L’IA générative sait déjà analyser des tableaux de bord, repérer des tendances en quelques secondes, calculer des écarts ou résumer des jeux de données complexes. Pourtant, derrière les démos impressionnantes, l’impact business reste très en deçà des attentes. Une étude récente du MIT, « The GenAI Divide: State of AI in Business 2025 », montre que 95 % des projets de Gen IA en entreprise n’ont aujourd’hui aucun impact mesurable sur le compte de résultat. Seuls 5 % délivrent un effet tangible sur le P&L.

McKinsey arrive au même constat : la majorité des entreprises disent utiliser l’IA, mais près de 80 % ne voient aucune amélioration financière tangible. À peine 5 % captent une valeur mesurable : croissance du chiffre d’affaires, baisse des coûts ou productivité accrue.

Tout le monde expérimente ; très peu transforment.

L’IA généraliste n’est pas faite pour l’entreprise

C’est l’erreur de départ : nous essayons d’intégrer des outils d’IA généralistes dans l’entreprise comme s’il s’agissait de logiciel bureautique. On ouvre ChatGPT ou Copilot, on lance des POC, on impressionne les équipes… puis plus rien. Les cas d’usage restent périphériques, déconnectés des processus métiers, et l’impact disparaît.

L’IA générative est un point de départ formidable, mais elle n’est pas conçue pour les contraintes réelles de l’entreprise : données fragmentées, règles métier implicites, workflows complexes, exigences de conformité et de traçabilité. Dès lors qu’on reste sur des usages génériques (rédiger un email, résumer une note, traduire un document), les gains de temps sont réels… mais ces gains restent diffus, impossibles à traduire en productivité mesurable à l’échelle de l’entreprise.

L’IA appliquée, vrai levier de productivité

Ce basculement ne se produit que lorsqu’on passe de l’IA généraliste à une IA appliquée, connectée à un triptyque essentiel : un métier, un processus, une donnée. Sans cet alignement, la technologie reste superficielle et produit des démos séduisantes, mais sans impact durable. À l’inverse, dès que l’on connecte l’IA à un périmètre métier clair, sur un mode de travail existant et sur des données fiables, les projets commencent à délivrer : réduction du temps de traitement, baisse des erreurs, meilleures prévisions, optimisation des stocks, amélioration des taux de conversion… L’impact devient concret, mesurable et immédiatement visible pour les équipes.

L’IA appliquée, c’est celle qui comprend la structure et les spécificités des données de l’entreprise, s’intègre directement dans les outils que les équipes utilisent déjà et automatise une étape précise du workflow plutôt que de vivre en parallèle. C’est aussi celle qui se concentre sur un cas d’usage précis : un point de friction, une tâche répétitive, un segment du workflow où l’automatisation ou l’augmentation humaine font immédiatement la différence. Enfin, c’est aussi celle dont l’impact est le plus simple à mesurer : temps de traitement divisé par deux, réduction des erreurs, amélioration du taux de conversion, diminution des ruptures de stock, etc.

On compare souvent l’IA à la révolution industrielle. En réalité, c’est plutôt l’inverse : hier, on découpait les tâches pour rendre les humains plus « productifs » ; aujourd’hui, c’est l’IA qui se spécialise dans ces microtâches pour libérer les collaborateurs. Elle leur permet de se concentrer sur ce qui reste profondément humain : la créativité, la compréhension fine d’environnements complexes, l’arbitrage et la prise de décision.