L’intelligence artificielle n’est plus une expérimentation de laboratoire confinée à la sphère de la recherche. La dernière étude annuelle des CIOs menée par Salesforce confirme un tournant décisif : en seulement un an, la mise en œuvre complète de projets d’IA a augmenté de 282 %, passant de 11 % des organisations en 2024 à 42 % en 2025. L’époque des pilotes pilotes touche à sa fin ; le déploiement à grande échelle commence.

Mais cette avancée n’est pas sans défis. Alors que les projets se multiplient à travers toute l’organisation, un nouveau goulot d’étranglement apparaît : la confiance. Pas seulement dans les modèles eux-mêmes, mais aussi dans la qualité des données qui les alimentent, la sécurité, la gouvernance, et la capacité réelle de l’entreprise à déployer l’IA sans perdre le contrôle.

Ce rapport, élaboré en collaboration avec le cabinet de recherche NewtonX à partir d’enquêtes menées auprès de 200 CIOs issus de 24 pays, esquisse un tableau dans lequel les responsables technologiques ne sont plus seulement des facilitateurs techniques, mais deviennent des acteurs clés du changement organisationnel, des négociateurs internes, et de plus en plus, des gardiens de la confiance numérique.

Du pilote permanent à l’ère de l’échelle

Il y a un an à peine, la majorité des CIOs se concentrait encore sur le nettoyage des données, la correction des failles de sécurité héritées et la réalisation de pilotes maîtrisés d’IA générative. Aujourd’hui, le contexte a considérablement évolué :

• La mise en œuvre complète de l’IA a bondi de 11 % à 42 % des organisations recensées, soit une hausse de 282 %.
• Les budgets consacrés à l’IA ont quasiment doublé.
• Environ 30 % du budget IA est désormais spécifiquement alloué à des projets d’IA agentive, c’est-à-dire des systèmes capables d’accomplir des tâches de façon autonome en suivant des objectifs métier.
• Selon 96 % des CIOs, leur entreprise utilise déjà, ou prévoit d’utiliser, l’IA agentive dans les deux prochaines années.

Le discours a évolué : ce n’est plus simplement “testons ce que peut faire ChatGPT”, mais “comment intégrer des agents d’IA dans des processus critiques sans compromettre les données, la sécurité ou la conformité ?”.

Le CIO, de technicien à chef de file du changement

Cette expansion de l’IA a transformé le rôle du CIO. Selon l’étude, 75 % des responsables se sentent plus confiants dans leur poste qu’auparavant, et 61 % pensent qu’ils devancent leurs concurrents en matière d’IA. Cependant, cette confiance ne repose pas uniquement sur la maîtrise technologique, mais aussi sur des compétences transversales, souvent inédites pour les professionnels des systèmes d’information.

Les CIOs ont consacré, au cours de l’année écoulée, leurs efforts à renforcer trois compétences clés en “soft skills” pour accompagner cette ère agentive :

• Leadership : 61 % déclarent avoir amélioré leur capacité à inspirer et à guider leurs équipes.
• Narration et storytelling : 57 % travaillent leur capacité à expliquer l’IA, ses limites et ses apports, auprès des comités exécutifs et de l’ensemble des collaborateurs.
• Gestion du changement et communication : 55 % se concentrent sur ces compétences pour garantir une adoption fluide et massive, évitant l’isolement des pilotes.

Le CIO ne se limite plus à “savoir gérer les serveurs et le cloud” ; il devient le traducteur entre la technologie et le business, alignant la vision stratégique du CEO, priorisant les cas d’usage, mesurant les résultats, et atténuant le choc culturel lié à l’introduction de l’IA dans le quotidien des employés.

Le service client, laboratoire phare de l’IA agentive

Le secteur où l’impact de l’IA est le plus tangible reste le service client. Selon 65 % des CIOs, ils collaborent aujourd’hui plus étroitement avec les équipes en charge de la relation client qu’avec d’autres départements, faisant de cette fonction le terrain prioritaire pour l’adoption de l’IA agentive.

Les données issues de la plateforme Agentforce – la solution d’agents virtuels de Salesforce – illustrent cette tendance : le nombre moyen d’interactions de service menées par un agent d’IA a été multiplié par 22 au premier semestre 2025.

Pourquoi le service est-il idéal comme terrain d’expérimentation ?

• Les cas d’usage sont simples et précis : tri des tickets, réponses aux questions fréquentes, propositions de résolutions, synthèse des historiques.
• Le retour sur investissement se mesure facilement : réduction du temps de traitement, augmentation de la satisfaction client, amélioration de la productivité des agents.
• Les agents peuvent débuter comme “co-pilotes” en suggérant des réponses, avant de passer éventuellement à l’automatisation complète des processus.

Ce que l’on observe dans les centres de contact aujourd’hui anticipe en partie ce que verront d’autres départements : des agents qui ne se contentent pas de répondre, mais consultent aussi les systèmes internes, mettent à jour les bases de données et déclenchent des actions en arrière-plan.

Lancer l’IA à grande échelle sans alignement organisationnel : un risque majeur

Le rapport souligne également une fracture préoccupante entre ce que les CIOs savent qu’il faut faire et ce qui est réellement mis en œuvre :

• 81 % des responsables pensent que l’IA agentive exige une collaboration accrue avec les départements RH, Finance, Commercial.
• Mais moins de la moitié travaillent réellement en partenariat avec ces départements pour déployer l’IA dans leur domaine respectif.

