IA en entreprise : l’usage décolle, mais où est le retour sur investissement ?

Le défi de l’IA en entreprise n’est plus seulement de convaincre les salariés de l’utiliser. Il est de montrer qu’un outil améliore un travail précis, à un coût justifié. Les enquêtes publiées en 2026 mettent en évidence des lacunes dans le suivi des dépenses et l’évaluation des résultats ; elles ne prouvent pas que l’IA est incapable de créer de la valeur.232534

Des dépenses visibles, mais des résultats difficiles à établir

Selon Flexera, 31 % des organisations disposent d’une vision précise de leurs dépenses en logiciels d’IA. Dans la même enquête, 59 % déclarent que les dépenses d’IA jugées inutiles ont augmenté au cours de l’année écoulée.34 Une étude de Battery Ventures menée auprès de 100 dirigeants technologiques révèle, elle, que 94 % des répondants n’ont pas de méthode cohérente, commune à toute leur entreprise, pour évaluer le retour sur investissement (ROI) de l’IA. Seuls 16 % disent obtenir un ROI positif sur plus de la moitié de leurs projets d’IA.23

Les budgets dérapent aussi : dans l’enquête de Futurum portant sur le second semestre 2026, 46,9 % des répondants signalent des dépenses d’IA supérieures aux prévisions, contre 5,6 % inférieures aux prévisions.33 Ces pourcentages ne forment pas un taux d’échec unique : les enquêtes interrogent des groupes différents et mesurent tantôt la visibilité des coûts, tantôt les dépassements budgétaires ou la rentabilité des projets.

Compter les utilisateurs ne suffit pas

Une licence achetée, un utilisateur actif ou un projet pilote achevé ne constituent pas, à eux seuls, un bénéfice financier. Pour évaluer un déploiement, il faut connaître le temps et les moyens nécessaires avant son introduction, définir le résultat recherché — par exemple un service plus rapide ou un travail de meilleure qualité — puis comparer les gains à l’ensemble des coûts de fonctionnement.

Or, selon KPMG, la plupart des organisations n’ont toujours pas de visibilité complète et en temps réel sur ces coûts, même lorsqu’elles ont mis en place des tableaux de bord ou des procédures d’approbation.19 Dans son enquête mondiale, 15 % des organisations ayant une visibilité complète déclarent un ROI établi, contre 3 % de celles qui ne l’ont pas. Il s’agit d’une corrélation, pas d’une preuve que le seul suivi des coûts produit des gains.25

La question touche également à l’organisation du travail. Le responsable technologique de Bank of America cite la transformation des processus de bout en bout, la réutilisation des solutions, la gouvernance et le ROI parmi les priorités nécessaires pour déployer l’IA à grande échelle.14 Parallèlement, une enquête rapportée par CIO indique que 61 % des organisations ont suspendu, retardé, réduit ou abandonné des projets de modernisation informatique au cours des deux années précédentes. Le transfert de budgets vers l’IA figure parmi les pressions évoquées, sans expliquer à lui seul tous ces reports.18

Pour l’IA agentique — des systèmes capables d’enchaîner des actions pour accomplir une tâche —, la maîtrise des coûts, la définition de la valeur attendue et les contrôles des risques deviennent d’autant plus importants que les projets prennent de l’ampleur. En 2025, Gartner prévoyait que plus de 40 % de ces projets seraient annulés d’ici fin 2027, notamment pour ces raisons. C’est une prévision, et non un taux d’annulation constaté en 2026.51

Bank of America : un gain concret, des questions ouvertes

Bank of America indique mettre des outils d’IA à la disposition d’environ 200 000 salariés. Elle fait état d’un gain de productivité de 15 à 20 % dans le développement logiciel parmi ses quelque 19 000 à 20 000 développeurs : une mesure liée à une activité précise, plus instructive qu’un simple nombre d’utilisateurs.34 La banque estime aussi les bénéfices de ses initiatives à environ 800 millions de dollars pour 400 millions de dollars de coûts. Ces chiffres proviennent de sa direction ; ils ne vérifient pas indépendamment la rentabilité de chaque usage.2 Selon son coprésident, les gains les plus faciles à identifier se situent jusqu’ici dans les métiers technologiques, notamment le codage.1

La démarche à retenir est donc de confier chaque projet à un responsable identifié, de mesurer le travail avant et après, de comptabiliser tous les coûts et de contrôler la qualité ainsi que les risques. La décision d’étendre un outil devrait reposer sur un bénéfice qui résiste à cet examen — pas seulement sur une hausse du nombre d’utilisateurs.192325