L’investissement dans l’IA passe du battage médiatique à des résultats mesurables
L’IA ne va nulle part, mais la façon dont les entreprises investissent dans ce domaine évolue rapidement. Nous sortons de la phase des « objets brillants ». Les dirigeants avisés n’injectent plus d’argent dans l’IA simplement pour dire qu’ils le font. Désormais, il s’agit avant tout d’obtenir des résultats. Si votre initiative en matière d’IA n’est pas en mesure d’améliorer vos chiffres, vos revenus, vos coûts et la valeur de vos clients, elle ne durera pas.
Cela s’est déjà vu. Pendant le boom des « dot-com », des milliers de start-ups ont explosé sur la scène, mais seules quelques-unes, comme Google et Facebook, ont survécu au battage médiatique et ont apporté une valeur ajoutée à long terme. L’IA se dirige vers un arc similaire. À l’heure actuelle, les valorisations de nombreuses entreprises spécialisées dans l’IA atteignent des sommets. Mais les investisseurs commencent à se demander si ces chiffres correspondent à des revenus réels. Si ce n’est pas le cas, nous assisterons à une correction. Il ne s’agira pas d’un effondrement, mais d’un passage à une véritable création de valeur.
Ce n’est pas mauvais. C’est sain. Cela signifie que les entreprises et les investisseurs soutiendront les projets d’IA qui sont financièrement viables et qui ont fait leurs preuves sur le plan opérationnel. Les gagnants de cette nouvelle vague seront les plateformes d’IA qui réduisent les coûts, rationalisent les opérations et génèrent des bénéfices mesurables dès aujourd’hui. Vous n’avez plus besoin d’une feuille de route sur dix ans pour justifier le déploiement de l’IA. Vous avez besoin d’un historique de six mois avec des retours clairs.
John Bates, PDG de SER Group, l’a bien dit : les logiciels qui survivront seront ceux qui « feront bouger l’aiguille financière ». Il a vécu le krach des dot-com et en est sorti grandi, son point de vue est important. La tendance est claire : les outils qui améliorent les performances, même de manière progressive, continueront à être utilisés et financés.
C’est une bonne nouvelle pour les dirigeants qui se concentrent sur la stratégie d’entreprise. Vous pouvez ignorer le superflu et vous concentrer sur un déploiement qui donne des résultats. Veillez à ce que vos équipes soient alignées sur ce point : ne courez pas après le battage médiatique. Cherchez les résultats.
Émergence de nouvelles fonctions exécutives dédiées à l’IA
L’IA dépasse aujourd’hui largement le champ d’action d’un département informatique. Elle est devenue une fonction centrale de l’entreprise, stratégique, volatile et déterminante pour l’entreprise. Cela signifie que vous avez besoin d’un leadership adéquat. Il ne s’agit pas seulement de DSI qui font double emploi. Nous envisageons désormais un leadership dédié à l’IA, et notamment un « Chief Artificial Intelligence Officer » (responsable en chef de l’intelligence artificielle).
Ce rôle n’est pas une nouvelle tendance. Il s’agit de la prochaine étape logique. L’IA ne se comporte pas comme les systèmes traditionnels. Elle est probabiliste. Cela signifie qu’elle donne des résultats différents en fonction du contexte et du temps, et pas toujours cohérents. C’est un problème si personne ne se l’approprie au niveau de la direction. Si les outils d’IA alimentent vos tableaux de bord, vérifient les candidats à l’emploi ou génèrent des informations critiques, vous ne voulez pas de suppositions. Vous voulez de la gouvernance, de la responsabilité et de l’alignement.
C’est pourquoi des entreprises comme SER Group ont nommé leur propre responsable de l’intelligence artificielle. John Bates, leur PDG, a reconnu qu’il était essentiel d’avoir une personne responsable de la stratégie, des performances et de la gestion des risques en matière d’IA, une personne qui possède les données d’entrée, les résultats des modèles et la façon dont ils s’intègrent dans toutes les unités d’affaires.
Le CAIO établira des normes de fiabilité, suivra la manière dont l’IA tire parti des données propriétaires et veillera à ce qu’elle soutienne, et non contredise, votre mémoire institutionnelle. Ce rôle ne consistera pas à mener des expériences d’IA. Il s’agira de transformer l’IA en infrastructure. Stratégique, cohérente et responsable.
