À mesure que l’utilisation de l’IA en entreprise s’intensifie, une nouvelle recherche souligne le besoin urgent de gouvernance des données
Une étude récente révèle des écarts croissants entre l’expérimentation de l’IA et les modèles de risque à mesure que son utilisation s’intensifie dans les flux de travail commerciaux.
Une adoption de l’IA fragmentée
L’utilisation de l’IA en entreprise s’étend rapidement à travers le développement, les opérations et le travail de connaissance. Cependant, cette évolution crée de nouveaux risques de données que les technologies héritées ne peuvent ni voir ni gouverner. Le Rapport sur l’adoption et les risques de l’IA 2026, publié par Cyberhaven Labs, offre un aperçu clair de la manière dont les entreprises utilisent réellement l’IA et pourquoi la gouvernance et la sécurité des données doivent être prêtes pour ces changements.
“Cette recherche montre clairement que l’adoption de l’IA en entreprise n’accélère pas seulement, mais se fragmente”, explique le PDG de Cyberhaven, Nishant Doshi. “Une petite partie des équipes progresse rapidement, intégrant l’IA profondément dans leur travail quotidien, tandis que la sécurité et la gouvernance peinent à suivre.”
Principales conclusions sur l’adoption de l’IA en entreprise
1. Un écart d’adoption de l’IA émerge
L’adoption et l’utilisation de l’IA ne se déroulent pas comme une vague uniforme à l’échelle de l’industrie. Au contraire, elles deviennent de plus en plus polarisées.
- Un écart croissant se dessine entre les premiers adoptants de l’IA et les organisations hésitantes.
- Le top 1 % des organisations adopte plus de 300 outils GenAI.
- En revanche, les entreprises prudentes utilisent généralement moins de 15 outils GenAI.
2. La plupart des outils GenAI SaaS sont objectivement risqués
Les employés saisissent des données sensibles dans des outils qui ne répondent pas aux normes de risque traditionnelles.
- 82 % des 100 applications GenAI SaaS les plus utilisées sont classées comme “risque moyen”, “élevé” ou “critique”.
- 32,3 % de l’utilisation de ChatGPT se fait via des comptes personnels.
- 39,7 % des mouvements de données vers les outils IA impliquent des données sensibles.
3. Les assistants de codage et les agents IA
Les assistants de codage IA (comme Cursor, GitHub Copilot et Claude Code) continuent de croître.
- Dans les entreprises leaders de l’adoption de l’IA, près de 90 % des développeurs utilisent ces outils.
- À l’inverse, seulement 6 % des développeurs les utilisent dans des organisations typiques.
- 30 % des développeurs utilisant des assistants de codage IA rapportent en utiliser au moins deux.
Conclusion
Le rapport de Cyberhaven Labs sur l’adoption et les risques de l’IA 2026 souligne un fossé grandissant entre l’innovation et la supervision. L’adoption de l’IA devient inégale à travers les organisations, les équipes et les flux de travail.
“L’IA n’est plus une simple expérience secondaire pour la plupart des entreprises; elle devient une partie intégrante de l’infrastructure”, ajoute Doshi. “Les organisations qui réussiront seront celles qui dépasseront les politiques uniformes et investiront dans des approches de sécurité adaptées aux modèles d’utilisation réels.”
En apportant visibilité, contexte et contrôle, les entreprises peuvent permettre à leurs équipes d’innover avec l’IA tout en maintenant la confiance, la conformité et la résilience.