L’investissement des entreprises dans l’intelligence artificielle continue de croître, mais transformer ces projets en résultats mesurables reste encore un défi majeur. Seule 22 % des organisations ont réussi à déployer l’IA à plusieurs unités opérationnelles ou à adopter une approche centrée sur cette technologie, selon une étude de Gartner réalisée auprès de 1 303 responsables fonctionnels de sociétés générant au moins 50 millions de dollars de chiffre d’affaires annuel.
Les clés de l’adoption de l’IA en entreprise en 20 secondes
- Seulement 22 % des organisations ont réussi à faire évoluer l’IA à plusieurs unités ou à adopter une stratégie AI-first.
- 85 % des responsables prévoient d’augmenter leurs investissements en IA en 2026.
- En 2025, en moyenne, 12 % de leur budget fonctionnel était consacré à cette technologie.
- La productivité est l’objectif prioritaire, mais les cas d’usage les plus populaires ne garantissent pas toujours le meilleur retour sur investissement.
L’enquête, réalisée entre janvier et avril 2026, révèle une réalité beaucoup moins simple que ce que laissent penser les investissements massifs. Les entreprises investissent davantage dans l’IA, mais une part importante rencontre encore des difficultés pour évaluer quels projets fonctionnent réellement, à quel coût, et quels retours économiques ils génèrent.
Un des faits marquants est que environ 11 % des organisations ignorent totalement combien leur propre département a dépensé en intelligence artificielle en 2025.
Cette problématique s’aggrave avec la hausse continue des budgets. 85 % des responsables interrogés par Gartner prévoient d’augmenter leurs dépenses en 2026, après avoir consacré en moyenne 12 % de leurs budgets fonctionnels à l’IA en 2025.
Mesurer le retour sur investissement fait toute la différence
Les résultats de Gartner montrent une nette division entre les entreprises qui suivent systématiquement le rendement de leurs projets et celles qui manquent encore de mécanismes clairs pour y parvenir.
Selon le cabinet, les organisations à haute performance sont celles qui assurent un suivi constant du retour sur investissement (ROI), gèrent leurs projets d’IA comme un portefeuille, et réévaluent périodiquement leurs résultats pour ajuster leurs ressources ou abandonner certains projets.
Ces entreprises déclarent des retours positifs dans 81 % de leurs initiatives d’intelligence artificielle.
À l’opposé, celles qui ont un faible rendement ignorent le retour réalisé dans 29 % de leurs projets.
Ce écart souligne un enjeu de plus en plus critique avec la montée en puissance des déploiements à grande échelle. La validation d’un assistant virtuel, d’un système de génération de code ou d’un outil d’automatisation peut être simple à implémenter. En revanche, évaluer le gain de temps, la réduction des coûts ou l’impact réel sur le résultat commercial nécessite des métriques préalables et un suivi rigoureux.
Gartner souligne notamment que l’absence de visibilité financière accroît le risque à mesure que les investissements augmentent.
Tina Nunno, vice-présidente émérite et Gartner Fellow, insiste sur le fait que relier directement les investissements aux résultats concrets permet d’identifier plus tôt les projets décevants et de réallouer efficacement les ressources.
Les données montrent aussi comment ces fonds sont actuellement répartis.
La productivité en tête des priorités d’investissement
75 % des responsables fonctionnels citent l’amélioration de la productivité comme l’un des principaux objectifs qu’ils cherchent à atteindre avec l’IA.
De plus, environ 30 % du budget consacré à l’IA est en moyenne dévolu à cet objectif, soit presque le double du pourcentage alloué aux autres priorités principales.
Les données montrent cependant que les priorités varient selon les usages visés.
| Objectifs des initiatives IA | Pourcentage de responsables citant cet objectif |
|---|---|
| Améliorer la productivité | 75 % |
| Réduire les coûts | 55 % |
| Augmenter les revenus | 39 % |
| Faire évoluer l’entreprise | 38 % |
| Gérer les risques | 34 % |
| Transformer l’entreprise | 33 % |
| Conserver les revenus | 33 % |
| Renforcer la résilience | 29 % |
La productivité domine clairement ces objectifs. Cela explique en partie l’intérêt des entreprises pour des assistants, l’automatisation des tâches, la génération de code, et les outils permettant de réduire le travail manuel.
Mais l’étude souligne aussi un point crucial : les cas d’usage les plus populaires ne génèrent pas nécessairement les meilleurs retours.
Gartner a analysé cette disparité spécifiquement dans le domaine des technologies de l’information.