Si votre entreprise utilise l’IA dans tous les services et si ces données influencent les décisions, n’attendez pas. Nommez les responsables. Indiquez clairement qui est responsable de la fonction. Car lorsque l’IA est le travail de tout le monde, elle ne devient la responsabilité de personne.
Intégration approfondie de l’IA dans les systèmes d’entreprise de base
Si votre IA fonctionne en parallèle, c’est qu’elle n’en fait pas assez. La véritable valeur commerciale intervient lorsque l’IA est intégrée aux systèmes que vous utilisez déjà (finances, paie, opérations, référentiels de contenu). C’est alors qu’elle devient un véritable moteur pour la prise de décision et l’amélioration des processus. Les outils autonomes peuvent générer du contenu. Mais les équipes dirigeantes veulent plus que du contenu, elles veulent de l’information, du contrôle et de l’action.
L’IA a besoin d’accéder à vos données institutionnelles : documents, factures, mémos, présentations, courriels internes, fichiers structurés et non structurés. Il ne s’agit pas simplement d’archives passives, c’est là que se trouve votre vérité opérationnelle. L’intégration de l’IA dans ces systèmes lui permet d’extraire des modèles, de détecter les incohérences, d’optimiser les flux de travail et de faire émerger des recommandations qui reflètent réellement le fonctionnement de votre entreprise.
C’est là que le traitement intelligent des données (AIDP) devient stratégique. Il relie les données de l’entreprise à des modèles de langage capables de faire plus qu’un simple résumé, il permet de découvrir des informations qui modifient la façon dont les décisions sont prises. John Bates, PDG de SER Group, qualifie l’AIDP de nouvelle couche entre les opérations commerciales et les systèmes d’intelligence artificielle. Ce n’est pas théorique. Il pense que 2026 sera l’année où les organisations commenceront à voir l’AIDP rentrer dans leurs frais, parce qu’elle effectue un travail réel et réduit les coûts réels.
Pour les dirigeants, le principal enseignement est le suivant : vous ne pouvez pas vous permettre d’utiliser l’IA de manière isolée. Intégrez-la en profondeur, avec précision. Commencez par la couche de données. Ne vous contentez pas de penser à déployer l’IA, connectez-la, entraînez-la à votre environnement et mesurez ce qu’elle vous rapporte. Si elle n’est pas reliée à vos flux de travail principaux, vous n’obtiendrez pas le retour sur investissement escompté.
Expansion des applications de l’IA dans les RH et la détection de la cyberfraude.
L’IA progresse maintenant rapidement dans des domaines qui étaient riches en données mais qui évoluaient lentement : Les RH et la détection de la cyberfraude. Ces fonctions traitent d’importants flux d’informations, de modèles de comportement humain et de facteurs de risque en constante évolution. C’est exactement là que l’IA est performante, lorsqu’elle est formée et déployée correctement.
Dans le domaine des ressources humaines, nous constatons que L’IA accélère la sélection des candidatsL’IA est capable d’établir des listes de candidats, de repérer les talents internes à fort potentiel et d’indiquer si les personnes les plus performantes envisagent de changer de poste. L’IA peut établir des listes de candidats présélectionnés, effectuer des contrôles de connaissance du client et même aider les responsables du recrutement à repérer les points forts cachés dans un CV qui, autrement, passeraient inaperçus.
John Bates, du SER Group, a fait remarquer que les concurrents utilisent déjà l’IA pour analyser les signaux publics, les canaux sociaux et les sites d’offres d’emploi, afin d’attirer les talents. Pour contrer ces efforts, vous devez disposer de vos propres systèmes d’IA qui soient rapides, justes et en perpétuel apprentissage. L’IA ne se contente pas de soutenir les RH, elle devient centrale dans la manière dont les entreprises défendent et développent leur stratégie en matière de talents.
La cybersécurité devient encore plus urgente. La montée en puissance des deepfakes et des contenus frauduleux hyperréalistes rend les défenses traditionnelles inadaptées. L’IA est désormais essentielle pour la détection en temps réel des schémas de fraude, la vérification des transactions et l’authentification des médias numériques. Selon M. Bates, c’est là que la « bonne » IA doit contrer la « mauvaise » IA. Il s’agit d’un affrontement tactique et technique, et l’échelle sera déterminante.
