{"id":50256,"date":"2026-02-13T14:36:25","date_gmt":"2026-02-13T13:36:25","guid":{"rendered":"https:\/\/www.okoone.com\/spark\/non-classifiee\/pourquoi-la-plupart-des-entreprises-ne-peuvent-toujours-pas-prouver-que-lia-genere-un-veritable-retour-sur-investissement\/"},"modified":"2026-02-13T14:41:16","modified_gmt":"2026-02-13T13:41:16","slug":"lia-se-generalise-mais-le-suivi-financier-ne-suit-pas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.okoone.com\/fr\/spark\/technologies-et-innovation\/lia-se-generalise-mais-le-suivi-financier-ne-suit-pas\/","title":{"rendered":"L\u2019IA se g\u00e9n\u00e9ralise mais le suivi financier ne suit pas"},"content":{"rendered":"

La plupart des organisations rencontrent des difficult\u00e9s importantes pour quantifier l’impact financier de l’IA<\/h2>\n

L’IA est partout, ou du moins c’est ce qu’il semble. Mais si vous si\u00e9gez 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 r\u00e9sultats mesurables. \u00c0 l’heure actuelle, la plupart des entreprises ne peuvent pas r\u00e9pondre \u00e0 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 mati\u00e8re d’IA en livres ou en dollars r\u00e9els. <\/p>\n

Des \u00e9quipes tr\u00e8s comp\u00e9tentes construisent des mod\u00e8les avanc\u00e9s et int\u00e8grent l’IA g\u00e9n\u00e9rative et agentique. La demande et les investissements sont manifestes. Cependant, il existe un foss\u00e9 entre le d\u00e9ploiement de l’IA et la mesure de sa contribution r\u00e9elle aux r\u00e9sultats. Il s’agit d’un probl\u00e8me commercial et non technique. En l’absence de mesures financi\u00e8res solides li\u00e9es aux activit\u00e9s li\u00e9es \u00e0 l’IA, de nombreuses entreprises ne savent pas o\u00f9 elles en sont. Elles automatisent peut-\u00eatre des processus ou prennent des d\u00e9cisions fond\u00e9es sur des donn\u00e9es, mais elles n’indiquent pas si ces efforts se traduisent par des revenus, des \u00e9conomies de co\u00fbts ou une augmentation des marges. <\/p>\n

Les dirigeants doivent changer leur fa\u00e7on de traiter l’IA, en passant d’outils exp\u00e9rimentaux \u00e0 des produits commerciaux dont les performances sont mesurables. G\u00e9rez-la comme vous le feriez pour une ligne de produits s\u00e9rieuse. Mesurez l’investissement, liez-le aux r\u00e9sultats attendus et suivez les r\u00e9sultats. Ce changement permet de justifier plus facilement les budgets futurs, d’obtenir l’adh\u00e9sion du conseil d’administration et de faire des compromis plus judicieux. <\/p>\n

Si l’IA doit s’\u00e9tendre de mani\u00e8re significative \u00e0 l’ensemble de votre entreprise, elle doit gagner sa place dans votre compte de r\u00e9sultat. Non seulement sur le plan technique, mais aussi sur le plan commercial. <\/p>\n

Si la technologie de l’IA est omnipr\u00e9sente, ses avantages restent largement confin\u00e9s aux am\u00e9liorations op\u00e9rationnelles et de productivit\u00e9<\/h2>\n

L’adoption de l’IA ne ralentit pas. Des services financiers au commerce de d\u00e9tail en passant par les entreprises de produits de consommation, les leaders d\u00e9ploient des mod\u00e8les d’IA \u00e0 grande \u00e9chelle. Les mod\u00e8les d’IA g\u00e9n\u00e9rative sont aujourd’hui largement utilis\u00e9s ; 52 % des entreprises d\u00e9clarent qu’elles explorent ou d\u00e9veloppent actuellement l’IA agentique, des syst\u00e8mes capables de prendre et d’ex\u00e9cuter des d\u00e9cisions avec une intervention humaine minimale. <\/p>\n

