Une étude récente de McKinsey révèle que 9 entreprises sur 10 ont désormais intégré des solutions d’intelligence artificielle (IA), ne serait-ce qu’à titre expérimental, marquant une adoption massive de cette technologie. Pourtant, derrière ce chiffre impressionnant se cache une réalité plus nuancée : seule une minorité d’entre elles en tire un bénéfice concret. Si l’IA est souvent présentée comme une révolution incontournable, son déploiement à grande échelle ne rime pas systématiquement avec efficacité ou rentabilité.
Pour beaucoup d’organisations, l’IA sert davantage d’outil de communication, destiné à rassurer les investisseurs ou à séduire les partenaires, plutôt qu’à transformer en profondeur les processus internes ou à générer des gains tangibles. Les attentes initiales, souvent surévaluées, se heurtent à des défis pratiques : coûts élevés, complexité d’intégration, ou manque de compétences en interne pour exploiter pleinement ces technologies. Les entreprises se retrouvent ainsi avec des projets pilotes qui peinent à passer à l’échelle ou à démontrer un retour sur investissement clair.
Les raisons de cette déception sont multiples. La première vague d’enthousiasme autour de l’IA a souvent conduit à des investissements précipités, sans stratégie claire ni évaluation réaliste des besoins. Certaines entreprises ont sous-estimé les ressources nécessaires pour former les équipes, adapter les infrastructures ou maintenir les systèmes, tandis que d’autres ont surestimé la capacité de l’IA à résoudre des problèmes complexes sans intervention humaine. Résultat : des solutions mal calibrées, des données de mauvaise qualité, ou des modèles qui ne s’adaptent pas aux réalités opérationnelles.
Paradoxalement, ce constat ne remet pas en cause le potentiel de l’IA, mais souligne plutôt l’importance d’une approche plus pragmatique. Les entreprises qui réussissent sont celles qui ciblent des cas d’usage précis, mesurables et alignés sur leurs objectifs métiers, plutôt que de chercher à adopter l’IA pour l’IA. La technologie reste un levier puissant, à condition d’être intégrée avec méthode, en tenant compte des limites techniques, des coûts cachés et des compétences disponibles. Sans cette rigueur, le risque est grand de voir l’IA devenir un simple effet de mode, plutôt qu’un véritable moteur de transformation.