Investir dans l’IA : pourquoi la valeur se fait attendre ?

L’intelligence artificielle est sur toutes les lèvres et, plus important encore, dans tous les budgets. Les entreprises injectent des sommes colossales dans l’IA, espérant y trouver le prochain levier de croissance. Pourtant, une question simple mais essentielle commence à émerger : où sont les résultats concrets ?

Malgré cet enthousiasme financier, un récent rapport de Red Hat jette une lumière crue sur la réalité du terrain. Il révèle un décalage saisissant entre l’ambition et la performance.

Alors que les investissements grimpent en flèche, la grande majorité des organisations peinent encore à transformer leur potentiel en valeur tangible pour leurs clients. Cet article propose une analyse de ce paradoxe. Il décrypte les obstacles qui freinent l’adoption de l’IA, explore des phénomènes surprenants comme le « Shadow AI » et montre comment des approches comme l’open source pourraient bien être la clé pour enfin récolter les fruits de cette technologie.

L’IA, une priorité : des résultats qui tardent à venir

Il est indéniable que l’intelligence artificielle est devenue une priorité stratégique. Le rapport de Red Hat le confirme : pour 62 % des entreprises britanniques, l’IA et la sécurité sont les deux chantiers informatiques majeurs pour les 18 prochains mois. Cette volonté se traduit par des budgets conséquents, avec une augmentation des investissements en IA de 32 % attendue d’ici 2026.

L’investissement massif ne suffit pas

Les chiffres sont éloquents. Les entreprises sont prêtes à payer le prix pour ne pas rater le train de l’IA. Elles modernisent leurs infrastructures, forment leurs équipes et acquièrent de nouvelles technologies.

Pourtant, cet effort financier ne semble pas porter ses fruits aussi vite qu’espéré. C’est ici que le bât blesse : 89 % des organisations interrogées admettent ne pas encore avoir constaté de réelle valeur ajoutée pour leurs clients grâce à leurs initiatives en IA.

Cet écart entre les sommes investies et le retour sur investissement perçu crée une tension. Comment expliquer qu’une technologie si prometteuse et si bien financée peine à livrer ses promesses ? La réponse est complexe et se trouve dans les défis pratiques de sa mise en œuvre.

Pourquoi ce décalage ?

Le passage de l’expérimentation en laboratoire à une production durable et rentable est semé d’embûches. L’IA n’est pas une solution miracle que l’on branche et qui fonctionne instantanément. Elle exige une intégration profonde avec les systèmes existants, une gouvernance des données irréprochable et, surtout, des compétences humaines spécifiques.

C’est durant cette période que de nombreuses entreprises rencontrent des difficultés aujourd’hui.

Les obstacles sur la route de l’intelligence artificielle

Si l’ambition est là, la réalité opérationnelle est bien plus complexe. Le rapport met en lumière plusieurs freins majeurs qui expliquent pourquoi tant de projets d’IA restent au stade de l’expérimentation ou ne génèrent pas la valeur attendue.

Les défis majeurs : un trio de préoccupations

• Le coût élevé de l’implémentation et de la maintenance est une préoccupation pour 34 % des répondants. Au-delà du prix des logiciels, il faut compter l’infrastructure, la consommation énergétique et les salaires des experts.

• Les questions de confidentialité et de sécurité des données inquiètent 30 % des entreprises, un enjeu essentiel à l’heure du RGPD.

• L’intégration de l’IA aux systèmes existants représente un casse-tête pour 28 % d’entre elles, car il faut faire communiquer de nouvelles technologies avec des infrastructures parfois vieillissantes.

Le phénomène inquiétant du « Shadow AI »

L’un des enseignements les plus intéressants de l’étude est la prévalence du « Shadow AI ». Pas moins de 83 % des organisations rapportent une utilisation non autorisée d’outils d’IA par leurs employés. Ce phénomène révèle un décalage profond entre la stratégie informatique officielle et les besoins réels des équipes sur le terrain.

Impatients, les collaborateurs se tournent vers des solutions accessibles au grand public pour améliorer leur productivité, mais créent par la même occasion des failles de sécurité, des risques de fuites de données et un manque total de gouvernance.

