Les investisseurs s'attendent à une explosion de l'utilisation de l'IA. Ce n'est pas le cas : la part des travailleurs utilisant l'IA au travail est en baisse,

Et les profits se font attendre

Les investisseurs s'attendent à une explosion de l'utilisation de l'IA. Ce n'est pas le cas : la part des travailleurs utilisant l'IA au travail est en baisse
et les profits se font attendre

Trois ans après l’essor de l’IA générative, l’enthousiasme semble faiblir. De nouvelles données du Census Bureau des États-Unis montrent une baisse de l’utilisation de l’IA au travail : la part des travailleurs utilisant l'IA dans la production de biens et services est passée à environ 11 %. La chute est particulièrement marquée dans les grandes entreprises, celles qui emploient plus de 250 personnes. D’autres sources rapportent un taux d’usage supérieur, mais toutes convergent vers l’idée d’un ralentissement. Cette situation est une douche froide pour les investisseurs qui, attirés par les promesses, avaient misé massivement sur l’IA en espérant des profits très élevés.

Le 20 novembre 2025, les statisticiens du Census Bureau des États-Unis ont publié des données sur l'adoption de l'IA. Ces données révèlent une tendance qui pourrait avoir des implications financières de plusieurs milliards de dollars. Les chercheurs de l'agence ont demandé aux entreprises si elles avaient utilisé l'IA dans la « production de biens et de services » au cours des deux dernières semaines. L'enquête a révélé ce que les investisseurs redoutaient.

La part pondérée en fonction de l'emploi des Américains utilisant l'IA au travail a baissé d'un point de pourcentage et s'établit maintenant à 11 %. Le Census Bureau des États-Unis n'est qu'une source parmi d'autres. D'autres chercheurs compilent leurs propres estimations de l'adoption de l'IA ; la plupart constatent que le niveau est supérieur à 10 %. Néanmoins, toutes ces enquêtes montrent que l'adoption de l'IA par les entreprises stagne ou chute.


À titre d'exemple, Jon Hartley, de l'université de Stanford, et ses collègues ont constaté qu'en septembre 2025, 37 % des Américains utilisaient l'IA générative au travail, contre 46 % en juin. Une étude menée par Alex Bick, de la Banque fédérale de réserve de Saint-Louis, et ses collègues a révélé qu'en août 2024, 12,1 % des adultes en âge de travailler utilisaient quotidiennement l'IA générative au travail. Un an plus tard, ce chiffre était de 12,6 %.

Ramp Business Corporation, une entreprise américaine de technologie financière, constate qu'au début de l'année 2025, l'utilisation de l'IA a grimpé en flèche dans les entreprises américaines pour atteindre 40 %, avant de se stabiliser. La croissance de l'adoption de l'IA générative semble vraiment ralentir.

À l'heure actuelle, la plupart des projets d'IA échouent. Selon le MIT, le taux d'échec de 95 %. Malgré la ruée vers l'intégration de nouveaux modèles d'IA puissants, environ 5 % des programmes pilotes d'IA parviennent à accélérer rapidement leurs revenus ; la grande majorité stagne, n'ayant que peu ou pas d'impact mesurable sur le compte de résultat. Ce constat amer fait écho à des études récentes selon lesquelles les capacités de l'IA sont surestimées.

Ralentissement de l'adoption de l'IA : explications potentielles

Selon le Census Bureau, l'adoption a fortement chuté dans les plus grandes entreprises, celles qui emploient plus de 250 personnes. Une partie du ralentissement pourrait venir de l’incertitude économique (les guerres commerciales, la baisse de l'immigration, les incertitudes liées aux taux d’intérêt...) qui retarde les investissements technologiques. De plus, l'histoire montre que les nouvelles technologies ont souvent des cycles d’adoption irréguliers.

Prenons l'exemple de l'utilisation de l'ordinateur dans les foyers américains, où le rythme d'adoption a ralenti à la fin des années 1980. Il ne s'agissait là que d'un simple accident de parcours avant les années 1990, où les ordinateurs ont envahi les foyers. Mais d’autres causes, moins rassurantes, apparaissent :

• tensions internes aux entreprises : les dirigeants plébiscitent l’IA, mais les managers et employés l’utilisent beaucoup moins, parfois par crainte pour leur emploi ou par scepticisme opérationnel ;
• doutes sur l’utilité réelle : une perception grandissante que l’IA actuelle n’apporte pas encore les gains de productivité promis pourrait freiner les nouveaux utilisateurs.

Il existe en effet des clivages dans les entreprises. Presque tous les cadres supérieurs vantent les mérites de l'IA. Lors des récentes publications de résultats, près des deux tiers des dirigeants des entreprises du S&P 500 ont mentionné l'IA. Dans le même temps, les personnes réellement chargées de mettre en œuvre l'IA ne sont peut-être pas aussi avant-gardistes, peut-être parce qu'elles craignent que cette technologie ne les prive de leur emploi.

Selon la société de logiciels Dayforce, 87 % des cadres utilisent l'IA dans leur travail, mais seulement 57 % des managers et 27 % des employés en font de même. Il est possible que les cadres intermédiaires mettent en place des initiatives d'IA pour satisfaire les exigences de leurs supérieurs, pour les abandonner discrètement peu de temps après. De plus, certains employés adoptent l'IA, mais l'abandonnent lorsqu'ils ne constatent pas de gain de productivité.

De plus en plus d'éléments tendent à prouver que la génération actuelle de systèmes d'IA n'est pas en mesure de transformer la productivité des entreprises. Si les utilisateurs actuels de l'IA en viennent à croire que son rendement est peu impressionnant, les utilisateurs potentiels pourraient hésiter à l'adopter.

