C’est la douche froide de ce début d’année. Malgré l’euphorie ambiante autour de ChatGPT et Copilot, la réalité comptable est brutale : la quasi-totalité des projets d’IA en entreprise ne génèrent aucun ROI. Pourquoi ? Parce que nous utilisons mal la technologie. Edouard Beaucourt (Pigment) dévoile la méthode pour sortir du « POC éternel ».
L’IA générative sait tout faire, de l’analyse de tableaux Excel au résumé de PDF complexes. Les démonstrations technologiques sont souvent bluffantes et les comités de direction applaudissent l’innovation. Pourtant, lorsque l’on se penche sur le compte de résultat, l’impact est quasi inexistant.
McKinsey et le MIT alertent : votre stratégie ChatGPT ne sert probablement à rien
Une étude choc du MIT, intitulée « The GenAI Divide 2025« , vient de confirmer ce malaise : 95 % des projets d’IA en entreprise n’ont aucun impact mesurable sur le ROI.
Le cabinet McKinsey dresse le même constat sévère, notant que 80 % des entreprises ne voient aucune amélioration financière tangible.
La question se pose alors de savoir comment expliquer ce fiasco commercial alors que la technologie est révolutionnaire. La réponse réside dans l’utilisation massive d’une IA trop généraliste.
Le grand mensonge de l’IA en entreprise : pourquoi les POC s’accumulent
Selon Edouard Beaucourt, Head of EMEA chez Pigment, l’erreur originelle commise par la majorité des organisations est de traiter l’IA comme un simple logiciel de bureautique supplémentaire.
On déploie des outils comme ChatGPT ou Copilot à tous les étages de l’entreprise, laissant les employés les utiliser pour des tâches disparates comme résumer des emails ou traduire des notes.
Bien que ces usages fassent gagner du temps à l’échelle individuelle, ces gains restent diffus et invisibles au niveau macroéconomique de l’entreprise.
Ce sont des cas d’usage périphériques, déconnectés du cœur du réacteur, qui aboutissent à une multiplication de Preuves de Concept (POC) séduisantes mais incapables de transformer l’essai en Retour sur Investissement (ROI).
Le débat est lancé : si un agent IA remplace trois emplois, l'entreprise doit-elle payer l'équivalent de leurs charges sociales ?
— Ossama B. 🛠️ (@OssXama) December 12, 2025
La question du ROI de l'IA est toujours calculée sur la réduction de la masse salariale. Or, notre modèle social repose presque entièrement sur la…
Comment passer du « Gadget » au « Business » : la méthode pour rentabiliser l’IA
Pour faire partie des 5 % d’entreprises qui gagnent vraiment de l’argent avec l’IA, vous devez changer de paradigme et abandonner l’IA généraliste au profit de l’IA Appliquée.
Cette stratégie gagnante repose sur un alignement strict entre trois éléments indissociables : un métier, un processus et une donnée.
Il ne s’agit plus de viser l’entreprise dans sa globalité, mais de cibler une fonction précise comme la Finance ou la Supply Chain, d’identifier un point de friction spécifique tel que la réconciliation des factures, et de nourrir l’algorithme avec les données propres et structurées de l’entreprise plutôt qu’avec le savoir générique d’internet.
Arrêtez les POC ! L’IA doit devenir votre nouvelle ouvrière spécialisée
L’IA Appliquée ne vit pas en parallèle des outils existants, elle s’y intègre pour automatiser des étapes critiques du flux de travail.
Comme le souligne Edouard Beaucourt, cette approche inverse la logique de la révolution industrielle.
Alors qu’hier on demandait aux humains de se robotiser pour être productifs, c’est aujourd’hui l’IA qui prend en charge ces micro-tâches répétitives.
Cela permet aux collaborateurs de se concentrer sur ce qui reste profondément humain, à savoir l’arbitrage, la créativité et la prise de décision complexe.
Pour 2026, le message est clair : il faut cesser d’expérimenter tous azimuts et se concentrer sur l’intégration de l’IA dans des processus métiers ciblés pour enfin viser la rentabilité.
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