L’IA entraîne une augmentation significative des dépenses liées au cloud et à l’infrastructure informatique.
Les entreprises entrent dans une nouvelle phase. Celle qui exige plus que des améliorations itératives. Nous assistons à un changement, principalement dû à l’IA, qui oblige à repenser considérablement le cloud et l’infrastructure. Les hyperscalers comme AWS, Microsoft et Google injectent des capitaux dans les mises à niveau de l’infrastructure pour répondre à la demande de calcul issue de l’IA générative. Cette demande de calcul n’est pas en train de plafonner. Elle s’accélère.
Il ne s’agit pas seulement d’acheter plus de serveurs. Il s’agit de jeter les bases d’un avenir fait d’outils intelligents fonctionnant à l’échelle de l’entreprise. Les entreprises l’ont bien compris, et c’est la raison pour laquelle les budgets informatiques augmentent avant même que les revenus n’augmentent. Les capacités d’IA sont intégrées dans les outils standard, les plateformes CRM, les logiciels de productivité, les tableaux de bord analytiques, ce qui les rend plus intelligents, plus rapides et plus prédictifs.
Les entreprises intelligentes n’attendent pas les retombées pour commencer à investir. Elles voient la direction à prendre et investissent en conséquence. La question de savoir si l’IA offre ou non un retour sur investissement immédiat n’est pas la bonne mesure. C’est une question de positionnement des capacités. Lorsque la véritable inflexion se produira, les entreprises déjà conçues pour l’échelle et la vitesse seront gagnantes.
Selon Gartner, les dépenses informatiques mondiales devraient dépasser les 6 000 milliards de dollars d’ici à 2026. Ce n’est pas de la théorie. Il est fondé sur un comportement d’achat réel façonné par la demande d’infrastructures d’IA et l’adoption de dispositifs.
Les logiciels eux-mêmes deviennent plus puissants et plus chers. La raison en est l’IA générative. Selon John-David Lovelock, vice-président chargé de la recherche chez Gartner, « le coût des logiciels augmente, de même que le coût des caractéristiques et des fonctionnalités, grâce à l’IA générative ». C’est une conséquence directe du passage du code traditionnel à des systèmes capables de comprendre, d’apprendre et d’automatiser à un niveau élevé.
Voici donc ce qu’il faut retenir : L’IA n’est plus un jouet pour les laboratoires de recherche. Elle modifie l’économie de la technologie d’entreprise, en commençant par la façon dont nous dépensons et ce que nous construisons pour la soutenir. Les dirigeants qui le comprennent ne sont pas obsédés par les marges à court terme. Ils construisent des systèmes capables de dominer à long terme.
Les retours sur investissement liés à l’IA sont actuellement limités mais devraient arriver à maturité d’ici 2030
Nous n’en sommes qu’au début. Si vous cherchez à tirer des profits rapides de l’IA, vous serez frustré. Les outils sont impressionnants. Les applications se développent. Mais quel est l’impact sur les revenus ? Ce n’est pas encore pour tout de suite.
La plupart des dirigeants le comprennent. Selon une étude de l’IBM Institute for Business Value, près de 80 % des dirigeants ne s’attendent pas à ce que l’IA contribue de manière significative au chiffre d’affaires de l’entreprise avant 2030. Ce niveau de réflexion à long terme est rare, mais nécessaire. Il montre que les entreprises ne confondent pas le battage médiatique et les résultats. Elles parient sur la trajectoire, sur l’évolution de la technologie, et pas seulement sur ce qu’elle fait aujourd’hui.
Il ne s’agit pas d’un problème technique. C’est un problème d’intégration. Les systèmes d’entreprise sont complexes. Remplacer les flux de travail, recycler le personnel, réviser les pipelines de données, tout cela prend du temps. Il ne suffit pas d’appuyer sur un bouton pour que l’intelligence artificielle produise une croissance en six mois. Ce qui compte, c’est que chaque investissement réalisé aujourd’hui se traduise par une capacité accrue. C’est ainsi que l’élan se construit.
Les dirigeants qui comprennent que la patience et l’échelle sont importantes seront les leaders dans ce domaine. Ils ne ralentissent pas les plans de déploiement simplement parce que les retours sont plus longs. Ils observent l’adoption par les équipes et l’infrastructure. Ce type de déploiement est peut-être plus lent, mais il est durable.
Voyez où va la dynamique. Au cours des quatre prochaines années, l’IA devrait stimuler la croissance des entreprises, même si les sommes directement liées à l’IA sont encore faibles. En ce sens, le retour sur investissement se dessine déjà : automatisation plus poussée, outils plus intelligents et prise de décision plus rapide dans l’ensemble des opérations.
Vous ne mesurerez pas son impact à l’aide d’un seul rapport ou d’une seule prévision. Vous le verrez dans la façon dont les entreprises commencent à dépasser les concurrents qui sont restés sur la touche. La rentabilité de l’investissement n’est pas une question de « si », c’est une question d’alignement et de temps.
L’utilisation quotidienne de l’IA par les entreprises augmente, ce qui renforce l’engagement des entreprises à accroître leurs dépenses dans ce domaine.
L’adoption de l’IA ne se fait plus dans le cadre de programmes pilotes. Elle fait désormais partie du flux de travail quotidien. Les dirigeants ne se contentent pas d’approuver les expériences, ils utilisent les outils d’IA dans toutes leurs opérations, de manière cohérente et à grande échelle.