En résumé, si la technologie progresse rapidement, l’organisation ne suit pas toujours. Beaucoup de projets sont toujours initiés par l’IT ou par des secteurs spécifiques (service, marketing, expérience client), sans stratégie transversale intégrant les enjeux en matière de ressources humaines, de politique commerciale, de conformité réglementaire ou de gestion du changement.

Les CEOs en prennent conscience : 93 % estiment que le succès des agents d’IA dépend de leur intégration dans le flux de travail quotidien, et non de leur usage comme outils séparés. La prochaine étape consiste à redéfinir les processus autour de ces systèmes plutôt que de leur adjoindre marginalement.

De plus, 61 % des responsables technologiques privilégient les fournisseurs connus, intégrés dans leur écosystème actuel. Si cette stratégie favorise une adoption rapide, elle risque aussi de limiter la flexibilité future si l’on ne réfléchit pas aux standards ouverts, à l’interopérabilité et à la possibilité de changer de plateforme à l’avenir.

La confiance dans les données : le nouveau goulot d’étranglement

Le titre de l’étude est clair : la confiance constitue désormais le principal frein. Pour les CIOs, deux préoccupations majeures autour de l’IA sont :

1. Sécurité et confidentialité des données.
2. Qualité et fiabilité des données alimentant les modèles.

Cependant, les investissements ne suivent pas toujours cette priorité. En moyenne, seulement 14 % du budget TI est consacré à la sécurité des données, et seulement 23 % des CIOs se sentent complètement à l’aise quant à la gouvernance des données dans leurs projets d’IA.

Le contraste est frappant : alors que les organisations déploient massivement des agents IA dans les fonctions front et back office, elles laissent toujours des failles en matière de catalogage, de qualité, de traçabilité et de contrôle d’accès aux données. Sans cette base solide, l’IA agentive peut devenir une source de risque opérationnel : décisions biaisées ou erronées, incidents de sécurité, fuites de données, qui peuvent entamer la confiance client et la conformité réglementaire.

Que signifie tout cela pour le CIO en route vers 2026 ?

Les conclusions de Salesforce et NewtonX confirment que les CIOs ont franchi un point de non-retour : l’IA n’est plus une option marginale, mais un élément central de la stratégie technologique et commerciale.

Dans les mois à venir, leurs priorités immédiates seront probablement de :

• Renforcer la gouvernance des données : améliorer leur qualité, unifier les sources, clarifier les responsabilités, sécuriser les accès.
• Mettre en place des mécanismes de coordination transversale : comités d’IA intégrant le business, RH, juridique, finance et opérations pour éviter que chaque département évolue en silo.
• Mesurer systématiquement l’impact réel de l’IA : définir des KPIs précis, comparables, et suivre leur évolution avec la direction.
• Investir dans l’alfabetisation à l’IA pour tous, pas uniquement pour les profils techniques.

Le passage à l’échelle ne se limite pas à de simples annonces : il s’agit d’intégrer l’IA au cœur du fonctionnement de l’entreprise. Sans confiance, même le déploiement le plus ambitieux risque de s’écrouler, car la solidité repose avant tout sur la fiabilité des données.

Questions fréquemment posées sur l’étude des CIOs et la nouvelle ère de l’IA à l’échelle

Que signifie concrètement une croissance de 282 % de l’adoption de l’IA ?
L’étude compare les situations de 2024 et 2025. En 2024, seulement 11 % des organisations avaient pleinement déployé l’IA dans leurs processus critiques. En 2025, cette proportion grimpe à 42 %. Ce quasi quintuplement reflète une croissance de 282 % dans le nombre d’entreprises ayant adopté une IA à l’échelle.

Qu’est-ce que l’IA agentive dans le contexte professionnel ?
Il s’agit de systèmes allant bien au-delà des simples chatbots : ce sont des agents capables d’exécuter des tâches complètes en intégrant plusieurs sources, en prenant des décisions en fonction de règles et de contexte, en mettant à jour les bases, en déclenchant des workflows, voire en collaborant avec d’autres agents. Concrètement, ils jouent le rôle d’assistants autonomes spécialisées en service client, finance, marketing ou support interne.

Pourquoi le service client constitue-t-il le terrain privilégié pour les essais d’IA ?
Parce qu’il combine des volumes importants d’interactions, des tâches très structurées, et des indicateurs de succès précis (temps de réponse, première résolution, satisfaction client). Cela permet aux CIOs de générer rapidement des résultats mesurables : baisse du temps de traitement, meilleure expérience client, productivité accrue des agents. Une fois l’efficacité validée, le modèle est souvent déployé dans d’autres domaines.

Si la confiance dans les données est le principal frein, par où commencer pour monter en puissance avec l’IA ?
Les experts recommandent généralement trois étapes fondamentales : inventorier et classer les données critiques (savoir ce qui existe et où), renforcer les politiques d’accès et de sécurité (qui peut voir quoi, dans quelles conditions), et établir une gouvernance claire (définir rôles, responsabilités, processus de contrôle). Sur cette base solide, il devient pertinent de déployer des agents d’IA à grande échelle en minimisant les risques liés à la sécurité, la conformité ou la qualité des décisions.

via : salesforce