L'IA déçoit jusqu'à présent les espoirs des PDG : Écart entre les investissements et les résultats mesurables

Auteur: heise.de

Résumé

Un sondage mondial de la société de conseil PwC auprès de plus de 4.400 PDG révèle un écart considérable entre les attentes élevées et la réalité décevante de l'utilisation de l'intelligence artificielle dans les entreprises. En Allemagne, seulement 11 pour cent des dirigeants interrogés rapportent une augmentation du chiffre d'affaires grâce à l'IA, tandis qu'au niveau mondial, 29 pour cent en parlent. Particulièrement remarquable : seulement deux pour cent des entreprises allemandes ont pu simultanément réaliser à la fois une augmentation du chiffre d'affaires et des économies de coûts grâce à l'utilisation de l'IA. Les résultats montrent que l'absence de bases de données, la planification stratégique défaillante et la culture d'entreprise constituent des obstacles centraux pour une mise en œuvre réussie de l'IA.

Personnes

• Petra Justenhoven
• Axel Kannenberg
• Nico Reichen

Thèmes

• Adoption de l'IA dans les entreprises
• ROI mesurable de l'intelligence artificielle
• Bases de données et fondations stratégiques
• Culture d'entreprise et acquisition de talents
• Transformation numérique
• Compétitivité par l'IA

Résumé détaillé

Le 29e Global CEO Survey de la société de conseil PwC révèle des résultats décevants concernant la mise en œuvre pratique de l'intelligence artificielle dans les entreprises dans le monde. L'étude repose sur des entretiens avec plus de 4.400 PDG de 95 pays et montre un tableau cohérent : alors que des investissements massifs sont réalisés dans l'infrastructure de l'IA, les résultats commerciaux mesurables restent en grande partie absents.

En Allemagne, le bilan est particulièrement faible. Seulement 11 pour cent des directeurs généraux interrogés rapportent une augmentation du chiffre d'affaires grâce à l'utilisation de l'IA, tandis qu'au niveau mondial, ce chiffre atteint 29 pour cent. En matière d'économies de coûts, le tableau est similaire : 16 pour cent des PDG allemands parlent de réduction des coûts, contre 26 pour cent au niveau mondial. La situation devient encore plus dramatique si l'on considère les succès simultanés dans les deux domaines – seulement deux pour cent des entreprises allemandes ont réussi à augmenter à la fois leurs chiffres d'affaires et à réduire les coûts par l'IA. Au niveau mondial, cette proportion atteint 12 pour cent.

La majorité des dirigeants interrogés tirent un bilan négatif : au niveau mondial, 56 pour cent des PDG ne voient pas de meilleurs résultats commerciaux grâce à leurs investissements en IA. En Allemagne, le scepticisme est encore plus grand – deux tiers des personnes interrogées rapportent aucun succès mesurable de leurs bases d'IA et projets pilotes.

Petra Justenhoven, directrice générale de PwC en Allemagne, commente ces résultats sans détour : « Les résultats concernant l'adoption de l'IA montrent un écart entre les attentes élevées et une réalité décevante. Nous voyons une grande volonté d'investir dans l'IA – mais seulement une petite minorité d'entreprises obtient aussi des résultats mesurables avec celle-ci. » Elle critique en particulier l'incapacité des entreprises à se différencier par l'IA par rapport à la concurrence et à ouvrir de nouvelles sources de revenus.

Ces conclusions sont confirmées par une étude menée en parallèle par le Boston Consulting Group. Dans celle-ci, 60 pour cent des quelque 1.250 entreprises interrogées ont admis n'avoir pratiquement retiré aucune valeur ajoutée matérielle de leurs investissements importants en IA. 35 pour cent supplémentaires ont enregistré certains progrès, mais ont admis ne pas progresser assez rapidement. Seulement 5 pour cent des entreprises examinées réalisent une valeur ajoutée de l'IA à grande échelle.

Le consultant PwC Nico Reichen explique les raisons de cette discordance : l'IA n'est « pas une baguette magique ». Sans une base de données fiable et un fondement technique évolutif, les initiatives en IA restent superficielles et inefficaces. Selon lui, les entreprises doivent d'abord « faire leurs devoirs » – c'est-à-dire créer les conditions structurelles et organisationnelles de base. Sinon, l'IA fonctionne comme un amplificateur des problèmes existants plutôt que comme un levier stratégique.

Au-delà des aspects technologiques, selon l'analyse de PwC, les facteurs suivants sont décisifs pour une mise en œuvre réussie de l'IA : fourniture de données fiables, planification de développement réaliste, ressources financières suffisantes, culture d'entreprise favorable à l'IA et acquisition active de talents dans le domaine de l'IA. L'absence de liens entre ces facteurs conduit à des mises en œuvre défaillantes.

Malgré ces conclusions critiques, PwC ne remet pas fondamentalement en question l'applicabilité de l'IA générative. Au lieu de cela, la société de conseil exhorte les entreprises à ne pas réduire leurs efforts, mais à les intensifier. Justenhoven avertit en particulier les entreprises allemandes : l'Allemagne est déjà à la traîne par rapport à d'autres pays. Elle prévoit que 2026 pourrait être une année clé au cours de laquelle les pionniers de l'IA distanceront nettement le reste du marché.

Messages clés

• Seulement 11 pour cent des PDG allemands rapportent une augmentation du chiffre d'affaires grâce à l'IA, tandis qu'au niveau mondial, ce chiffre est de 29 pour cent
• Seulement 2 pour cent des entreprises allemandes réalisent des succès simultanés en croissance du chiffre d'affaires et économies de coûts
• Deux tiers des dirigeants allemands interrogés ne voient pas de résultats commerciaux mesurables de leurs investissements en IA
• L'absence de base de données, la planification stratégique insuffisante et une culture d'entreprise problématique sont les principaux obstacles à une mise en œuvre réussie de l'IA
• Les entreprises doivent créer les conditions organisationnelles de base avant que l'IA ne conduise à des avantages stratégiques
• L'Allemagne risque de se laisser distancer – 2026 pourrait être une année décisive pour la différenciation ultérieure

Métadonnées