Le message pour les dirigeants est clair : l’IA n’est plus seulement un outil d’arrière-plan. Dans les domaines des ressources humaines et de la sécurité, elle devient une capacité de première ligne. Si vos systèmes n’utilisent pas l’IA pour détecter les menaces ou retenir les talents, les systèmes de quelqu’un d’autre travaillent probablement contre vous.
Le virage stratégique des RH vers la mesure des résultats pilotés par l’IA.
L’IA dans les RH entre dans une phase plus exigeante. Il ne suffit pas de mettre en œuvre des outils qui semblent avancés ou qui promettent l’efficacité. Ce qui compte désormais, c’est une performance mesurable, des résultats clairs et reproductibles en matière de recrutement, d’engagement et d’expérience des employés. En d’autres termes, si l’IA n’améliore pas les indicateurs clés du personnel, son déploiement n’en vaut pas la peine.
Les équipes RH sont invitées à quantifier exactement l’impact de l’IA. A-t-elle raccourci les délais d’embauche ? A-t-elle réduit l’attrition ? A-t-elle aidé les managers à prendre plus rapidement de meilleures décisions ? Il s’agit désormais d’attentes de base, et non plus d’objectifs ambitieux. Amy Cappellanti-Wolf, vice-présidente exécutive et directrice des ressources humaines chez Dayforce, souligne que l’accent mis sur le retour sur investissement de l’IA définira les organisations RH les plus performantes d’ici 2026. Les responsables des ressources humaines devront montrer les chiffres, et non plus parler de potentiel.
Lorsque l’IA prédit quels rôles sont les plus difficiles à pourvoir ou qu’elle signale rapidement les schémas de désengagement, elle ajoute une véritable intelligence opérationnelle à la gestion des talents. Lorsqu’elle aide à personnaliser les parcours de développement ou à identifier les membres de l’équipe sous-utilisés, elle devient un accélérateur d’activité. Mais cela n’a d’importance que si vous pouvez suivre son influence de bout en bout.
La position stratégique des RH se renforce car elle se situe désormais à l’intersection des données, de la performance et de l’expérience. Les entreprises qui gagneront traiteront les RH non pas comme une simple fonction de soutien, mais comme une capacité à fort effet de levier alimentée par l’IA et validée par des mesures claires.
L’accent est mis sur les compétences, l’adaptabilité et la rapidité d’apprentissage plutôt que sur les effectifs.
La valeur de la main-d’œuvre évolue, passant de la taille de l’équipe ou du pedigree à la capacité, à la flexibilité et à la vitesse d’apprentissage. Les organisations commencent à se rendre compte que la performance ne dépend pas seulement du nombre d’employés. Il s’agit de la rapidité avec laquelle vos équipes peuvent apprendre, s’adapter et appliquer de nouvelles compétences à de nouveaux environnements.
En 2026, les décisions d’embauche et de promotion reposeront moins sur des diplômes statiques que sur une agilité d’apprentissage démontrée. Niki Armstrong, directrice administrative et juridique chez Pure Storage, explique que l’on passe des échelons de carrière traditionnels à des parcours de développement dynamiques, ce qu’elle appelle des « portefeuilles de réinvention ». Cela signifie que les entreprises rechercheront des personnes capables de passer d’un rôle à l’autre, d’élargir leur champ d’action et d’acquérir de nouvelles compétences au fur et à mesure de l’évolution du marché.
Ce changement affecte également la manière dont les entreprises définissent la productivité. Les effectifs ne serviront plus de variable d’ajustement. La capacité par personne, ce qu’elle apprend, la rapidité avec laquelle elle l’applique et sa capacité à pivoter deviendront la véritable mesure de la performance. Cela exige une nouvelle approche du développement interne. Les boucles de rétroaction rapides, le microapprentissage, le développement à la demande et la mobilité entre les départements seront plus importants que la titularisation ou l’ancienneté.
Pour les cadres, les implications sont directes. Vous aurez besoin de stratégies de gestion des talents qui récompensent la vitesse d’apprentissage et l’adaptabilité, et pas seulement les résultats sur papier. Cela signifie qu’il faut investir dans une infrastructure évolutive de perfectionnement des compétences, repenser les modèles d’évaluation et donner aux cadres les moyens d’accompagner les talents, et pas seulement de les évaluer. Les systèmes existants de suivi de la curiosité et de la résilience seront plus importants que les anciens indicateurs de performance.
