Comment les organisations sabotent leurs investissements en IA

Artem Barmin

on Jan 30, 2026

QUICK SUMMARY

De nombreuses organisations n'exploitent pas pleinement leurs investissements en IA en raison d'une planification insuffisante et d'une intégration faible. Avec des objectifs clairs et une exécution plus intelligente, l'IA peut avoir un véritable impact sur les performances de l'entreprise.

TABLE OF CONTENTS Les cinq péchés capitaux de l'intégration de l'IA Cadre de diagnostic : Évaluez le risque de votre mise en œuvre de l'IA Des pièges aux principes Plan de sauvetage sur 30 jours Points à retenir

Key Takeaways

Taux d'échec élevé: 74 % des entreprises n'arrivent pas à tirer une valeur tangible de leurs investissements en IA, ce qui met en lumière d'importants défis de mise en œuvre.

Intégration ratée: Une mauvaise intégration de l'IA dans les systèmes existants entraîne souvent une augmentation de la charge de travail et une insatisfaction des utilisateurs.

Défis liés aux données: Les organisations sous-estiment la complexité de la gestion des données, ce qui conduit les systèmes d'IA à produire des résultats médiocres.

Écueils de déploiement: Le choix de modèles de déploiement inadaptés peut engendrer des préoccupations en matière de sécurité et des dépassements de projet.

L'élément humain: Le manque d'attention portée à la formation et à l'engagement des utilisateurs conduit à une adoption médiocre de l'IA et à l'échec des projets.

La promesse de l’IA n’a jamais été aussi grande. Pourtant, la réalité est que la plupart des initiatives IA dans les entreprises échouent à livrer la valeur promise.

Selon la dernière étude du Boston Consulting Group, 74 % des entreprises n’ont pas démontré de valeur tangible grâce à l’IA. Seuls 4 % ont développé des capacités avancées en IA dans leurs fonctions, leur permettant de générer de manière constante une valeur significative, avec 22 % supplémentaires commençant à enregistrer des gains substantiels.

Le rapport McKinsey « État de l’IA » révèle des constats tout aussi sobres : dans une enquête menée sur des marchés développés, seulement 1 % des dirigeants d'entreprise qualifient le déploiement de l’IA générative dans leur structure de « mature ». Malgré des investissements généralisés et un enthousiasme marqué des cadres dirigeants, peu d’organisations parviennent à produire un impact sur leurs résultats à l’échelle de l’entreprise.

Peut-être plus révélateur encore, moins d’un tiers des organisations adoptent les bonnes pratiques d’adoption et de passage à l’échelle, et moins d’une sur cinq suit des KPI bien définis pour leurs solutions d’IA — la pratique la plus fortement corrélée à un impact positif sur l’EBIT.

Les cinq péchés capitaux de l'intégration de l'IA

#1 : Les moyens avant la finalité

Les organisations séduites par l’attrait technique de l’IA tombent souvent dans le piège d’une réflexion axée sur la solution : elles déploient des capacités avancées simplement parce qu’elles le peuvent, sans se demander si elles le doivent vraiment.

L’an dernier, j’ai conseillé un distributeur qui illustrait parfaitement ce décalage. Il avait investi plus de 200 000 $ pour déployer des assistants NLP sur les canaux de service client. La technologie était impressionnante — elle comprenait des requêtes complexes et avait été entraînée sur des années d’interactions clients. Mais voilà le problème : personne ne s’était soucié d’identifier les véritables points de douleur clients à traiter. Six mois après le lancement, seulement 15 % d’utilisation.

L’entreprise avait en fait posé la question « comment pouvons-nous implémenter l’IA ? » au lieu de « quels problèmes devons-nous résoudre ? »

#2 : L'intégration improvisée

Après avoir confondu l’outil et la finalité, la seconde erreur la plus courante est de traiter l’intégration comme un simple détail technique, à aborder uniquement après avoir choisi une solution IA. Les entreprises se laissent convaincre par des démonstrations fluides des éditeurs, sans jamais questionner la réalité plus complexe d’intégrer la nouvelle technologie à leurs systèmes existants.

Ce décalage se manifeste de façon subtile à toutes les phases du projet. Vous remarquerez des équipes incapables d’indiquer précisément les API nécessaires ou la circulation des données entre systèmes. La documentation ne porte que sur les fonctionnalités IA, en négligeant l’intégration aux processus existants. Et l’indice le plus révélateur : des plannings qui relèguent l’intégration à la toute dernière étape, une fois les composants de l’IA déjà déployés.

Un exemple particulièrement pénible m’est resté en mémoire. Une société de services financiers que j’ai conseillée a dépensé près d’un million de dollars pour un assistant IA destiné à aider ses conseillers financiers à préparer leurs rendez-vous. La technologie tenait ses promesses — elle analysait les portefeuilles clients et générait de bonnes recommandations. Mais elle fonctionnait de façon totalement isolée, déconnectée du système de gestion de la clientèle.

Les conseillers devaient copier manuellement les informations clients dans le système IA, puis retranscrire ses recommandations dans leurs outils métiers principaux. Ce qui devait faire gagner du temps a finalement accru la charge de travail de 22 %. J’ai vu l’adoption s’effondrer, les conseillers créant leurs propres détournements pour éviter le système. Après six mois et 1,2 million de dollars, l’entreprise a mis fin au projet.

#3 : La déconnexion des données

Les assistants IA ne sont aussi performants que la qualité des données auxquelles ils ont accès. Les entreprises sous-estiment fréquemment la complexité de la préparation des données, la gouvernance et la gestion continue requises pour une IA efficace.

