Voici un chiffre qui fait son petit effet en réunion de direction : neuf entreprises sur dix ont une feuille de route IA. On peut applaudir l’ambition, sauf qu’au moment où quelqu’un pose la question qui dérange — « et ça rapporte combien, concrètement ? » — le silence s’installe. Quelques toussotements. Un regard vers les slides. C’est exactement là que se loge tout le problème du ROI de l’IA dans les organisations d’aujourd’hui.
La toute première édition de l’AI Pulse Survey de KPMG, menée auprès de 2 110 dirigeants dans 20 pays entre février et mars 2026, met les chiffres sur la table : 95 % des organisations affirment disposer d’une stratégie IA structurée, mais seulement 8 % déclarent mesurer précisément leur retour sur investissement. L’écart donne le vertige.
Pourquoi le ROI de l'IA résiste à la mesure.
Comment en est-on arrivé là ? Depuis l’irruption de ChatGPT dans le quotidien des entreprises fin 2022, le mot d’ordre a été simple : ne pas rater le train. On a recruté des Chief AI Officers, ouvert des budgets, lancé des POC à tour de bras. Et 74 % des dirigeants interrogés maintiennent cette priorité, même en cas de récession — le signal est clair, les investissements ne ralentissent pas.
Sauf qu’on a sauté une étape. Celle d’installer le tableau de bord avant de lancer la locomotive.
Mesurer le ROI de l’IA, ce n’est pas calculer les minutes gagnées sur la rédaction d’un email. La vraie valeur est plus diffuse, plus transversale : amélioration de la qualité des livrables, réduction des erreurs, satisfaction client en hausse. Ce sont des gains bien réels, mais qui résistent obstinément à la ligne comptable traditionnelle. Tant que les organisations n’auront pas construit des référentiels adaptés à cette complexité, la mesure restera un angle mort — et les budgets IA, un pari au sens le plus littéral du terme.
Ce que le ROI de l'IA révèle sur la maturité des organisations.
Les 8 % qui s’en sortent ne sont pas des chanceux tombés sur la bonne méthode. Ce sont des organisations qui ont posé la question du ROI de l’IA avant de lancer le projet — pas après, dès la genèse. Elles ont construit des référentiels, aligné leurs équipes sur des indicateurs partagés, et surtout cessé de traiter l’IA comme une dépense technologique pour en faire un levier de transformation mesurable.
KPMG les désigne sous le terme « organisations orchestratrices ». Derrière ce nom un peu ronflant, l’idée est simple : ces structures sont passées d’une logique de cas d’usage isolés à une approche véritablement systémique. L’outil n’est rien sans une vision économique claire. Sans cette vision, l’IA reste ce qu’elle est pour la majorité des entreprises aujourd’hui : un centre de coût de prestige, séduisant sur le papier, stérile dans les comptes. C’est très proche de ce que l’on observe dans la transformation IA en entreprise : ceux qui avancent vite ne sont pas ceux qui ont le plus investi en premier, mais ceux qui ont su structurer leur approche.
La France, à la traîne sur l'essentiel.
Si le tableau global est préoccupant, la situation française l’est encore davantage. Seuls 27 % des dirigeants hexagonaux mobilisent l’IA pour l’aide à la décision stratégique, contre 41 % au niveau mondial. On est bons pour les usages conviviaux, moins à l’aise dès qu’il s’agit de mettre l’IA au cœur des rouages décisionnels.
Et ce n’est pas tout. 52 % des entreprises françaises citent la question de la data privacy et de la cybersécurité comme premier facteur susceptible d’amener une réévaluation des investissements IA. Ce n’est pas une mauvaise nouvelle en soi — c’est même un signe de maturité réglementaire et de lucidité — mais ça dit quelque chose sur l’état d’esprit dominant : prudent, parfois trop attentiste. Quand on sait que la gouvernance IA devient le vrai chantier des organisations, cette prudence sans structure de pilotage n’est pas une position tenable à long terme.
L'heure de la preuve a sonné.
2026 marque un tournant. L’euphorie des premières années cède la place à une exigence nouvelle : prouver. Les directions financières veulent des résultats tangibles, pas des roadmaps ambitieuses. Celles qui ne sauront pas répondre à cette demande voient déjà leurs budgets IA dans le viseur d’une réévaluation.
Le marché entre dans son âge adulte. Moins de démos spectaculaires, plus de tableaux de bord. L’écart entre ceux qui savent piloter leur ROI de l’IA et les autres va se creuser, et vite. La bonne nouvelle, c’est qu’il n’est pas trop tard pour choisir son camp. La moins bonne, c’est que l’attentisme non plus n’est plus une stratégie.