Le manque de compétences, un frein persistant

Pour la deuxième année consécutive, le déficit de compétences est le défi le plus cité. Le talent est rare et cher. Les besoins les plus criants concernent l’IA dite « agentique » (des systèmes capables d’agir de manière autonome), la capacité à utiliser efficacement les outils d’IA au quotidien et, plus largement, la formation de l’ensemble des collaborateurs pour qu’ils comprennent et adoptent ces nouvelles technologies.

Sans les bonnes personnes, même les meilleurs outils restent inutiles.

L’open source, une réponse stratégique aux défis de l’IA

Face à cette complexité, les entreprises cherchent des solutions pragmatiques et flexibles. C’est ici que l’open source entre en jeu, non pas comme une solution miracle, mais comme un facilitateur stratégique. Le rapport révèle que 84 % des organisations considèrent l’open source d’entreprise comme important pour leur stratégie IA.

La flexibilité comme maître-mot

Comme l’explique Joanna Hodgson, directrice de Red Hat UK, « l’ouverture est une force pour une plus grande collaboration, le partage des meilleures pratiques et la flexibilité ». L’open source permet aux entreprises de s’appuyer sur des communautés mondiales, d’adapter les outils à leurs besoins spécifiques et d’éviter d’être enfermées dans l’écosystème d’un seul fournisseur. Cette approche a déjà fait ses preuves dans le cloud hybride et s’impose aujourd’hui comme le socle de l’IA en entreprise.

Au-delà de l’expérimentation : la production

L’un des grands avantages de l’open source est sa capacité à faire le pont entre les systèmes. Pour que l’IA crée de la valeur, elle doit être connectée aux données et aux processus de l’entreprise. Les technologies open source facilitent cette intégration, permettant de passer de projets isolés à des applications en production, fiables et évolutives.

C’est cette intégration qui transforme une expérience technologique en un avantage commercial.

Souveraineté et contrôle à l’ère du cloud

L’intégration de l’IA complexifie également l’adoption du cloud. Les entreprises sont de plus en plus soucieuses de leur souveraineté numérique, c’est-à-dire de garder le contrôle sur leurs données et leurs opérations. Hans Roth, vice-président de Red Hat pour la région EMEA, souligne que l’open source répond à ce besoin de contrôle et de résilience.

Il offre la transparence et la flexibilité nécessaires pour innover rapidement, sans compromettre la sécurité ou l’autonomie stratégique.

Demain : ambitions et leçons tirées

Malgré les défis actuels, l’optimisme reste de mise. Une grande majorité des entreprises (83 %) estiment que leur pays a le potentiel de devenir une puissance mondiale de l’IA dans les trois prochaines années.

Un optimisme teinté de réalisme

Cette confiance est cependant tempérée par la conscience des faiblesses structurelles : un vivier de talents insuffisant, un financement public limité et un engagement encore trop timide du secteur privé. Pour réaliser ce potentiel, il faudra bien plus que de la technologie ; il faudra un véritable écosystème national tourné vers l’innovation.

Prioriser l’IA qui agit : le virage « agentique »

La direction que prend la technologie est également claire. La priorité numéro un pour 68 % des entreprises est l’IA agentique. Il s’agit de systèmes capables d’opérer avec un haut degré d’autonomie pour accomplir des tâches complexes.

Cet intérêt montre une volonté de passer d’une IA qui analyse et recommande à une IA qui agit et exécute, marquant une nouvelle étape dans l’automatisation intelligente.

La route vers une IA génératrice de valeur est plus longue et sinueuse que prévu. L’investissement financier est une condition nécessaire, mais loin d’être suffisante. Le succès dépendra de la capacité des entreprises à surmonter les obstacles techniques, à combler le déficit de compétences et à adopter une stratégie réfléchie, où des approches ouvertes et collaboratives joueront un rôle central. La technologie n’est qu’un outil ; c’est la manière dont nous l’intégrons, la gouvernons et l’adaptons à nos besoins qui fera toute la différence.
Et vous, dans votre entreprise, avez-vous commencé à voir un retour sur vos investissements en IA ? Quels sont vos plus grands défis ? Partagez votre expérience dans les commentaires.

Simone

Simone, rédactrice principale du blog, est une passionnée de l’intelligence artificielle. Originaire de la Silicon Valley, elle est dévouée à partager sa passion pour l’IA à travers ses articles. Sa conviction en l’innovation et son optimisme sur l’impact positif de l’IA l’animent dans sa mission de sensibilisation.