L’intelligence artificielle ne se présente plus simplement comme un levier d’efficacité. Selon le diagnostic d’IBM, elle devient un moteur de revenus, une refonte du leadership d’entreprise et une reconfiguration de l’architecture technologique soutenant les organisations. La question centrale n’est plus de savoir si les entreprises investiront davantage, mais si elles seront capables de transformer ces investissements en résultats mesurables, sans se laisser piéger dans des prototypes infinis.

Voici l’une des principales conclusions de l’étude mondiale du IBM Institute for Business Value (IBV), réalisée en partenariat avec Oxford Economics, laquelle recueille la vision de plus de 2 000 hauts dirigeants sur l’évolution de leurs organisations entre 2025 et 2030. Dans cette « Entreprise 2030 », le récit dominant est clair : l’IA passera d’un simple atout intégré aux processus existants à un tissu connectant décisions, opérations et produits en temps réel.

De l’IA comme simple économie à l’IA comme vecteur de nouvelles sources de revenus

Ce qui surprend le plus, c’est le bond des attentes en matière de revenus. D’ici 2030, 79 % des cadres interrogés estiment que l’IA contribuera significativement à leur chiffre d’affaires, contre 40 % aujourd’hui. C’est une déclaration d’intention, mais aussi un signal d’incertitude : seuls 24 % disposent d’une vision claire de leurs principales sources de revenus en 2030.

Au fond, l’étude décrit un marché où l’avantage concurrentiel se définit moins par « faire plus économique » que par inventer ce qui n’existe pas encore. En effet, 64 % des dirigeants pensent que la véritable différenciation viendra de l’innovation plutôt que de l’optimisation des ressources. Cette logique se traduit également dans les investissements : entre 2025 et 2030, ils prévoient une croissance d’environ 150 % dans le domaine de l’IA.

Deux lectures technologiques se combinent. D’un côté, l’IA continuera de pousser à l’automatisation et à l’amélioration de la productivité. De l’autre, cette productivité sera considérée comme le carburant permettant de financer l’innovation. Selon le rapport, l’IA augmentera la productivité de 42 % d’ici 2030, et 67 % des dirigeants espèrent avoir capitalisé la majorité de ces gains d’ici là. Selon IBM, l’effet est celui d’un « volant d’inertie » : automatisation libérant des ressources, réinvestissement et, par conséquent, transformation du modèle économique.

Le principal frein : l’intégration dans le cœur de métier

La paradoxie réside dans le fait que l’enthousiasme coexiste avec une inquiétude concrète : 68 % craignent que leurs efforts en matière d’IA échouent faute d’une intégration suffisante avec les activités essentielles de l’entreprise. Ce n’est pas un détail mineur. IBM fait la distinction entre « adoption de l’IA » (ajouter des outils) et « création d’une intelligence intégrée » (l’intégrer au cœur de la stratégie et de l’opération).

C’est ici qu’émerge un terme-clé pour tout acteur technologique : l’orchestration. Le rapport souligne la nécessité d’une couche neutre capable de connecter plateformes d’entreprise, applications et agents IA avec une véritable interopérabilité, afin que flux de données et prises de décisions circulent uniformément à travers l’organisation, sans dépendre de silos ou d’intégrations fragiles.

David Carrero, cofondateur de Stackscale (Groupe Aire), résume cette phase côté déploiement : « L’IA ne faillit pas par manque de démonstrations, mais lorsqu’on tente de la mettre en production et qu’on découvre que les données, permissions, latence, coûts et traçabilité ne sont pas résolus. L’intégration n’est pas un projet ponctuel, c’est une discipline opérationnelle ». Autrement dit : sans infrastructures solides et une gouvernance rigoureuse des données, l’IA reste une promesse.

Multi-modèles, et non « un seul modèle pour tous »

Une autre tendance clé d’ici 2030 est la transition vers des portefeuilles de modèles. IBM soutient que les entreprises gagnantes ne se contenteront pas d’optimiser un modèle unique, mais déploieront un ensemble dynamique, adapté à la réglementation, aux cycles d’achat et à la volatilité du marché. A ce sujet :

• 71 % des dirigeants considèrent que les capacités émergentes de l’IA sont des outils complémentaires dans un portefeuille.
• Pourtant, seuls 28 % savent précisément quels modèles ils auront besoin en 2030.
• Le débat technique s’intensifie : l’étude montre que de nombreuses organisations envisagent d’opérer dans un contexte multi-modèles, et que la compétition se concentrera sur des modèles « sur mesure » ou propriétaires.

La conclusion pratique est claire : si le futur est multi-modèles, la valeur ne réside pas uniquement dans le modèle en soi, mais dans la gouvernance du cycle de vie (MLOps), la manière dont les données et applications sont connectées, et comment le modèle est « emballé » en produits et services.