Les rendements des projets d'IA sont inférieurs aux attentes

Jusqu'à présent, les investisseurs ne voient pas l'adoption de l'IA se traduire par une amélioration de la rentabilité ou de la croissance. Selon un sondage réalisé auprès de cadres supérieurs par le cabinet de conseil Deloitte et le Centre for AI, Management and Organisation de l'université de Hong Kong, 45 % ont déclaré que les initiatives en matière d'IA avaient généré des rendements inférieurs à leurs attentes. L'IA peine toujours à tenir ses promesses.


Selon le rapport, seuls 10 % des répondants ont déclaré que leurs attentes avaient été dépassées. Une étude réalisée par McKinsey, un autre cabinet de conseil, a révélé que pour la plupart des organisations, l'utilisation de l'IA n'avait pas encore eu d'impact significatif sur les bénéfices à l'échelle de l'entreprise.

Dans le même temps, les recherches en économie montrent qu'à court terme au moins, l'introduction de l'IA dans les processus peut réduire la productivité de manière inattendue. Les efforts visant à reconfigurer les systèmes informatiques et les flux de travail peuvent temporairement réduire l'efficacité, avant qu'elle ne remonte en flèche, un phénomène qu'Erik Brynjolfsson, de l'université de Stanford, a appelé « la courbe en J de la productivité ».

Certains se demandent s'il existe un autre problème spécifique à l'IA. Un article rédigé par Yvonne Chen, de l'université ShanghaiTech, et ses collègues fait référence au « piège de la médiocrité de l'IA générative ». Grâce à l'IA, les gens peuvent produire quelque chose de « suffisamment bon ». Cela aide les travailleurs les moins performants. Mais l'article conclut que cela peut nuire à la productivité des meilleurs, qui décident alors de travailler moins dur.

D'ici 2030, les Big Tech dépenseront 5 000 milliards de dollars en infrastructures pour fournir des services d'IA. Pour que ces investissements soient rentables, JP Morgan estime qu'elles auront besoin d'environ 650 milliards de dollars par an de revenus liés à l'IA, contre environ 50 milliards de dollars par an aujourd'hui. Les particuliers n'achèteront probablement qu'une fraction de ce qui est finalement nécessaire. Les entreprises doivent faire le reste.

Critiques de l'enquête du Census Bureau des États-Unis

Certains critiques estiment que l'enquête du Census Bureau des États-Unis est trop restrictive. Ils soulignent notamment qu'il est en effet difficile de savoir exactement comment les répondants à l'étude interprètent l'expression « utiliser l'IA dans la production de biens et de services ». Selon les critiques, interroger les employés sur leur propre utilisation au travail pourrait susciter des réponses plus positives que d'interroger les dirigeants sur leur entreprise.

Les partisans de l'enquête du du Census Bureau des États-Unis rétorquent que seul le gouvernement dispose du réseau étendu nécessaire pour obtenir un échantillon véritablement représentatif des entreprises américaines, et pas seulement celles des secteurs plus innovants tels que le codage.

Selon le rapport « Trends – Artificial Intelligence » publié en juin 2025, l'adoption de l'IA progresse plus vite que toutes les révolutions technologiques que nous avons connues. Là où il a fallu des années pour que le téléphone portable ou les réseaux sociaux atteignent un milliard d’utilisateurs, des outils d’IA générative comme ChatGPT d'OpenAI et Claude d'Anthropic ont conquis des centaines de millions d’utilisateurs actifs mensuels en moins de deux ans.

ChatGPT, pour ne citer que lui, a atteint 800 millions d’utilisateurs actifs en seulement 17 mois : c'est sans précédent. Cependant, l'IA peine à s'imposer véritablement dans les entreprises. L'autre chose, les grands modèles de langage souffrent d'un problème qui reste insoluble jusqu'à présent : les hallucinations. Selon un rapport, les modèles d'IA vont toujours halluciner et il va falloir s'en accommoder. Ce qui n'est pas du tout fiable pour les entreprises.

Conclusion

Le battage médiatique intense autour de l'IA générative cache la réalité de l'adoption de la technologie dans les entreprises. L'enthousiasme semble être retombé après trois années de frénésie. Selon les analystes du secteur, les organisations apprendront à intégrer plus efficacement l'IA générative, tandis que les modèles eux-mêmes devraient continuer à s'améliorer. L’adoption finira probablement par reprendre lorsque les bénéfices deviendront clairs.

Une récente étude rapporte que les modèles de langage existants ont une limite mathématique intégrée à leur capacité créative, ce qui signifie qu'ils ne pourront jamais rivaliser avec l'originalité ou l'ingéniosité des individus les plus créatifs. Cette limite cantonne l'IA à une créativité de niveau amateur. Cette étude fait écho aux propos de Yann LeCun, pionnier de l'apprentissage profond, qui avait déclaré : les LLM n'atteindront pas l'intelligence humaine.

Selon les experts, davantage d'entreprises se rendront compte de l'utilité de l'IA générative. Même si cela se produit, toutefois, les retombées économiques de l'IA seront plus lentes, plus inégales et plus coûteuses que ne le laisse supposer l'actuel boom des investissements. Tant que l'adoption ne s'accélérera pas rapidement, les revenus nécessaires pour justifier les 5 000 milliards de dollars de dépenses d'investissement dans l'IA resteront hors de portée.

Et vous ?

Quel est votre avis sur le sujet ?
Que pensez-vous de l'état de l'adoption de l'IA générative dans les entreprises ?
Pourquoi l'IA peine-t-elle à s'imposer comme moteur de productivité dans les entreprises ?
Les gains générés par l’IA seront-ils suffisants pour compenser les énormes sommes d’argent investies ?

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