seulement de développeurs. Il s’agit de responsables des opérations, d’analystes, de gestionnaires de produits et de responsables opérationnels qui intègrent l’IA dans la prestation de services, la logistique et la prise de décision.
Pour les dirigeants, il ne s’agit pas seulement d’autoriser des dépenses plus importantes. Il s’agit de s’approprier l’intégration de l’IA dans les équipes et de fixer des objectifs qui mesurent la valeur réelle. Les augmentations de budget ne sont utiles que si elles s’accompagnent d’une gouvernance et d’une responsabilité solides.
Les chiffres de l’étude 2024 de Bain le confirment. Les budgets moyens consacrés à l’IA ont augmenté de 102 % entre février et décembre. La participation des effectifs aux projets d’IA a augmenté de 30 %. Aujourd’hui, la plupart des programmes d’IA sont régulièrement financés et ne sont plus considérés comme des projets secondaires, mais comme un élément essentiel de la planification de l’entreprise.
Le succès à long terme dépend de la sécurité de la mise à l’échelle et du développement des talents
À ce stade, la question n’est pas celle de l’adoption, mais celle de l’exécution. L’IA générative n’est plus une nouveauté, et les leaders du marché sont déjà bien avancés dans la mise en œuvre à grande échelle. Ce qui les distingue n’est pas la volonté d’utiliser l’IA. Ce qui les distingue, ce n’est pas la volonté d’utiliser l’IA, mais l’efficacité avec laquelle ils la mettent à l’échelle. Et cela se résume à trois choses : la précision dans l’exécution, la sécurité en laquelle vous pouvez avoir confiance et le talent qui comprend à la fois la technologie et l’entreprise.
Alors que de plus en plus d’entreprises déploient l’IA dans des fonctions critiques, les lacunes en matière de capacités et de surveillance deviennent plus visibles. Les structures de gouvernance faibles et les cadres de mise en œuvre ad hoc vont être mis sous pression. Lorsque vous mettez à l’échelle une technologie qui peut générer, catégoriser et interpréter des données de manière indépendante, la discipline opérationnelle doit être verrouillée. La gouvernance des données n’est pas seulement une question de conformité, c’est aussi une question de préservation de la valeur.
Le talent est l’autre moitié de l « équation. Les entreprises qui tirent leur épingle du jeu ont développé des compétences internes. Elles ont embauché des ingénieurs, formé des experts dans leur domaine et intégré la maîtrise de l’IA dans les unités opérationnelles. Il ne s’agit pas d’avoir une équipe centrale d’IA, mais de s’assurer que cette capacité s » étend à l’ensemble de l’organisation sans friction ni lutte constante contre les incendies. Sans cela, les projets d’IA piétinent. Les prototypes peuvent sembler intéressants, mais ils ne produiront pas de valeur durable si le capital humain n’est pas à la hauteur de la portée du système.
Les normes de sécurité doivent évoluer en parallèle. À mesure que les flux de travail de l’IA générative deviennent plus centraux dans l’interaction avec les clients, le développement de produits et le traitement des données, la surface de risque s’étend. Ne pas investir dans des systèmes sécurisés ouvre la porte aux violations de la vie privée, à l’exposition à la propriété intellectuelle et aux perturbations opérationnelles. Il ne s’agit pas d’une hypothèse, mais d’une réalité structurelle. Si vous développez l’IA, vous avez besoin de procédures de sécurité conçues spécifiquement pour elle.
Les enquêtes 2024 de Bain décrivent une ligne de démarcation claire : les entreprises qui s’appuient sur une forte expertise interne et une gouvernance solide surpassent celles qui s’appuient trop sur des solutions externes ou des solutions temporaires. Ce sont également celles qui sont les plus susceptibles de redéfinir le mode de fonctionnement de leur secteur. Il ne s’agit pas de suivre le rythme, mais de décider qui façonnera l’avenir.
En conclusion
L’IA générative n’attend pas. L’infrastructure est en cours de construction, les budgets sont déjà en hausse et les entreprises qui obtiennent des résultats sont celles qui considèrent l’IA générative comme un élément essentiel, et non comme un élément expérimental. L’adoption ne suffit plus. L’avantage vient de la rapidité et de l’efficacité avec lesquelles vous pouvez faire évoluer, sécuriser et intégrer l’IA dans les opérations réelles.
L’écart entre les entreprises qui expérimentent et celles qui se transforment se creuse. Les talents sont importants. La gouvernance est importante. La clarté stratégique est importante. Si vous n’avez pas jeté les bases de l’IA dans votre entreprise, avec un véritable budget, une véritable propriété, une véritable exécution, vous êtes déjà à la traîne.
Il s’agit d’un moment charnière. Les entreprises qui agissent avec concentration et précision ne se contenteront pas de s’adapter à ce changement. Elles seront à l’avant-garde.