Selon un rapport d’Accenture, plus de deux tiers des cadres supérieurs déclarent utiliser des outils d’IA tous les jours. Il ne s’agit pas d’une utilisation théorique. Il s’agit d’un véritable changement de comportement au sein des organisations. Décideurs, analystes, équipes de support, ils s’appuient sur l’IA pour analyser les données, générer du contenu, optimiser la logistique et faire émerger des opportunités plus rapidement qu’auparavant.
Ce niveau d’utilisation modifie le débat sur le retour sur investissement. L’intégration quotidienne des outils devient un indicateur de l’utilité fondamentale. Les dirigeants ne se contentent pas d’investir dans l’IA, ils s’appuient sur elle. Ils construisent des processus autour d’elle. C’est pourquoi les investissements dans l’IA continuent d’augmenter, même lorsque les revenus directs ne sont pas immédiatement mesurables.
Ce qui se passe actuellement, c’est un enracinement stratégique. Une fois que les outils d’IA font partie de la façon dont les équipes travaillent, cela justifie de nouveaux investissements, de meilleurs modèles, une infrastructure plus solide, une intégration plus poussée avec les systèmes de l’entreprise. Cette boucle de rétroaction stimule l’efficacité opérationnelle et encourage des déploiements d’IA plus étendus.
Pour les chefs d’entreprise, c’est important. Il ne s’agit pas d’attendre que la technologie soit « parfaite ». Il s’agit de reconnaître que l’utilisation à grande échelle indique que l’organisation est prête. Ces entreprises ne sont plus en train d’expérimenter, elles sont en train de passer à l’échelle supérieure. Et celles qui n’ont pas encore franchi ce seuil ont déjà un train de retard.
Les prix des logiciels augmentent en raison de l’intégration de caractéristiques et de fonctionnalités d’IA avancées.
Le marché des logiciels évolue rapidement. Les prix augmentent. Non pas en raison de l’inflation ou des jeux de licences, mais parce que les logiciels eux-mêmes deviennent beaucoup plus performants. L’IA générative est en train de remodeler le paysage des produits, et cette transformation a de réelles implications en termes de coûts.
À mesure que les fournisseurs intègrent les capacités de GenAI dans leurs plates-formes, vous ne payez pas seulement pour l’accès, mais aussi pour la puissance. Il ne s’agit pas de simples mises à niveau. Il s’agit de fonctions d’IA intégrées qui apprennent, automatisent et exécutent des tâches complexes qui nécessitaient auparavant une intervention humaine de haut niveau. Cette fonctionnalité supplémentaire ajoute une valeur mesurable, mais elle augmente également les coûts de développement et d’exploitation, qui se répercutent sur les prix.
John-David Lovelock, vice-président de la recherche et analyste distingué chez Gartner, l’explique clairement : « Le coût des logiciels augmente, et le coût des caractéristiques et des fonctionnalités augmente également grâce à la GenAI ». Cette réalité est déjà visible dans les outils d’entreprise, qu’il s’agisse de systèmes de gestion de la relation client ou de suites de productivité interne.
Pour les dirigeants, le message est le suivant : les coûts augmentent parce que les attentes et les capacités augmentent. Les logiciels basés sur l’IA sont en train de devenir une partie essentielle du système d’exploitation des entreprises modernes. Ils exécutent des processus. Ils réduisent les saisies manuelles. Ils produisent en quelques secondes des résultats qui prenaient des heures.
La budgétisation des logiciels exige désormais de comprendre l’étendue des fonctionnalités et l’adéquation stratégique à long terme, et pas seulement des comparaisons de prix à court terme. Les outils qui exigent davantage d’investissements aujourd’hui positionnent les entreprises pour un modèle opérationnel plus léger et plus intelligent demain. Si vous évaluez les coûts sans tenir compte de l’intégration de l’IA, vous passez complètement à côté de la proposition de valeur.
Principaux enseignements pour les dirigeants
- L’infrastructure d’IA met à l’échelle les investissements dans le cloud : Les entreprises et les hyperscalers développent l’infrastructure cloud pour soutenir les demandes de GenAI, poussant les dépenses informatiques mondiales vers 6 000 milliards de dollars d’ici 2026. Les dirigeants devraient aligner leurs budgets sur l’évolutivité future de l’IA plutôt que sur les rendements à court terme.
- Les retours sont lents, mais la croissance de l’IA dans les entreprises est régulière : La plupart des dirigeants ne s’attendent pas à ce que l’IA génère des revenus importants avant 2030, mais cette technologie est largement considérée comme essentielle à la croissance à long terme. Les décideurs doivent rester concentrés sur l’intégration et le renforcement des capacités plutôt que sur les gains immédiats.
- L’utilisation quotidienne de l’IA alimente des investissements soutenus : Plus de deux tiers des dirigeants utilisent désormais des outils d’IA quotidiennement, ce qui témoigne d’une confiance ancrée dans les opérations de l’entreprise. Les dirigeants devraient approfondir les déploiements de l’IA pour renforcer l’agilité opérationnelle et l’avantage concurrentiel à long terme.
- Les logiciels basés sur l’IA augmentent les coûts des entreprises : La GenAI augmente le coût des logiciels et des fonctionnalités, reflétant des performances élevées et une complexité d’intégration. Les responsables budgétaires doivent prévoir l’augmentation des coûts de licence et donner la priorité aux fonctions d’IA à fort impact qui favorisent l’efficacité.