Pourtant, l’essentiel de l’impact se produit dans une partie de l’entreprise, les op\u00e9rations. C’est bien, mais c’est limit\u00e9. L’accent est actuellement mis sur l’automatisation des t\u00e2ches r\u00e9p\u00e9titives, la r\u00e9duction du temps de traitement manuel et l’am\u00e9lioration de l’efficacit\u00e9 de la main-d’\u0153uvre. Ce sont l\u00e0 de bons r\u00e9sultats tactiques. Mais elles ne feront pas bouger le march\u00e9 et ne changeront pas la trajectoire de votre entreprise. <\/p>\n

Les fonctions strat\u00e9giques, telles que l’innovation produit, la rapidit\u00e9 de mise sur le march\u00e9 ou la croissance de la client\u00e8le, sont encore sous-utilis\u00e9es par l’IA. Vous laissez de la valeur sur la table si l’IA ne fait que moderniser les t\u00e2ches internes. Pour obtenir des r\u00e9sultats exceptionnels, l’IA doit s’\u00e9tendre \u00e0 la mani\u00e8re dont votre entreprise cr\u00e9e de la valeur, et pas seulement \u00e0 la mani\u00e8re dont elle fonctionne. <\/p>\n

Si vous investissez d\u00e9j\u00e0 massivement dans des plateformes, des mod\u00e8les et des infrastructures de donn\u00e9es, assurez-vous que les cas d’utilisation sont suffisamment importants. L’automatisation de routine permet des gains incr\u00e9mentaux. L’IA strat\u00e9gique, li\u00e9e aux leviers critiques de l’entreprise, permet des gains exponentiels. La plupart des entreprises n’en sont pas encore l\u00e0, mais l’opportunit\u00e9 s’offre \u00e0 ceux qui prennent le virage. <\/p>\n

L’appropriation de la strat\u00e9gie d’IA est fragment\u00e9e, ce qui emp\u00eache une ex\u00e9cution coh\u00e9rente et une responsabilit\u00e9 claire.<\/h2>\n

Pour que l’IA ait un impact, il faut que quelqu’un s’approprie compl\u00e8tement la strat\u00e9gie. Pas \u00e0 temps partiel. Ni partag\u00e9e. \u00c0 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 responsabilit\u00e9 de la strat\u00e9gie des donn\u00e9es \u00e0 un Chief Data Officer ou \u00e0 un Head of Data. C’est une bonne chose. Mais seulement 28 % d’entre elles font preuve de la m\u00eame clart\u00e9 pour la strat\u00e9gie d’IA. Par ailleurs, 40 % des organisations ont r\u00e9parti la responsabilit\u00e9 entre plusieurs cadres. Enfin, 17 % n’ont pas de responsable de l’IA. <\/p>\n

Cette fragmentation ralentit tout : clart\u00e9, hi\u00e9rarchisation, responsabilit\u00e9. Si l’IA est le travail de tout le monde, personne ne dirige vraiment. Les entreprises peuvent toujours lancer d’excellentes exp\u00e9riences techniques, mais elles n’ex\u00e9cuteront pas de feuille de route unifi\u00e9e. Sans leadership clair, il est difficile d’aligner l’IA sur les objectifs de l’entreprise, de hi\u00e9rarchiser les investissements ou d’\u00e9tendre ce qui fonctionne. <\/p>\n

Ce n’est pas une question de hi\u00e9rarchie. C’est une question d’ex\u00e9cution strat\u00e9gique. Quelqu’un doit s’approprier les r\u00e9sultats, les mesures de performance et prendre les d\u00e9cisions difficiles sur les domaines dans lesquels l’IA offre le meilleur retour sur investissement. Dans certaines entreprises, cela pourrait signifier l’\u00e9largissement du champ d’action du Chief Data Officer pour englober l’IA. Dans d’autres, cela pourrait n\u00e9cessiter un responsable d\u00e9di\u00e9 \u00e0 l’IA ou l’int\u00e9gration d’un leadership dans des secteurs verticaux sp\u00e9cifiques. Structurez-le comme vous le souhaitez, mais d\u00e9finissez-le. <\/p>\n

