Article réservé aux abonnésL’intelligence artificielle est déjà entrée dans les banques, les directions juridiques, les centres de relation client et les équipes informatiques. Elle résume des contrats, prépare des analyses, génère du code, assiste les conseillers et examine des volumes de données qu’aucune équipe humaine ne pourrait traiter seule.
Mais l’écart entre l’adoption et la rentabilité reste immense.
Selon McKinsey, 88 % des organisations utilisent désormais l’intelligence artificielle dans au moins une fonction, contre 78 % un an plus tôt. Pourtant, seules 39 % déclarent un effet mesurable sur leur résultat opérationnel à l’échelle de l’entreprise, et cet effet reste le plus souvent inférieur à 5 %.
Le cercle des véritables champions est beaucoup plus restreint : environ 6 % des répondants attribuent plus de 5 % de leur EBIT à l’intelligence artificielle tout en déclarant en retirer une valeur significative.
Le Boston Consulting Group aboutit presque au même constat : seules 5 % des entreprises réussissent à créer de la valeur à grande échelle grâce à l’IA, tandis qu’environ 60 % n’observent encore que peu ou pas de bénéfices matériels.
Le rapport MIT NANDA de 2025 fournit un troisième point de convergence : après 30 à 40 milliards de dollars investis dans l’IA générative, seuls 5 % des projets pilotes intégrés produiraient un impact mesurable sur les comptes.
Trois études, trois méthodologies, mais une même conclusion : la valeur existe. Elle reste toutefois l’exception.
La technologie est partout, les profits beaucoup moins
Le problème ne tient pas nécessairement à la qualité des modèles.
La plupart des entreprises ont commencé par ajouter des outils d’IA à leurs méthodes de travail existantes. Un salarié rédige plus rapidement un rapport. Un développeur produit du code en moins de temps. Un conseiller prépare une réponse en quelques secondes.
Ces gains sont réels, mais ils ne deviennent pas automatiquement des profits.
Une heure économisée ne produit une valeur financière que si elle permet de traiter davantage de dossiers, de vendre plus, d’éviter une erreur coûteuse ou de réduire durablement le coût d’une opération.
Dans de nombreuses entreprises, l’IA accélère donc des tâches isolées sans transformer le processus complet. Le travail est plus rapide à un endroit, mais les mêmes contrôles, validations, transferts manuels et blocages demeurent ailleurs.
C’est pourquoi la diffusion rapide des licences ne se retrouve pas encore pleinement dans la productivité ni dans les résultats financiers.
La leçon du « 10–20–70 »
Le Boston Consulting Group résume depuis plusieurs années les transformations numériques réussies par une formule : 10–20–70.
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Auteur: balkis T
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