La conversation autour de l’Intelligence Artificielle (IA) a changé de ton. Elle ne se limite plus à des prototypes spectaculaires ou à la dernière démonstration d’IA générative, mais pose une question bien plus dérangeante : qui transforme l’IA en argent — et qui se retrouve coincé dans des pilotes sans issue ?.

Le Rapport mondial sur l’IA 2026 de NTT DATA marque ce tournant en adoptant une approche plus proche du « benchmark » que du simple slogan. Son message principal est clair : les frontières entre stratégie technologique et stratégie commerciale s’estompent jusqu’à fusionner en une vision intégrée, où l’IA cesse d’être un simple facilitateur pour devenir un véritable « système d’exploitation » du business moderne.

Seulement 15 % se démarquent du lot (et les chiffres le prouvent)

Cette étude s’appuie sur une enquête mondiale menée auprès de 2 567 cadres supérieurs dans 35 pays et 15 secteurs, entre septembre et octobre 2025. Parmi elles, NTT DATA identifie comme « leaders en IA » les 15 % (397 organisations) répondant à trois critères : stratégie définie ou en cours de déploiement, maturité « avancée » ou « évoluée », et bénéfices significativement supérieurs attribués à l’IA.

Comparer ces leaders aux autres entreprises permet de quantifier un phénomène que beaucoup pressentaient :

• Croissance : 62,8 % des leaders déclarent une croissance des revenus supérieure à 10 %, contre seulement 25,3 % pour les autres.
• Rentabilité : 33,8 % des leaders affichent des marges égales ou supérieures à 15 %, contre 9,4 % pour le reste, ce qui représente une 3,6 fois plus grande probabilité de fonctionner dans cette fourchette de marge.

Il ne s’agit pas de différences marginales, mais d’un véritable écart structurel. Et selon le rapport, cette disparité ne s’explique pas simplement par « la possession de l’IA », mais par la gouvernance, l’application et l’architecture de scalabilité.

La clé n’est pas « plus d’IA » : c’est une IA alignée sur le business et la rapidité d’exécution

Une des idées récurrentes ces deux dernières années —« aligner l’IA avec le business »— reste souvent un mantra. Le rapport va plus loin en proposant des chiffres :

• Parmi les organisations ayant une stratégie entièrement alignée, 83,6 % constatent une augmentation de leurs bénéfices liée à l’IA d’au moins 5 % lors du dernier exercice fiscal.
• Chez celles ayant une alignment partielle, c’est 77 %, et cela chute à 58 % pour celles sans alignment.

La seconde composante concerne l’attitude face au risque : les leaders sont généralement plus enclins à expérimenter rapidement, évitant l’attentisme. Un 46,1 % déclarent explicitement vouloir « aller vite et dominer le marché », contre 25,4 % des retardataires.

En pratique, le rapport montre que l’avantage compétitif naît lorsque l’IA cesse d’être une couche additionnelle pour s’intégrer dans des prises de décision à fort impact (prix, service, capacité d’exécution), décision qui ne se limite plus à la DSI mais qui appartient désormais à des comités exécutifs.

De la GenAI à l’IA Agentique : du créateur à l’exécutant

Le document introduit une distinction importante en 2026 : GenAI en tant que « créatrice » (contenu, idées, dialogue) et AI Agentique en tant que « performante » (systèmes autonomes orientés résultats, capables d’agir, d’itérer et d’optimiser en boucle fermée).

Pour les entreprises, l’enjeu est majeur : si la GenAI a permis une hausse de productivité « à l’écran », l’IA agentique vise à l’améliorer dans le flux même, automatisant des décisions récurrentes et connectant des tâches entre systèmes. Cela implique toutefois une complexité accrue en architecture : observabilité, contrôle, récupération et gouvernance deviennent indispensables, et ne peuvent plus être traités comme des options.

« AI-native » : quand l’architecture est conçue pour s’adapter (pas seulement pour scaler)

Le rapport propose le concept d’organisation AI-native, en différenciation avec le cloud-native. Tandis que cloud-native privilégie l’élasticité et la scalabilité, AI-native se concentre sur l’adaptabilité et l’autonomie, intégrant raisonnement, rétroaction et autocorrection par couches.

Concrètement : il ne suffit pas de connecter un modèle à un processus. Pour véritablement scaler, il faut repenser l’ensemble du processus « de bout en bout » et renforcer les bases (données, identité, réseaux, pipelines, sécurité). Voici un exemple chiffré illustrant cette approche :

• Les leaders utilisent l’IA pour soutenir les interactions de front-office (marketing, ventes, service client) dans 73,3 % des cas et en 85,6 % dans le back/main-office.
• Les retardataires restent à 44 % (front) et 71,1 % (back/main).

