Sans adaptation réelle aux métiers, l’IA générative reste au cœur… mais à côté de la plaque.
© Stokkete
On pensait l’IA générative capable de bouleverser le fonctionnement des entreprises, d’automatiser à tout-va, de booster les ventes et de chasser les tâches ingrates. Mais sur le terrain, l’enthousiasme se heurte à une vérité bien plus crue : dans 95 % des cas, les projets ne dépassent jamais le stade de l’expérimentation. Le dernier rapport du MIT, The GenAI Divide, lève le voile sur un immense malentendu technologique.
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Les chiffres qui dégonflent la bulle
Le MIT n’y va pas par quatre chemins : après l’analyse de 300 déploiements publics d’IA, 150 entretiens avec des dirigeants et un sondage auprès de 350 salariés, le verdict tombe. Seuls 5 % des projets pilotes parviennent à générer un véritable impact sur le chiffre d’affaires ou les opérations.
Seules 5 % des initiatives d’IA générative produisent une réelle accélération des revenus.
Rapport “The GenAI Divide: State of AI in Business 2025”, MIT
Le reste ? Du bruit, des budgets gaspillés, et des équipes démobilisées.
Pas la faute de l’IA, mais de ceux qui l’implémentent
Dans les entreprises, l’usage de l’IA générative échappe souvent aux circuits officiels, une révolution discrète mais désorganisée.
© Shuttershock
Contrairement à ce qu’on pourrait croire, l’échec n’est pas dû à la qualité des modèles. Ce n’est pas non plus un problème de régulation. Pour Aditya Challapally, chercheur au MIT et auteur principal du rapport, le vrai nœud du problème est ailleurs : “Certains dirigeants blâment la performance des modèles ou les régulations, mais en réalité, c’est leur propre organisation qui ne progresse pas assez vite pour intégrer ces outils.”
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Les modèles comme ChatGPT brillent pour un usage individuel, mais se révèlent inadaptés à l’environnement structuré de l’entreprise. Ils peinent à apprendre des processus internes, à s’adapter aux workflows spécifiques. Résultat : frustration, abandon, et stagnation.
Les outils comme ChatGPT excellent pour les individus, mais échouent en entreprise car ils ne savent pas apprendre des processus internes ni s’y adapter.
Aditya Challapally, chercheur au MIT
Ceux qui réussissent font tout l’inverse
À rebours des grandes organisations centralisées, les start-up agiles réussissent là où les géants échouent. Certaines jeunes pousses, dirigées par des fondateurs de 19 ou 20 ans, sont même “passées de zéro à 20 millions de chiffre d’affaires” en un an. Leur recette ? Identifier un seul point de douleur, l’attaquer avec une solution simple, et surtout, ne pas vouloir tout construire soi-même.
Presque partout où nous sommes allés, les entreprises voulaient construire leur propre outil.
Aditya Challapally, chercheur au MIT
Le rapport est formel : les projets développés en interne échouent dans deux cas sur trois, tandis que ceux bâtis sur des solutions tierces réussissent deux fois plus souvent. Autrement dit, l’obsession du “fait maison” coûte cher… pour rien.
Des budgets mal orientés, des effets peu mesurés
Autre erreur classique : les entreprises misent massivement sur les outils commerciaux ou marketing, alors que le vrai retour sur investissement se cache ailleurs. Le MIT souligne que l’automatisation des fonctions support, la réduction de la sous-traitance et la rationalisation des opérations offrent des gains bien plus mesurables.
Mais faute d’indicateurs pertinents, les directions se retrouvent à tâtons. Le rapport évoque une généralisation de l’“IA fantôme” : des outils comme ChatGPT utilisés en douce par les employés, sans validation ni supervision… Et surtout, sans aucune mesure d’impact fiable.
Dans les entreprises, l’IA générative se déploie souvent par la porte de service, sans validation, ni stratégie claire
© Shuttershock
Un effet sur l’emploi discret… pour l’instant
Pas de licenciements massifs en vue, dit le MIT, qui constate plutôt un non-remplacement des postes vacants dans les fonctions perçues comme peu critiques : service client, administratif, bureautique. Le changement est déjà là, mais il avance masqué.
En parallèle, les entreprises les plus avancées explorent une nouvelle frontière : les IA agentiques, ou agents IA, capables d’agir seules, de mémoriser, d’apprendre, et de prendre des initiatives dans un cadre défini. Une nouvelle génération d’outils, qui pourrait rebattre toutes les cartes.
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