Ce n’est plus un secret, l’intelligence artificielle bouleverse le monde de l’entreprise. Une étude révèle pourtant que seule une infime minorité de sociétés rentabilise vraiment cette technologie. Depuis le raz-de-marée ChatGPT, les entreprises ont investi des dizaines de milliards de dollars dans les infrastructures, le cloud et les puces, dans l’espoir de moderniser leurs structures et de booster leur productivité.
Mais tous ces investissements ne se valent pas, loin de là. Un rapport publié le mardi 7 juillet 2026 par OSS Ventures, un venture studio spécialisé dans les logiciels industriels, vient quantifier ce déséquilibre que tout le monde pressentait. Sur le papier, l’IA fait rêver. Mais dans les bureaux et sur les chaînes de production, la réalité économique est beaucoup plus nuancée.
L’illusion du pilote automatique
Les chercheurs se sont appuyés sur une base de données solide : 914 diagnostics de terrain menés entre 2019 et 2026. Et le résultat surprend par sa sévérité : seules 2,4 % des entreprises évaluées ont atteint la pleine maturité dans leur usage de l’IA. Autrement dit, à peine une entreprise sur quarante est parvenue à faire de l’IA autre chose qu’un simple test grandeur nature, à en tirer de vrais bénéfices financiers. Pour tous les autres, la promesse reste en suspens : les budgets continuent de grimper, sans que les résultats suivent.
Ceux qui tirent réellement profit de cette vague d’investissements, ce sont les fournisseurs de technologies : les géants du cloud et les fabricants de puces en premier lieu. De leur côté, les entreprises qui achètent et déploient ces outils ont bien du mal à rentrer dans leurs frais. Beaucoup se sont lancées un peu par panique, de peur de rater le virage et de se faire distancer par leurs concurrents.
Transformer ou perdre sa mise
Le vrai problème, selon les auteurs du rapport, se joue dans la façon dont les dirigeants abordent le sujet. Comme le résume Renan Devillieres, fondateur d’OSS Ventures, il n’existe pas vraiment de projet IA « moyennement rentable ». Selon lui, soit ça marche et l’entreprise en tire de gros bénéfices, soit ça ne marche pas du tout et l’argent part en fumée.
Pour espérer un vrai retour sur investissement, encore faut-il viser un processus qui compte vraiment pour l’entreprise. Déployer de l’IA un peu partout ou distribuer des licences à tour de bras ne mène nulle part. La plupart des industriels restent coincés au stade du test, sans jamais passer à l’échelle.
Le problème, c’est qu’on sous-estime presque toujours à quel point ces déploiements sont compliqués à mener. Pour que l’IA rapporte vraiment de l’argent, il faut qu’elle transforme en profondeur une méthode de travail ou qu’elle fasse baisser nettement les coûts. Elle peut aussi devenir rentable lorsqu’elle permet de lancer une offre totalement nouvelle. Un exemple parlant : Microsoft a dû mobiliser pas moins de 6 000 experts rien que pour accompagner ses clients dans cette transition.
Cette course effrénée aux investissements technologiques commence à inquiéter les marchés financiers. Tant que les revenus générés ne suivent pas le rythme des dépenses en infrastructure, le risque d’un retour de bâton reste bien présent. Il est important de réussir à trouver le bon équilibre entre le coût des outils et la valeur qu’ils créent vraiment.
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