Le Reality Check de 1,5 trillion de dollars : pourquoi l'IA d'entreprise (Enterprise AI) s'enlise à la phase de montée en échelle

Dans les couloirs de Davos 2026, l'ambiance autour de l'intelligence artificielle a perceptiblement évolué, passant d'une euphorie débridée à une réalité plus rude et pragmatique. Alors que les investissements mondiaux dans l'IA ont bondi pour atteindre environ 1,5 trillion de dollars l'année dernière, une déconnexion frappante est apparue : près des deux tiers des entreprises n'arrivent pas à faire passer leurs projets d'IA au-delà de la phase pilote.

Les rapports émanant du World Economic Forum (WEF) et des grandes sociétés de conseil financier dressent un tableau complexe du paysage des entreprises en 2026. Alors que les dépenses continuent d'accélérer—Gartner prévoit une hausse de 44 % d'une année sur l'autre pour atteindre 2,52 trillions de dollars—les indicateurs de déploiement réels racontent une histoire de frictions, de réajustements et de « purgatoire des pilotes ». Pour les observateurs du secteur, il ne s'agit pas d'un échec de la technologie, mais d'une maturité du marché où les complexités d'intégration, de gouvernance et de retour sur investissement (ROI) commencent enfin à être prises en compte.

Le grand paradoxe de la montée en échelle

Malgré le flux massif de capitaux dans le secteur, la réalité opérationnelle pour les dirigeants de la direction générale (C-suite) s'avère tenace. Une récente enquête mondiale de McKinsey révèle que la majorité des entreprises n'ont pas encore réussi à operationaliser l'IA à l'échelle de leurs organisations. Le défi ne porte plus sur l'accès à la technologie, mais sur la préparation structurelle à l'utiliser.

Les données de PwC renforcent ce constat, indiquant que seulement 12 % des CEOs déclarent que leurs initiatives d'IA ont généré à la fois des réductions de coûts et une hausse du chiffre d'affaires. De plus, 56 % des répondants ont admis n'avoir constaté « aucun bénéfice financier significatif » à ce jour. Cette ambiguïté sur le retour sur investissement (ROI) a déclenché un réajustement des stratégies d'entreprise, passant des dépenses expérimentales à une stricte responsabilisation.

Steve Bailey, directeur financier (CFO) de Match Group, illustre cette nouvelle discipline dans des commentaires récents, notant que les entreprises instaurent une « barre plus haute » pour l'allocation de capitaux à l'IA. L'ère du « chèque en blanc » pour l'expérimentation en IA semble révolue, remplacée par des exigences rigoureuses pour des business cases qui démontrent des gains d'efficacité clairs ou des économies de coûts avant le déploiement.

Le « creux agentif » : un signe de maturité du marché ?

L'une des tendances les plus contre-intuitives observées au début de 2026 est la forte baisse du déploiement d'IA agentive (agentic AI) : des systèmes capables de prendre des décisions et d'exécuter des tâches de manière autonome. Selon KPMG, le taux de déploiement d'IA agentive parmi les entreprises est passé de 42 % au T3 à 26 % au T4.

Si cette chute peut superficiellement suggérer un désintérêt, les experts estiment qu'elle signale un « moment de prise de conscience ». Swami Chandrasekaran, responsable mondial de l'IA et des Data Labs chez KPMG, suggère que cette pause est stratégique. Les entreprises découvrent que le déploiement d'agents autonomes exige des couches de données fondamentales robustes et des cadres de gouvernance que nombre d'organisations ne possèdent tout simplement pas encore. Les entreprises appuient donc effectivement sur le bouton pause pour remédier à la dette technique (technical debt) et désamorcer les silos de données avant de confier des processus métiers centraux à des agents autonomes.

Obstacles structurels à l'adoption

Les obstacles empêchant la montée en échelle fluide de l'IA sont multiformes, allant des problèmes techniques hérités aux déficits de capital humain. L'analyse suivante décrit les principaux points de friction identifiés par les leaders financiers et les techniciens en 2026.

Table : Principaux défis freinant la montée en échelle de l'IA d'entreprise

Réimaginer le travail, pas seulement la technologie

Un thème récurrent à Davos 2026 était que la montée en échelle de l'IA est fondamentalement un défi organisationnel plutôt que technologique. Roy Jakobs, CEO de Royal Philips, a souligné que l'insérer simplement dans les flux de travail existants donne rarement des résultats transformationnels. Au lieu de cela, les entreprises doivent « réimaginer » entièrement les processus de travail pour accueillir les capacités de la nouvelle main-d'œuvre numérique.

Ce sentiment a été repris par Julie Sweet, CEO d'Accenture, qui a préconisé une philosophie du « humain en tête, pas humain dans la boucle ». Les implémentations les plus réussies—dénommées cas « Lighthouse » (Lighthouse cases)—sont celles où l'IA est utilisée pour augmenter le jugement humain plutôt que pour le remplacer.

Par exemple, JLL Technologies a rapporté une réduction de 85 % des cycles de développement en automatisant la collecte des exigences et les tests, permettant aux ingénieurs seniors de se concentrer sur l'architecture à forte valeur ajoutée. De même, l'utilisation interne de l'IA par Google pour la génération de code aurait augmenté la vélocité des équipes d'ingénierie de 10 %. Ces succès partagent un trait commun : ils intègrent l'IA dans un flux de travail repensé plutôt que de la greffer sur des processus hérités.

Le vent contraire réglementaire

Ce qui complique les efforts de montée en échelle, c'est un environnement réglementaire de plus en plus fragmenté. Aux États-Unis, des actions exécutives récentes ont introduit de l'incertitude quant à l'autorité des États vs. du fédéral sur la gouvernance de l'IA. Avec différentes juridictions proposant des normes conflictuelles sur la confidentialité des données et les biais algorithmiques, les multinationales adoptent une posture défensive.

Maryam bint Ahmed Al Hammadi, ministre d'État des Émirats arabes unis, a souligné à Davos que la régulation efficace doit se concentrer sur la traçabilité et la prévention des biais. Cependant, tant qu'un cadre global, ou au moins national, ne se stabilisera pas, de nombreuses entreprises choisissent de limiter la portée de leurs déploiements d'IA à des applications internes à faible risque, évitant les systèmes orientés client ou critiques pour la prise de décision.

La voie à suivre : du battage médiatique à la création de valeur

À mesure que 2026 se déroule, le récit autour de l'IA d'entreprise subit une correction nécessaire. La baisse du déploiement d'IA agentive et l'examen rigoureux du retour sur investissement (ROI) ne sont pas des signes d'échec, mais d'une industrie entrant dans une phase opérationnelle sérieuse. Les gagnants de ce prochain cycle ne seront pas nécessairement les entreprises qui dépensent le plus, mais celles qui réussiront à combler le fossé entre programmes pilotes et intégration à l'échelle de l'entreprise.

Pour les leaders du secteur, la directive est claire : prioriser les fondations de données, traiter la dette technique (technical debt) et repenser les flux de travail organisationnels. Ce n'est qu'en résolvant ces problèmes « ennuyeux » et structurels que les entreprises pourront espérer débloquer la valeur transformative promise par l'investissement de 1,5 trillion de dollars dans l'intelligence artificielle.