Ce pattern montre que les leaders ne voient pas l’IA comme une simple solution départementale, mais comme une capacité transversale intégrée à l’ensemble de l’entreprise.

Le vrai défi : infrastructure, dette technique et souveraineté des données

Face à la montée des enjeux géopolitiques et réglementaires sur la localisation des données et la puissance de calcul, le rapport souligne le passage à une IA privée et souveraine comme réponse stratégique. La souveraineté de l’IA se définit par des frontières juridiques et réglementaires précises, tandis que l’IA privée résulte d’un choix organisationnel, motivé par la sensibilité des données, la propriété intellectuelle ou la volonté de posséder plutôt que louer l’infrastructure.

La préoccupation majeure en matière de gouvernance est la privacy et la souveraineté (59,4 % des leaders citent ces enjeux, contre 54,5 % dans le reste, et 49,6 % chez les retardataires).

Autre enjeu critique : la dette technique, qui bloque le développement : pour 29,5 %, ce sont principalement les besoins élevés de maintenance qui freinent la scalabilité, bien au-delà d’autres obstacles. En résumé, beaucoup d’initiatives échouent non par manque d’idées mais à cause de plateformes fragiles, d’outils déconnectés et de contrôles faibles, qui plombent la transition du pilote à la production.

Gouvernance et leadership : l’essor du CAIO et l’IA comme discipline stratégique

Alors que les systèmes gagnent en autonomie, le rapport évoque une convergence organisationnelle : mise en place de comités, rôles et processus pour standardiser décisions et « artefacts » (politiques, évaluations, audits). Chez les leaders :

• 55,9 % adoptent une gouvernance centralisée (contre 37,6 % pour le reste) ;
• 56,2 % disposent d’un comité dédié à l’IA avec un sponsor exécutif et la participation de services comme le juridique, la sécurité ou la conformité ;
• 77,8 % ont désigné un Chief AI Officer (CAIO) dédié.

Le rapport indique aussi que le CAIO joue un rôle d’orchestrateur : aligner investissements avec résultats et tolérance au risque, intégrer l’IA dans une logique d’observabilité et de maîtrise des coûts, et traduire les enjeux économiques et culturels.

La leçon pratique : plateformes, pas pilotes

Le rapport insiste sur une idée que, en 2026, tout est devenu un critère de maturité : une organisation ne peut pas scaler ce qu’elle ne peut pas gouverner. En langage technologique, cela signifie construire des plateformes unifiées intégrant le routage de modèles, les gardes-fous, la traçabilité, la gestion des accès, ainsi que la surveillance des métriques clés (latence, coût par inférence, déviations des modèles ou agents).

Dans un contexte où l’IA générative s’est massifiée et où l’IA agentique commence à automatiser des décisions, la différence entre être en tête ou en retard ne se joue pas tant sur « faire plus de tests », mais sur le fait de choisir un ou deux domaines à fort enjeu, et de les redéfinir intégralement, appuyés par une gouvernance solide, une infrastructure moderne, et des partenariats orientés résultats.

Foire aux questions

Qu’est-ce qui distingue une entreprise « leader » en Intelligence Artificielle d’une entreprise qui ne fait que des pilotes ?

La maturité repose sur trois signaux : une stratégie claire, une opération scalable (gouvernance et plateforme) et des bénéfices mesurables. Les leaders affichent des taux de croissance et de marges nettement supérieurs et tendent à centraliser la gouvernance tout en professionnalisant des rôles comme celui de CAIO.

Qu’est-ce que l’IA agentique et pourquoi cela inquiète-t-il les responsables en technologie et conformité ?

Ce sont des systèmes qui ne se contentent pas de générer du contenu, mais qui exécutent des tâches et optimisent des résultats en boucle fermée. Avec plus d’autonomie, augmente la nécessité de supervision, de traçabilité, d’évaluation continue, de gestion des incidents et de contrôle des coûts.

Pourquoi parle-t-on autant d’IA souveraine et privée en 2026 ?

Parce que la localisation des données, la juridiction et la maîtrise de l’infrastructure sont devenues des enjeux stratégiques. La souveraineté IA est définie par des frontières réglementaires, tandis que l’IA privée répond à un choix interne motivé par la sensibilité des données, la propriété intellectuelle ou la volonté de posséder plutôt que louer l’infrastructure.

Quel est l’erreur la plus courante lors de la tentative de déploiement à grande échelle de l’Intelligence Artificielle ?

Sous-estimer la dette technique et l’état de l’infrastructure : outils déconnectés, pipelines fragiles, réseaux faibles, identification peu robuste, coûts de maintenance élevés — autant d’obstacles qui freinent la transition du pilotage à la production. Beaucoup d’initiatives échouent non faute d’idées, mais à cause de plateformes fragiles et de contrôles insuffisants.

source : NTT Data Pérou