Le pari de $2.52 Trillion : pourquoi 2026 est l'année de la responsabilisation des investissements en intelligence artificielle (artificial intelligence)
Alors que la communauté mondiale des affaires traverse les premières semaines de 2026, un paradoxe frappant est apparu dans le paysage technologique des entreprises. D'une part, l'engagement en capital envers l'intelligence artificielle a atteint des niveaux sans précédent, Gartner prévoyant que les dépenses mondiales en IA atteindront $2.52 trillion cette année — une augmentation vertigineuse de 44 % d'une année sur l'autre. D'autre part, la confiance dans les retours tangibles vacille. Une nouvelle enquête de PwC révèle que seulement 12 % des PDG déclarent constater des bénéfices significatifs à la fois en réduction des coûts et en croissance des revenus, ce qui indique que la « phase d'expérimentation » de l'IA est officiellement terminée, remplacée par une nouvelle ère exigeante de responsabilisation.
Pour les Chief Financial Officers (CFOs), le mandat a changé. La question n'est plus « Devons-nous investir dans l'IA ? » mais plutôt « Où est la valeur, et pouvons-nous la prouver ? » Cette déconnexion entre les dépenses et le retour sur investissement (ROI) réalisé définit le récit corporatif pour 2026, forçant les responsables financiers à adopter de nouveaux cadres de gouvernance rigoureux ou à prendre le risque d'une inefficacité massive du capital.
Le décalage ROI : dépenses vs. réalisation de la valeur
La hausse des dépenses, largement alimentée par la prolifération de l'IA agentive (Agentic AI) et des modèles génératifs (Generative AI), ne s'est pas traduite de manière linéaire en performances financières pour la majorité des entreprises. Alors que 33 % des dirigeants rapportent des gains isolés soit en coût soit en revenu, la majorité (56 %) admet ne voir aucun bénéfice financier significatif à ce jour.
Swami Chandrasekaran, responsable mondial de l'IA chez KPMG, encadre le problème non pas comme un échec technologique, mais comme une crise de mesure. « Il ne s'agit pas de savoir si l'IA est la bonne chose dans laquelle investir », a-t-il noté dans une interview récente. « Il s'agit plutôt de savoir comment je débloque réellement la valeur et comment je la mesure. »
Le défi réside dans la complexité des déploiements d'IA modernes. Contrairement aux mises à jour logicielles traditionnelles, qui offrent des gains d'efficacité prévisibles, l'IA générative (Generative AI) et l'IA agentive (Agentic AI) exigent une restructuration opérationnelle fondamentale pour produire des résultats. Le « piège de la productivité » — où l'efficacité de tâches individuelles s'améliore mais ne se traduit pas en croissance du résultat net — reste un obstacle majeur.
Les 5 principaux défis stratégiques pour les CFOs en 2026
En tant que gardiens du capital, les CFOs exigent désormais des « seuils plus élevés » pour l'approbation des projets IA. D'après les points de vue de responsables financiers et d'analystes du secteur, les cinq domaines suivants représentent les obstacles les plus critiques à l'adoption de l'IA cette année.