Parmi les projets les plus fréquents figurent la détection et la réaction face aux menaces de cybersécurité, utilisée par 54 % des entreprises ; l’automatisation des centres de support IT, également à 54 % ; et la génération automatique de code, à 44 %.
Lorsque l’on change de question et que l’on examine les cas où une plus grande proportion de responsables déclarent des retours positifs, le classement diffère.
L’optimisation intelligente des actifs et des coûts IT apparaît en tête, avec 40 %, suivie par la génération de données synthétiques à 28 %, et la génération automatique de code à 23 %.
Il ne faut pas interpréter ces chiffres comme indiquant que 40 % du retour financier provient de l’optimisation des actifs. Ils reflètent la proportion de responsables indiquant que ce cas d’usage génère des retours positifs, selon Gartner.
Ce décalage entre popularité et rentabilité représente un véritable enjeu pour les entreprises qui choisissent leurs projets principalement en se basant sur l’intérêt du marché ou la visibilité médiatique d’une solution d’IA.
Un projet moins connu peut en réalité offrir un résultat économique plus simple à mesurer, surtout s’il résout un problème précis et délimité.
Passer à l’échelle avec l’IA dépasse la simple adoption de modèles
Le chiffre de 22 % aide également à distinguer deux concepts souvent confondus : utiliser l’intelligence artificielle et la déployer à grande échelle dans une organisation.
Une entreprise peut avoir des employés utilisant des assistants génératifs, des développeurs travaillant avec des outils de programmation, ou des départements expérimentant avec des agents, sans pour autant avoir intégré ces technologies dans des processus communs à plusieurs unités.
Le passage d’un état à l’autre soulève des questions relatives aux coûts, à la sécurité, aux données, à l’intégration avec les applications d’entreprise, à la gestion des accès, à la formation et à la mesure des résultats.
Cela explique aussi pourquoi l’augmentation du budget ne signifie pas nécessairement que l’adoption est pleinement mature.
L’étude de Gartner ne suggère pas que les 78 % restants aient complètement échoué dans leur démarche d’IA. Le chiffre de 22 % concerne spécifiquement les organisations qui ont réussi à faire évoluer l’IA à plusieurs unités ou à adopter une stratégie AI-first. Les autres sont probablement encore en phase d’expérimentation, d’implémentation ou d’expansion.
De plus, cette étude ne concerne qu’un segment d’entreprises — celles avec un chiffre d’affaires annuel d’au moins 50 millions de dollars en 2025 — ce qui limite la portée des conclusions. Elle concerne principalement des entreprises de taille moyenne ou grandes, et ne s’applique pas directement à des PME ou startups.
Malgré ces limites, l’étude illustre un changement dans les questions que se posent désormais les entreprises face à l’IA.
Au cours des premières années de l’essor de l’IA générative, la majorité des réflexions portaient sur le choix des modèles et sur leur intégration dans certains processus. Avec la croissance des budgets, les entreprises doivent désormais répondre à des questions beaucoup plus concrètes : combien coûte chaque initiative, quels résultats en attendre, comment mesurer leur succès, et quels projets il faut arrêter ou poursuivre.
Le fait que 85 % des entreprises souhaitent augmenter leurs investissements alors que seulement 22 % ont déployé l’IA à grande échelle témoigne bien de cette disparité entre volonté d’investir et maturité opérationnelle.
Questions fréquentes
Quel pourcentage d’entreprises a réussi à faire évoluer l’intelligence artificielle ?
Gartner indique que 22 % des organisations interrogées ont réussi à déployer avec succès l’IA dans plusieurs unités ou à adopter une stratégie AI-first.
Les entreprises augmenteront-elles leurs investissements en IA en 2026 ?
Oui, 85 % des responsables prévoient d’augmenter leurs dépenses en IA cette année-là. En 2025, elles avaient en moyenne consacré 12 % de leur budget fonctionnel à cette technologie.
Quel est l’objectif principal des entreprises utilisant l’IA ?
L’amélioration de la productivité arrive en tête, avec 75 % des responsables qui la citent comme résultat recherché. Environ 30 % du budget fonctionnel en IA est en moyenne consacré à cet objectif.
Les projets d’IA les plus populaires ont-ils aussi les meilleurs retours ?
Pas nécessairement. Gartner observe une différence entre les usages fréquemment déployés et ceux qui génèrent le plus de retours positifs déclarés, notamment dans la sphère des technologies de l’information.
Source : gartner