Changement fondamental du lieu de travail vers la maîtrise de l’IA et la gouvernance éthique
D’ici 2026, on s’attend à ce que la maîtrise de l de base en matière d’IA sera attendue dans presque toutes les fonctions. Si vos équipes ne peuvent pas demander, valider et interpréter efficacement les résultats de l’IA, elles prendront du retard. À mesure que l’IA s’intègre aux flux de travail quotidiens, de l’aide à la décision à l’automatisation opérationnelle, il ne s’agit plus d’un domaine de compétences spécialisées. Il s’agit d’une compétence de base.
Niki Armstrong, directrice administrative et juridique chez Pure Storage, est claire à ce sujet : Les compétences en matière d’IA doivent aller au-delà de l’utilisation des outils. Les équipes doivent comprendre comment l’IA parvient à un résultat, identifier les biais ou les inexactitudes dans les résultats et gérer les risques éthiques potentiels pendant le déploiement. La maîtrise n’est pas l’objectif. Mais la compétence, c’est-à-dire le fait d’en savoir suffisamment pour s’engager de manière critique, remettre en question les résultats et façonner de meilleurs résultats, n’est pas négociable.
Ce changement a également un impact direct sur les RH. M. Armstrong souligne que si l’IA peut améliorer l’équité et rationaliser les processus, les RH ne seront pas, et ne devraient pas être, entièrement automatisées. La supervision humaine fournit le contexte, les valeurs et l’intention que l’IA ne peut pas reproduire. La fonction est augmentée et non supprimée. L’IA aidera à prendre des décisions, mais ne les remplacera pas.
La gouvernance est le point d’ancrage qui maintient le tout ensemble. Plutôt que d’appliquer l’éthique après le déploiement, les organisations doivent l’intégrer dès le départ. Cela signifie qu’il faut créer des règles par défaut pour l’équité, la transparence et la conformité, d’autant plus que les réglementations sur les données évoluent d’une région à l’autre. La surveillance continue n’est pas facultative lorsque les résultats de l’IA affectent directement les personnes, les décisions et l’exposition aux risques.
Une gouvernance forte permet également une gestion plus dynamique et en temps réel. Les managers bénéficieront d’informations, de conseils et d’une reconnaissance des schémas grâce à l’IA, ce qui rendra la gestion des performances proactive et axée sur le développement, et non plus réactive et punitive.
Pour les chefs d’entreprise, la direction à suivre est claire : constituer des équipes qui comprennent comment travailler avec l’IA, et pas seulement l’utiliser. Intégrez la conception éthique à l’architecture du système. Et cessez de considérer l’IA comme un outil externe. Ce n’est pas le cas. Elle fait partie de l’organisation qui va de l’avant.
Réflexions finales
L’IA n’est pas magique. C’est un outil, puissant et précieux, mais uniquement lorsqu’il est appliqué avec concentration, discipline et détermination. Le cycle de l’engouement s’estompe et il ne reste plus que le vrai travail : intégrer l’IA dans les opérations de base, suivre les résultats et mettre en place le leadership et les systèmes nécessaires pour la soutenir de manière responsable.
Pour les dirigeants, le mandat est clair. Cessez de considérer l’IA comme un ajout. Elle affecte la stratégie, les talents, les risques et les performances. Nommez les bons dirigeants. Mesurez ce qui compte. Mettez en place une véritable intégration, et non des projets pilotes dispersés. Des RH à la cybersécurité, du renforcement des capacités à l’utilisation éthique, l’IA est désormais directement liée à la manière dont les entreprises sont compétitives.
Nous n’en sommes plus à deviner. Nous savons où l’IA fait bouger l’aiguille et où elle ne le fait pas. L’avantage va aux organisations qui traitent l’IA comme une infrastructure et non comme une automatisation, comme une capacité et non comme une expérience.
Concentrez-vous donc sur ce qui est rentable. Investissez dans ce qui est performant. Et gouvernez ce qui compte. Le prochain chapitre de l’IA sera construit par des dirigeants qui savent faire la différence entre le bruit et la valeur, et qui agissent en conséquence.