| Challenge Area | Description & Strategic Implication | Key Action Required |
|---|---|---|
| 1. Ambiguïté du ROI | Les CFOs ont du mal à suivre la valeur au-delà des simples métriques de productivité. Il faut passer de « l'efficience » à « la croissance du chiffre d'affaires » et à l'évitement des risques. |
Diriger les budgets vers des investissements ciblés avec des métriques de valeur claires et pré-définies, au-delà de l'arbitrage de la main-d'œuvre. |
| 2. Gouvernance & Risque | L'essor de l'IA agentive crée de nouveaux risques internes et des vulnérabilités en cybersécurité. Des allocations de 10M–50M$ pour la sécurité deviennent la norme. |
Mettre en œuvre des protocoles rigoureux « humain aux commandes » (human-in-the-lead) et renforcer la gouvernance des modèles pour prévenir des « hallucinations » coûteuses. |
| 3. Perturbation de la main-d'œuvre | Les changements technologiques rapides rendent les compétences obsolètes tous les six mois. La dette technique en capital humain coûte désormais autant que la dette logicielle. |
Aligner les stratégies financières et RH pour financer des programmes massifs de montée en compétences plutôt que de compter uniquement sur le remplacement/recrutement. |
| 4. Dette technique | Les systèmes ERP hérités et les architectures de données fragmentées ralentissent le déploiement. 86 % des CFOs citent la dette technique comme une barrière significative. |
Prioriser la modernisation de l'architecture de données fondamentale plutôt que l'achat d'outils IA frontaux innovants. |
| 5. Incertitude réglementaire | Un paysage juridique fragmenté, incluant des lois d'État disparates et de nouveaux ordres fédéraux. La complexité de la conformité augmente les coûts opérationnels. |
Établir des cadres de conformité flexibles capables de s'adapter aux réglementations IA contradictoires des États et du fédéral. |
Mise à l'échelle : le « dernier kilomètre » le plus difficile pour l'IA en entreprise
Les enseignements du Forum économique mondial (WEF) à Davos ce mois-ci soulignent que la difficulté de mise à l'échelle de l'IA tient moins au code qu'à la culture. Alors que les programmes pilotes réussissent souvent dans des environnements contrôlés, leur déploiement à l'échelle de l'entreprise met au jour des fissures dans la conception organisationnelle.
Roy Jakobs, PDG de Royal Philips, a souligné à Davos que la mise à l'échelle réussie nécessite de « redéfinir le travail » plutôt que de simplement automatiser les tâches existantes. Les entreprises qui voient actuellement les rendements les plus élevés — telles que JLL Technologies, qui a réduit les cycles de développement de 85 %, et Nestlé Purina, qui a atteint un ROI complet sur la robotique en un an — n'ont pas simplement superposé l'IA sur d'anciens processus. Elles ont reconstruit leurs flux de travail autour de la technologie.
Cette distinction est cruciale. La baisse des taux de déploiement en entreprise pour l'IA agentive (passant de 42 % à 26 % au T4 2025) suggère une pause stratégique. Les organisations réalisent que la mise à l'échelle exige une base stable, et beaucoup reculent désormais pour traiter les « silos et la dette technique » mis en évidence dans le tableau ci-dessus avant d'aller de l'avant.
La voie à suivre : une discipline d'« adoption pragmatique »
Pour 2026, le thème dominant est la discipline. L'ère du « chèque en blanc » pour les initiatives IA est close. Des CFOs comme Steve Bailey de Match Group exigent des cas d'affaires avec des impacts clairs sur l'efficacité ou les économies de coûts avant de libérer des fonds.
Pour combler l'écart entre l'investissement de $2.52 trillion et le ROI insaisissable, Creati.ai recommande une stratégie en trois volets pour les responsables financiers et technologiques :
- Financer la fondation, pas seulement l'outil : Réorienter les ratios d'investissement pour favoriser le nettoyage des données et la modernisation de l'infrastructure. Un outil d'IA n'est aussi précieux que les données qu'il traite.
- Redéfinir « l'unité de travail » : Cesser de mesurer le succès de l'IA à la vitesse d'exécution d'une tâche. Mesurer la réduction du temps du cycle de processus et la création de nouvelles capacités de génération de revenus.
- Gouvernance centrée sur l'humain : À mesure que l'IA agentive assume des rôles décisionnels, la gouvernance doit évoluer de « humain dans la boucle » (human-in-the-loop) à « humain aux commandes » (human-in-the-lead), garantissant que la responsabilité reste ancrée dans le leadership humain.
Alors que le cycle de battage médiatique s'estompe, le vrai travail commence. 2026 séparera les organisations qui ont traité l'IA comme une nouveauté de celles qui la considèrent comme une transformation industrielle disciplinée.