Si vous prenez l’IA au s\u00e9rieux, \u00e9liminez l’ambigu\u00eft\u00e9 organisationnelle. Nommez un responsable comp\u00e9tent et directement responsable. Faites en sorte que les r\u00e9sultats soient clairs. Sinon, l’ex\u00e9cution sera \u00e0 la tra\u00eene par rapport \u00e0 la technologie que vous avez d\u00e9j\u00e0 pay\u00e9e. <\/p>\n

Il est essentiel d’am\u00e9liorer la culture et la ma\u00eetrise des donn\u00e9es pour lib\u00e9rer tout le potentiel des investissements dans l’IA.<\/h2>\n

Les outils d’IA ne cr\u00e9ent pas de valeur si les gens ne savent pas comment les utiliser et s’ils n’ont pas confiance dans les donn\u00e9es sur lesquelles ils reposent. C’est l\u00e0 que de nombreuses entreprises rencontrent des difficult\u00e9s. Malgr\u00e9 l’augmentation de l’adoption de l’IA, la ma\u00eetrise des donn\u00e9es en interne reste insuffisante. Pr\u00e8s de la moiti\u00e9 des dirigeants interrog\u00e9s dans le rapport de Cynozure ont cit\u00e9 la \u00ab\u00a0culture et la ma\u00eetrise des donn\u00e9es\u00a0\u00bb comme leur principale priorit\u00e9 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. <\/p>\n

Lorsque les employ\u00e9s se m\u00e9fient des donn\u00e9es ou ne savent pas comment utiliser les r\u00e9sultats de l’IA, les outils sont mis de c\u00f4t\u00e9. Les projets s’enlisent. L’\u00e9lan ralentit. Au mieux, vous obtenez une adoption partielle. Et cela se traduit par des investissements peu performants. <\/p>\n

Pour les \u00e9quipes dirigeantes, l’am\u00e9lioration de la culture des donn\u00e9es est un atout \u00e0 long terme. Formez les \u00e9quipes \u00e0 interpr\u00e9ter les donn\u00e9es, \u00e0 les remettre en question de mani\u00e8re constructive et \u00e0 se sentir \u00e0 l’aise dans l’utilisation des outils de donn\u00e9es dans les flux de travail quotidiens. Faites-en une norme et non une activit\u00e9 sp\u00e9cialis\u00e9e. Encouragez la transparence dans la mani\u00e8re dont les donn\u00e9es sont collect\u00e9es, trait\u00e9es et transform\u00e9es en d\u00e9cisions. La confiance d\u00e9coule de la clart\u00e9. <\/p>\n

Si vous avez d\u00e9j\u00e0 investi des millions dans l’infrastructure de l’IA, mais que vous n’avez pas pris de mesures pour am\u00e9liorer les comp\u00e9tences de votre personnel, vous risquez d’en perdre le b\u00e9n\u00e9fice. Les donn\u00e9es sont d\u00e9sormais au c\u0153ur des activit\u00e9s de l’entreprise. L’am\u00e9lioration des comp\u00e9tences organisationnelles dans ce domaine jette les bases de gains cr\u00e9dibles et reproductibles gr\u00e2ce \u00e0 l’IA. Votre entreprise sera ainsi mieux positionn\u00e9e pour affronter l’avenir. <\/p>\n

Les organisations sont confront\u00e9es \u00e0 des obstacles distincts dans l’adoption de l’IA, influenc\u00e9s par la taille et l’infrastructure technologique existante.<\/h2>\n

