Les investissements en IA ne génèrent pas de rendements financiers pour la plupart des entreprises, montrent de nouvelles études

Une vague de rapports publiés fin janvier a apporté des nouvelles assombries pour les dirigeants d'entreprise qui ont misé gros sur l'intelligence artificielle : la plupart des entreprises constatent beaucoup d'activité mais peu d'amélioration de leur résultat net.

Des études publiées en janvier 2026 par le géant du conseil PwC, aux côtés des entreprises technologiques Anthropic, OpenAI et Google, dressent un tableau cohérent. Les travailleurs utilisent ces outils plus que jamais. Cependant, les économies de coûts et les augmentations de revenus attendues ne se sont pas matérialisées pour la plupart des organisations.

La majorité des dirigeants signalent l'absence de gains financiers gains

Les chiffres racontent une histoire brutale. L'enquête de PwC de 2026 auprès des dirigeants de direction a révélé que 56 % n'ont constaté ni une baisse des coûts ni une augmentation des revenus au cours de l'année écoulée. Seuls 12 % ont signalé des gains dans les deux domaines.

Cet écart est important. Les entreprises ont dépensé lourdement dans des licences logicielles et des formations. L'enquête suggère que le problème ne vient pas de la technologie mais de la façon dont les entreprises la déploient. Les dirigeants qui ont effectivement signalé des avantages financiers étaient deux à trois fois plus susceptibles d'avoir intégré ces outils profondément dans leurs opérations et leurs activités orientées clients, plutôt que de simplement distribuer des comptes logiciels.

Ajouter simplement plus d'utilisateurs ne se traduit pas par une meilleure performance financière. Les entreprises doivent repenser la façon dont le travail est effectué, et non pas simplement distribuer de nouveaux outils.

Ainsi si le comptage des utilisateurs actifs ne fonctionne pas, que devraient mesurer les entreprises ? Anthropic a publié des résultats le 15 janvier qui proposent de suivre ce qu'il appelle les « primitives économiques », le type et la difficulté des tâches que les gens assignent à ces systèmes.

La différence entre les types de tâches est importante. Demander à un système de résumer un e-mail nécessite peu de sophistication et économise un temps minimal. Déléguer un projet de codage complexe et multi-étapes représente un véritable remplacement de la main-d'œuvre. La recherche d'Anthropic montre que les demandes de développement logiciel nécessitent en moyenne 3,3 heures de travail humain équivalent, tandis que les tâches administratives personnelles ne représentent que 1,8 heure.

Les gestionnaires d'entreprise doivent regarder au-delà des simples effectifs de connexion. Ils doivent savoir quel type de travail est réellement accompli. Une utilisation élevée de tâches triviales équivaut à de l'argent gaspillé. Une utilisation ciblée sur des tâches complexes équivaut à de véritables gains de productivité.

L'analyse d'OpenAI, publiée le 21 janvier, étaye cet argument. L'entreprise a identifié ce qu'elle appelle un « dépassement de capacités », un écart entre ce que ces systèmes peuvent accomplir et la façon dont les gens les utilisent réellement.

Deux résultats se distinguent. Premièrement, les utilisateurs les plus intensifs exploitent les fonctionnalités avancées, en particulier les capacités de raisonnement sophistiquées, sept fois plus souvent que les utilisateurs typiques. Deuxièmement, lorsqu'OpenAI a examiné les modèles d'utilisation dans plus de 70 pays, ils ont constaté une différence triplée dans la manière dont les gens utilisent intensivement ces fonctionnalités avancées.

Cela crée une nouvelle dynamique concurrentielle. Les entreprises opérant dans des régions où les travailleurs savent comment exploiter pleinement les capacités dépasseront leurs concurrents utilisant le même logiciel de manière moins sophistiquée. La littératie numérique seule n'est pas suffisante. Les travailleurs ont besoin de ce que les chercheurs appellent la « fluidité agentique », la capacité de déléguer des tâches complexes et multi-étapes.

La mise à jour du 21 janvier de Google pour son logiciel Workspace répond à un autre défi de mesure. L'entreprise affiche désormais des analyses d'utilisation complètes, y compris quelles équipes utilisent les fonctionnalités et à quelle fréquence, directement dans les tableaux de bord administrateur.

Ce changement est important. Il transforme les dépenses en une catégorie que les départements financiers peuvent surveiller et auditer. Le tableau de bord offre des données d'utilisation pour soutenir ou réfuter la revendication d'un manager concernant une augmentation de l'efficacité.

Cinq priorités pour les dirigeants d'entreprise

Quelles actions les dirigeants devraient-ils entreprendre différemment ? Cinq priorités sont suggérées par les analystes de l'industrie :

1. Cesser de confondre l'utilisation avec la valeur
2. Auditer les projets en fonction de la complexité des tâches plutôt que des comptes d'utilisateurs
3. Mettre en place des systèmes de suivi qui relient l'utilisation aux résultats commerciaux
4. Budgéter la refonte des flux de travail plutôt que simplement les achats de logiciels
5. Rechercher les 12% d'entreprises qui signalent de véritables gains financiers.

Les responsables financiers auront probablement besoin d'un rapport uniforme sur les effets du compte de résultat au cours des trois prochains mois. Il y aura probablement une concurrence entre les fournisseurs de logiciels pour imposer leurs techniques de mesure comme normes de l'industrie. Les régulateurs pourraient également demander des données sur le degré d'autonomie de ces systèmes et les mesures de sécurité en place.

Le message de ce lot d'études est clair. La phase expérimentale est terminée. Les entreprises font désormais face à une pression pour montrer des retours concrets sur leurs investissements.