Seules 22 % des entreprises réussissent à déployer l'IA à grande échelle dans plusieurs divisions

Mais 85 % des dirigeants prévoient d'augmenter leurs dépenses en IA

Une enquête de Gartner révèle que seules 22 % des entreprises ont réussi à déployer l'IA à l'échelle de plusieurs divisions. Environ 11 % des entreprises ignorent totalement les dépenses consacrées à l'IA par leur service en 2025. 85 % des responsables fonctionnels prévoient d'augmenter leurs dépenses en 2026. Les entreprises les plus performantes ont déclaré avoir obtenu des rendements positifs pour 81 % de leurs initiatives d'IA, tandis que les moins performantes ont indiqué ne pas connaître le taux de rendement de 29 % de leurs initiatives.

Malgré l'absence de résultats probants, les investissements dans l'IA continuent de s'accélérer. Seules 22 % des entreprises ont réussi à déployer l'IA à l'échelle de plusieurs divisions ou à adopter une approche « AI-first », selon une enquête menée par Gartner, Inc., une société spécialisée dans les analyses stratégiques et technologiques. Environ 11 % des entreprises ignorent totalement les dépenses consacrées à l'IA par leur service en 2025.

Une enquête Gartner menée de janvier à avril 2026 auprès de 1 303 répondants issus d’entreprises dont le chiffre d’affaires annuel à l’échelle de l’entreprise s’élevait à au moins 50 millions de dollars au cours de l’exercice 2025 a révélé que, malgré ce manque de succès, les investissements dans l’IA continuent de s’accélérer. 85 % des responsables fonctionnels prévoient d’augmenter leurs dépenses en 2026, après avoir consacré en moyenne 12 % de leur budget fonctionnel à l’IA en 2025.

« Ce manque de visibilité financière accroît les risques à mesure que les dépenses s’accélèrent », a déclaré Tina Nunno, vice-présidente émérite et Gartner Fellow. « Sans une mesure rigoureuse directement liée aux résultats commerciaux, les entreprises risquent de gaspiller des ressources et de ne pas répondre aux attentes. »

Les entreprises les plus performantes – celles qui suivent en permanence le retour sur investissement (ROI) de leurs initiatives d’IA, considèrent l’IA comme un portefeuille de valeur et évaluent régulièrement les performances des projets pour réaffecter les ressources ou mettre fin aux initiatives peu performantes – ont déclaré avoir obtenu des rendements positifs pour 81 % de leurs initiatives d’IA, tandis que les entreprises les moins performantes ont indiqué ne pas connaître le taux de rendement de 29 % de leurs initiatives d’IA.

De plus, la plupart des fonctions privilégient les gains de productivité plutôt qu’une transformation audacieuse ou de nouvelles sources de revenus. La productivité était un objectif clé pour 75 % des responsables fonctionnels, et elle représente en moyenne environ 30 % des dépenses fonctionnelles en IA, soit près du double du pourcentage consacré à l’objectif suivant le plus important.


« Les responsables fonctionnels qui suivent chaque dollar dépensé par catégorie de résultats — tels que la productivité, la croissance du chiffre d’affaires, l’atténuation des risques ou l’innovation — sont les mieux placés pour défendre leurs investissements et réaffecter rapidement les ressources si leurs projets ne donnent pas les résultats escomptés », a déclaré Nunno. « Sans un système de mesure rigoureux directement lié aux objectifs commerciaux, les organisations s’exposent à une mauvaise allocation des ressources et à des opportunités manquées à mesure que la surveillance s’intensifie. »

Les cas d’utilisation populaires de l’IA offrent rarement les meilleurs rendements

Les cas d’utilisation de l’IA les plus répandus sont rarement ceux qui génèrent les meilleurs rendements. Les responsables fonctionnels tombent souvent dans le piège qui consiste à privilégier les applications d’IA « populaires » ou très médiatisées au détriment de celles qui génèrent une valeur tangible. Lorsque l'on compare les trois principaux cas d'utilisation de l'IA avec les trois cas d'utilisation pour lesquels la plus grande proportion de dirigeants fait état de retours positifs, un décalage évident apparaît dans le domaine de l'informatique.

La détection et la réponse aux menaces de cybersécurité (54 %), l'automatisation des services d'assistance informatique (54 %) et la génération et la refactorisation automatisées de code (44 %) ont toutes été identifiées comme les cas d'utilisation de l'IA les plus fréquemment mis en œuvre par les dirigeants de haut niveau. En revanche, l’optimisation intelligente des actifs informatiques et des coûts (40 %), la génération de données synthétiques (28 %) et la génération et la refactorisation automatisées de code (23 %) ont été identifiées comme les trois principaux cas d’utilisation de l’IA générant des retours positifs.

« Les entreprises tirent la plus grande valeur quantifiable de cas d’utilisation moins courants, sélectionnés de manière stratégique et étroitement alignés sur leurs besoins métier spécifiques », a déclaré Nunno. « Les PDG et les DSI doivent identifier précisément quels cas d’utilisation de l’IA génèrent réellement des retours financiers positifs, afin de pouvoir fixer des objectifs clairs et efficaces pour chaque fonction et chaque responsable. »

Source : Gartner

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