Les obstacles \u00e0 l’IA ne sont pas tous identiques. Les d\u00e9fis que doit relever une entreprise internationale ne sont pas les m\u00eames que ceux auxquels est confront\u00e9e une entreprise de taille moyenne. Le rapport 2026 de Cynozure sur l’\u00e9tat de l’industrie le montre clairement. Les contraintes de budget et de ressources sont le principal obstacle, cit\u00e9 par 25 % des personnes interrog\u00e9es. Pour les petites entreprises, cela signifie que l’IA reste hors de port\u00e9e ou confin\u00e9e \u00e0 des projets pilotes limit\u00e9s et tactiques. Les capacit\u00e9s sont limit\u00e9es et la tol\u00e9rance au risque est naturellement plus faible. <\/p>\n

Les grandes organisations ont des points de friction diff\u00e9rents. Elles ne se battent pas pour s’offrir des exp\u00e9riences d’IA, elles sont bloqu\u00e9es par ce qui est d\u00e9j\u00e0 en place. Vingt pour cent des dirigeants de grandes entreprises d\u00e9signent les syst\u00e8mes existants comme le principal probl\u00e8me. Dix-sept pour cent d\u00e9clarent que c’est le manque d’adh\u00e9sion de la direction ou de l’organisation. Ces entreprises ont de l’envergure, mais souvent pas l’agilit\u00e9, et sans l’alignement de la haute direction, les progr\u00e8s sont bloqu\u00e9s. <\/p>\n

Pour les d\u00e9cideurs, cela souligne l’importance du contexte. Si votre entreprise est plus petite, le d\u00e9fi \u00e0 relever est celui du financement et de la concentration. Si vous g\u00e9rez une op\u00e9ration plus importante, le d\u00e9fi est souvent plus profond, l’infrastructure obsol\u00e8te, la r\u00e9sistance interne ou le manque de clart\u00e9 du soutien de la direction. Il est possible de r\u00e9soudre les deux probl\u00e8mes, mais la marche \u00e0 suivre change en fonction de la taille et de la structure de votre organisation. <\/p>\n

Il n’y a pas d’obstacle universel au succ\u00e8s de l’IA, mais il y a des cons\u00e9quences universelles en cas de retard. Qu’il s’agisse de contraintes financi\u00e8res ou d’inertie structurelle, les \u00e9quipes dirigeantes doivent r\u00e9soudre les obstacles sp\u00e9cifiques qui se dressent devant elles. Sinon, l’\u00e9lan strat\u00e9gique est perdu avant m\u00eame que l’ex\u00e9cution \u00e0 grande \u00e9chelle ne commence. <\/p>\n

Les produits de donn\u00e9es deviennent des outils essentiels pour traduire les efforts en mati\u00e8re d’IA en performances commerciales mesurables.<\/h2>\n

L’IA ne cr\u00e9e une v\u00e9ritable valeur commerciale que lorsqu’elle est li\u00e9e \u00e0 la prise de d\u00e9cision. Si elle ne fait pas bouger les chiffres, elle n’a pas d’importance. L’une des \u00e9volutions les plus concr\u00e8tes actuellement est l’\u00e9mergence de produits de donn\u00e9es, des applications modulaires de l’IA et des donn\u00e9es ax\u00e9es sur les r\u00e9sultats et con\u00e7ues pour des cas d’utilisation sp\u00e9cifiques. Ces produits gagnent du terrain parce qu’ils transforment le travail technique en quelque chose que l’entreprise peut utiliser, mesurer et mettre \u00e0 l’\u00e9chelle. <\/p>\n

Dans l’enqu\u00eate de Cynozure, plus de 70 % des dirigeants ont d\u00e9clar\u00e9 qu’ils attendaient des produits de donn\u00e9es qu’ils apportent le plus de valeur en termes d’autonomie et de performance op\u00e9rationnelles. Il ne s’agit pas seulement d’automatiser des t\u00e2ches ou d’ex\u00e9cuter des tableaux de bord. Il s’agit de construire des composants r\u00e9utilisables qui favorisent la coh\u00e9rence, la rapidit\u00e9 et la prise de d\u00e9cision \u00e9clair\u00e9e dans l’ensemble de l’entreprise. <\/p>\n

