La salle de réunion est plongée dans le silence. La démo était spectaculaire, le chatbot a écrit un poème, le POC a fait sourire le Comex. Six mois plus tard, le directeur financier regarde le compte de résultat et pose la question qui fâche : « Où est la valeur ? » C'est le nouveau scénario classique de la tech en entreprise. L'euphorie de la découverte laisse place à la gueule de bois de la rentabilité, révélant un fossé immense entre ceux qui jouent avec l'IA et ceux qui transforment leur business model.
L'adoption de l'IA générative traverse une crise de maturité : selon une étude du MIT pour 2025, 95 % des projets n'ont aucun impact mesurable sur le P&L. Le problème ? Les entreprises déploient des IA généralistes (type ChatGPT) comme de la bureautique, au lieu de construire des IA appliquées connectées à leurs données critiques.
Le chiffre qui fait mal : Si 80 % des entreprises affirment utiliser l'IA, seules 5 % parviennent à capter une valeur financière tangible (baisse réelle des coûts ou hausse du CA).
Le piège du généraliste : Utiliser l'IA pour résumer des emails ou traduire des notes offre un confort individuel, mais ces gains de temps restent trop diffus pour générer une productivité mesurable à l'échelle de l'organisation.
La méthode du succès : Le passage au ROI exige l'alignement d'un triptyque strict : un métier spécifique, un processus existant et une donnée fiable. L'IA ne doit pas vivre en parallèle, mais automatiser une étape précise du workflow.
Ce qu’il faut retenir : Nous entrons dans l'ère de l'IA Appliquée. L'époque où l'on se contentait d'outils "sur étagère" déconnectés du cœur de métier est révolue. Pour les DSI et CDO, la priorité 2026 n'est plus l'évangélisation technologique, mais l'intégration chirurgicale de l'IA dans les processus "boring" (supply chain, conformité, prévisions) là où se trouve le véritable levier de marge.
🛰️ Le radar du Big Data
Au CES 2026, Nvidia a dévoilé sa plateforme data center “Rubin” (GPU + CPU Vera), visant une forte baisse du coût d’inférence et une meilleure efficacité pour l’entraînement des modèles (notamment MoE). Déploiements attendus chez les grands clouders au S2 2026.
Microsoft annonce l’acquisition d’Osmos, une plateforme “agentic AI” orientée data engineering, pour renforcer Fabric et automatiser des workflows data complexes (préparation, pipelines, opérations). Un signal clair : la bataille GenAI se joue désormais autant sur la couche data que sur la couche modèle.