Étude sur la Confiance des Leaders C-Suite dans le ROI de l’IA
Le rapport Larridin 2026 sur l’état de l’IA en entreprise met en lumière un paradoxe chez les dirigeants seniors, malgré une confiance élevée dans l’impact de l’IA.
Confiance et Problèmes de Gouvernance
Bien que 92% des dirigeants C-suite expriment une confiance totale dans l’impact de l’IA, 58.2% des organisations signalent un manque de clarté ou une propriété fragmentée comme principal obstacle à la mesure de la performance de l’IA. En conséquence, 62% des entreprises n’ont pas d’inventaire complet des applications en cours d’utilisation, révélant un décalage entre la confiance des dirigeants et la réalité opérationnelle.
La Réalité de l’IA
L’enthousiasme des dirigeants est principalement alimenté par des expériences préliminaires. Cependant, l’adoption plus large est fragmentée, difficile à gouverner et à mesurer à grande échelle. Bien que 75% des leaders d’entreprise s’attendent à un retour sur investissement de l’IA dans les six mois, près de 50% admettent qu’ils ne savent pas qui l’utilise ni comment.
De plus, seulement 25% des entreprises ont mis en œuvre des programmes de gouvernance de l’IA, démontrant que l’optimisme des dirigeants dépasse la réalité opérationnelle.
Utilisation des Outils d’IA
Selon l’étude, près de 80% des répondants affirment utiliser l’IA, avec un mélange d’applications variées, et une moyenne de 23 outils d’IA par organisation. La plupart des cadres de gouvernance se concentrent sur les grandes plateformes de LLM, telles que ChatGPT d’OpenAI et Google Gemini, car elles sont largement licenciées et fournissent des analyses propriétaires pour le suivi.
Cependant, alors que les entreprises opèrent maintenant avec des dizaines d’outils d’IA, ce focus étroit laisse les dirigeants aveugles à l’utilisation périphérique et non licenciée de l’IA, limitant la visibilité tout en introduisant à la fois des risques et une valeur non réalisée.
Obstacles à l’Adoption de l’IA
Les principales barrières à l’adoption et à l’échelle de l’IA sont structurelles, et non techniques. La responsabilité floue pour la mesure (30.5%) et la propriété fragmentée au sein des équipes (27.7%) émergent comme les principaux obstacles à la transformation de l’enthousiasme pour l’IA en une valeur mesurable. Cette diffusion de la responsabilité permet aux initiatives d’IA de s’étendre ou d’échouer sans gouvernance centralisée, entraînant des métriques incohérentes, des investissements dupliqués et des risques de sécurité accrus.
Conclusion
Il est crucial que les organisations établissent une propriété claire de l’IA, idéalement dirigée par des dirigeants, pour définir des objectifs, mesurer l’utilisation et les résultats de l’IA. Cela permettra de transformer l’IA d’une charge stratégique potentielle en un véritable avantage concurrentiel.