En traitant les initiatives en mati\u00e8re de donn\u00e9es et d’IA comme des portefeuilles de produits soutenus par des attentes en mati\u00e8re 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 progr\u00e8s significatifs au niveau du conseil d’administration. Cela permet \u00e9galement de sortir l’IA du laboratoire et de l’int\u00e9grer dans l’entreprise, o\u00f9 les r\u00e9sultats se font r\u00e9ellement sentir. <\/p>\n

Tim Connold, Chief Client Officer chez Cynozure, l’a clairement exprim\u00e9 : \u00ab\u00a0Les produits de donn\u00e9es, et de plus en plus les produits de d\u00e9cision, sont la fa\u00e7on dont les dirigeants transforment la strat\u00e9gie en r\u00e9alit\u00e9.\u00a0\u00bb Lorsque les organisations articulent leurs investissements en IA autour de d\u00e9cisions, ce qu’il faut changer, o\u00f9 investir, comment allouer, elles gagnent en attractivit\u00e9 aupr\u00e8s des conseils d’administration, des investisseurs et des \u00e9quipes op\u00e9rationnelles. <\/p>\n

Si votre entreprise construit d\u00e9j\u00e0 des mod\u00e8les et des pipelines, commencez \u00e0 penser en termes de produits. Pas des outils internes, pas des technologies de validation de concept, mais des produits avec des propri\u00e9taires d\u00e9finis, des attentes en mati\u00e8re d’utilisation et des objectifs de performance commerciale. C’est ainsi que l’IA commencera \u00e0 contribuer \u00e0 la croissance r\u00e9elle de l’entreprise. <\/p>\n

L’accent mis sur la discipline de mesure et la maturit\u00e9 de la gouvernance d\u00e9finira la prochaine phase d’adoption de l’IA.<\/h2>\n

Nous avons d\u00e9pass\u00e9 le stade o\u00f9 les entreprises se demandent : \u00ab\u00a0Pouvons-nous utiliser l’IA ?\u00a0\u00bb. La r\u00e9ponse est d\u00e9j\u00e0 oui. La vraie question est maintenant : \u00ab\u00a0Pouvons-nous prouver que cela fonctionne, commercialement ?\u00a0\u00bb C’est le prochain d\u00e9fi. Et la plupart des entreprises ne sont pas encore pr\u00eates 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 \u00e0 justifier et encore plus difficile \u00e0 d\u00e9velopper. <\/p>\n

Alors que les entreprises passent de l’exp\u00e9rimentation au d\u00e9ploiement au niveau de l’entreprise, les attentes des dirigeants \u00e9voluent \u00e9galement. Les conseils d’administration veulent des preuves, pas seulement des projets pilotes. Cela signifie qu’il faut suivre les r\u00e9sultats non seulement en termes techniques, mais aussi en termes financiers : impact sur le chiffre d’affaires, r\u00e9duction des co\u00fbts, augmentation de la marge ou am\u00e9lioration de l’efficacit\u00e9 du capital. C’est en traitant l’IA comme un atout strat\u00e9gique, et non comme un projet secondaire, que l’on r\u00e9alise de v\u00e9ritables progr\u00e8s. <\/p>\n

Cela n\u00e9cessite une gouvernance mature. Quelqu’un doit rendre compte de la mani\u00e8re dont les initiatives en mati\u00e8re d’IA sont d\u00e9finies, budg\u00e9tis\u00e9es, hi\u00e9rarchis\u00e9es et \u00e9valu\u00e9es. Sans cette discipline, les projets d\u00e9rivent et la confiance s’\u00e9rode. Les cadres de mesure doivent couvrir \u00e0 la fois les performances et les r\u00e9sultats commerciaux. Vous n’avez pas besoin de dizaines de mesures, mais des bonnes, li\u00e9es \u00e0 votre mod\u00e8le d’entreprise et \u00e0 vos objectifs strat\u00e9giques. <\/p>\n