On repère vite ces catastrophes de données dès les premiers stades du projet. Les équipes discutent avec enthousiasme des architectures de modèles et des interfaces utilisateurs, mais deviennent nettement plus silencieuses dès qu’il s’agit de questions concrètes sur la donnée : Qui est responsable de la qualité des données ? Quel pourcentage des enregistrements comporte des champs manquants ? Comment gérer les incohérences entre systèmes ?

Le prestataire de santé que j’ai accompagné a appris cette leçon à ses dépens. Leur IA de documentation clinique semblait remarquable en environnement de démonstration, mais dans le monde réel, elle peinait avec l’historique fragmenté des patients réparti dans plusieurs systèmes obsolètes.

Le système recommandait avec assurance des traitements sans prendre en compte les allergies médicamenteuses ou résultats d’examens récents non intégrés. J’ai vu la confiance des médecins s’évaporer en quelques jours. Un médecin m’a confié : « Je passe plus de temps à revérifier son travail que si je faisais moi-même la documentation. » Un autre m’a avoué ignorer complètement l’IA : « Je ne peux pas faire confiance à un outil qui n’a pas la vue d’ensemble. »

Après plusieurs incidents graves ayant frôlé le danger et soulevé de sérieuses inquiétudes cliniques, l’hôpital a drastiquement réduit la portée du système. Une initiative qui promettait de révolutionner la documentation clinique s’est retrouvée reléguée à la gestion de simples tâches administratives, ne livrant finalement qu’environ 20 % de la valeur attendue.

#4 : Miser sur une stratégie de déploiement

Le cabinet d’avocats avait choisi son modèle de déploiement de manière presque désinvolte, en privilégiant les faibles coûts initiaux et la rapidité de mise en œuvre d’une solution cloud. La décision était enfouie dans un document technique que les associés principaux avaient approuvé sans en comprendre véritablement les implications. Personne n’avait vraiment cartographié les flux d’information ni réalisé une véritable évaluation de la sécurité en pensant à la confidentialité des clients. On peut voir ces catastrophes se préparer insidieusement.

Pour le cabinet, les conséquences furent immédiates et sévères. Plusieurs grands clients se sont fermement opposés à ce que leurs contrats confidentiels soient traités dans un environnement cloud tiers, peu importe le chiffrement ou les mesures de sécurité en place. Le cabinet a dû s’empresser de développer une version sur site de la même solution, repartant quasiment de zéro avec une nouvelle architecture.

Ce qui aurait dû demander six mois de mise en œuvre a pris quinze mois. Les coûts ont plus que doublé. Le partenariat ayant soutenu l’initiative a fait face à de sérieuses critiques internes, et la crédibilité du département informatique a été fortement entamée.

La partie la plus frustrante fut de les voir répéter les mêmes erreurs lors de la tentative de redressement. Ils sont passés à l’extrême inverse, exigeant une solution 100 % sur site sans considérer une approche hybride qui aurait pu équilibrer les préoccupations de sécurité et la rapidité de déploiement.

Avant tout, l’IA doit être mise en place pour les personnes, et non l’inverse. C’est la réalité du terrain, mais les dirigeants la voient rarement. Les entreprises consacrent en général moins de 5 % de leur budget de mise en œuvre de l’IA à la formation et à la gestion du changement. J’ai vu des plans projet où la formation des utilisateurs se limitait à une simple session générique pour l’ensemble des employés, sans tenir compte de leurs rôles ou de la manière spécifique dont ils utiliseraient le système.

Les signaux d’alerte sont toujours visibles, pour peu qu’on les cherche. La formation apparaît dans les plans projet comme un événement ponctuel au lieu d’un processus continu. Les budgets alloués au support utilisateur sont minimes, voire inexistants. Et, peut-être encore plus révélateur, il n’y a presque jamais de mécanisme structuré pour permettre aux utilisateurs de donner leur avis ou signaler des problèmes, comme si la relation entre l’humain et la technologie était strictement à sens unique.

Cadre de diagnostic : Évaluez le risque de votre mise en œuvre IA

Dans quelle mesure votre organisation est-elle exposée à ces échecs de mise en œuvre ? Évaluez votre niveau de risque selon chacune des dimensions suivantes :

Facteur de risque	Faible risque	Risque moyen	Risque élevé
Alignement métier	Des objectifs métier clairs et des indicateurs précis	Objectifs métier généraux identifiés	Mise en œuvre axée sur la technologie
Planification de l’intégration	Feuille de route d’intégration complète avec stratégie API	Considérations d’intégration de base	L’intégration est traitée après la mise en œuvre
Préparation des données	Évaluation complète des données avec plan de correction	Évaluation partielle des données	Pas d’évaluation formelle des données
Stratégie de déploiement	Modèle adapté au contexte, revu sur la sécurité	Modèle choisi avec examen limité	Choix du modèle guidé par le coût
Préparation des utilisateurs	Formation spécifique aux rôles avec dispositifs de retour d'expérience	Formation de base pour tous les utilisateurs	Préparation minimale des utilisateurs

Des pièges aux principes

La réussite de l’IA exige des mesures préventives pour les organisations qui débutent et des actions correctrices pour celles déjà confrontées à des difficultés. Explorons les principes fondamentaux qui répondent à chacun de ces péchés capitaux, accompagnés de tactiques de redressement spécifiques pour les organisations devant rectifier le cap.

Principe 1 : Piloté par le métier, activé par la technologie

Commencez par des problèmes métiers spécifiques et les parcours des utilisateurs, puis choisissez les technologies qui répondent à ces enjeux. Impliquez les parties prenantes métier dès le premier jour, et maintenez leur leadership tout au long de la mise en œuvre.