Carrero insiste sur l’aspect architecture : « La taille du modèle importe moins que la capacité de le déployer là où cela a du sens : à proximité des données, avec contrôle des coûts et garanties de sécurité. Dans beaucoup d’entreprises, l’avantage sera dans l’utilisation de modèles spécialisés et dans leur orchestration, plutôt que dans la recherche du plus grand modèle ».

Agents, leadership et une organisation « toujours active »

Dans le rapport, IBM envisage une « entreprise plus intelligente » comme une organisation « toujours en mouvement » : un système qui traite en continu des signaux du marché, ajuste sa trajectoire en temps réel, et expérimente de nouvelles sources de revenus de façon plus automatisée. Cette vision implique également une profonde transformation organisationnelle.

Le rapport anticipe une redéfinition du leadership par l’IA : 74 % des cadres pensent que les rôles de direction évolueront, et que de nouveaux postes apparaîtront. Il est même envisagé qu’en 2030, 25 % des conseils d’administration intégreront un conseiller ou un « co-décideur » en IA. Parallèlement, une frictions interne est prévue : 68 % considèrent les structures actuelles comme un obstacle à la pleine réalisation de la valeur de l’IA.

Concernant le capital humain, l’étude met en garde contre un cycle d’obsolescence accéléré : 57 % s’attendent à ce que la majorité des compétences actuelles deviennent obsolètes en 2030, et d’ici fin 2026, 56 % des employés devront être reskilled pour faire face à l’automatisation impulsée par l’IA.

Pour une entité technologique, le défi critique est que cette évolution organisationnelle repose sur une plateforme solide : agents et automatisation transversaux requièrent une observabilité, un contrôle d’accès, une traçabilité et des capacités hybrides pour déplacer données et calculs selon les besoins. « Si vous souhaitez intégrer des agents dans des processus critiques, il faut les traiter comme en production : surveillance, gestion des changements, limites d’action et journalisation des décisions. Autrement, vous automatisez le risque », souligne Carrero.

L’infrastructure comme avantage concurrentiel : hybride, évolutive et gouvernée

IBM insiste sur le fait que le portefeuille multi-modèles doit s’appuyer sur une architecture hybride, flexible, sécurisée et scalable, capable de donner un accès « instantané » aux modèles, données et applications aux équipes concernées. C’est une évolution logique du marché : IA en temps réel, chaînes de données, et pression sur la souveraineté et la conformité réglementaire.

Du point de vue européen, Carrero ajoute un regard particulier : « En Europe, la conversation ne tourne pas uniquement autour de la performance ; elle intègre aussi la juridiction, la souveraineté et le contrôle. L’architecture hybride permet de choisir où résident les données et où s’exécutent les modèles, sans compromettre le business ». En somme, c’est la traduction opérationnelle de ce que le rapport suggère comme conditions pour rester compétitif : rapidité, intégration et actifs propres.

La conclusion de l’étude n’est pas optimiste. 2030 n’apparaît pas comme une étape linéaire, mais comme une course d’itérations rapides, de paris ambitieux et de peu de marges pour l’improvisation. Les entreprises qui réussiront à transformer la productivité en innovation, en construisant des portefeuilles d’IA réellement intégrés au cœur du métier, seront celles qui convertiront l’IA en revenus. Les autres continueront simplement à accumuler des outils.

Questions fréquentes

Qu’est-ce qu’une « entreprise IA-first » par rapport à une entreprise qui se contente d’adopter l’IA ?

Une entreprise IA-first redéfinit tâches, processus et produits pour que l’IA devienne une partie structurante du travail (avec l’humain en supervision), plutôt que d’ajouter des outils d’IA à des flux existants sans modifier la prise de décision ou l’exécution opérationnelle.

Pourquoi l’intégration avec le cœur de métier constitue-t-elle le principal risque dans les projets d’IA d’entreprise ?

Parce que les cas d’usage concrets dépendent de données, autorisations, systèmes centraux, traçabilité et responsabilité. Sans une couche d’orchestration et une gouvernance solide des données, l’IA ne traverse pas les départements ni n’atteint la production de manière fiable.

Qu’est-ce qu’une stratégie multi-modèles et pourquoi prend-elle de l’ampleur dans les environnements d’entreprise ?

C’est une approche basée sur des portefeuilles : modèles fondamentaux, modèles spécialisés de petite taille, modèles propriétaires et agents, combinés selon la tâche, le coût, la latence, la conformité et le risque. Elle permet d’adapter l’IA à des processus précis et de limiter la dépendance à un seul fournisseur ou une seule architecture.

Quelles implications comporte l’intégration d’un conseiller IA dans un conseil d’administration ?

Elle impacte la gouvernance, la responsabilité et la gestion du risque : depuis la validation des décisions assistées par IA jusqu’à l’audit des modèles, la documentation des biais, la définition des limites opérationnelles et l’alignement des investissements avec les résultats attendus.

Source : Rapport IBM sur l’IA en 2030