Jason Foster, fondateur et PDG de Cynozure, l’a dit clairement : \u00ab\u00a0L’IA a propuls\u00e9 les donn\u00e9es dans la salle du conseil d’administration. Le d\u00e9fi n’est plus de savoir si les organisations peuvent utiliser les donn\u00e9es et l’IA, mais de savoir si cela fait une diff\u00e9rence significative sur le compte de r\u00e9sultat\u00a0\u00bb. Il a raison. Les organisations leaders en 2026 et au-del\u00e0 seront celles qui g\u00e8rent les investissements dans l’IA comme elles g\u00e8rent tout autre actif de valeur : avec des r\u00e9sultats clairs, une forte responsabilisation et des r\u00e9sultats directement li\u00e9s \u00e0 la performance financi\u00e8re. <\/p>\n

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 d\u00e9cision et dans la planification strat\u00e9gique \u00e0 long terme. Si votre programme d’IA n’est pas li\u00e9 \u00e0 des r\u00e9sultats commerciaux que vous pouvez mesurer, il est temps de le renforcer. C’est de l\u00e0 que viendra le prochain avantage. <\/p>\n

Derni\u00e8res r\u00e9flexions<\/h2>\n

L’IA n’est plus une question technique, c’est une question de leadership. L’infrastructure est l\u00e0. Les talents existent. Les mod\u00e8les fonctionnent. Ce qui s\u00e9pare d\u00e9sormais les premiers des autres, c’est l’ex\u00e9cution : qui peut traduire les investissements dans l’IA en une valeur commerciale r\u00e9elle et mesurable. <\/p>\n

Cela signifie qu’il faut traiter l’IA non pas comme une s\u00e9rie d’exp\u00e9riences, mais comme un portefeuille de produits align\u00e9s sur les r\u00e9sultats. Cela signifie qu’il faut attribuer des responsabilit\u00e9s en mati\u00e8re de performance, et pas seulement en mati\u00e8re de livraison. Cela signifie investir dans la culture et les comp\u00e9tences pour que vos \u00e9quipes aient confiance dans les donn\u00e9es et comprennent comment les utiliser. Enfin, il faut mettre en place des syst\u00e8mes de mesure qui vous permettent de suivre les r\u00e9sultats, non pas dans des mod\u00e8les abstraits, mais dans des r\u00e9sultats r\u00e9els. <\/p>\n

Vous ne pouvez pas adapter ce que vous ne pouvez pas mesurer. Et vous ne pouvez pas vous adapter rapidement si personne ne poss\u00e8de la feuille de route. Si ces \u00e9l\u00e9ments manquent, attendez-vous \u00e0 des r\u00e9sultats d\u00e9croissants. <\/p>\n

Mais si vous dirigez avec discipline, agissez sur la base de donn\u00e9es et vous engagez \u00e0 obtenir des r\u00e9sultats commerciaux, l’IA ne sera pas seulement une capacit\u00e9. Elle constituera un avantage concurrentiel. <\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

L’adoption de l’IA est en hausse, mais l’impact n’est pas clair. La plupart des entreprises ne peuvent pas lier les r\u00e9sultats aux revenus. La faiblesse des mesures, la fragmentation de la propri\u00e9t\u00e9 et le manque de confiance dans les donn\u00e9es freinent les retours sur investissement. Le prochain avantage concurrentiel n’est pas d’avoir plus de mod\u00e8les, mais de traiter l’IA comme un produit commercial avec une propri\u00e9t\u00e9, une gouvernance et un retour sur investissement. <\/p>\n","protected":false},"author":8,"featured_media":50239,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"_yoast_wpseo_metadesc":"La plupart des entreprises d\u00e9ploient l'IA sans en d\u00e9montrer le retour sur investissement. 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