20 % des entreprises captent 74 % des bénéfices de l’IA

La plupart des entreprises accumulent des projets pilotes en IA sans pour autant en tirer un retour sur investissement mesurable. Une étude PwC menée auprès de 1 217 entreprises révèle pourquoi : 20 % d’entre elles captent 74 % de la valeur générée par l’IA. La différence ne réside pas dans le volume d’IA déployée, mais dans la manière dont elle est orientée. Ceux qui ne l’utilisent que pour réduire les coûts laissent la majeure partie de la valeur sur la table.

Le moment coûteux en salle de réunion

La scène se répète de New York à Singapour. Quelqu’un présente une diapositive bien structurée sur les projets pilotes en IA, l’assistance hoche la tête, puis viennent les questions : lequel de ces pilotes augmente le chiffre d’affaires ? Lequel réduit les coûts ? Combien de décisions ont été améliorées grâce à eux ? Le silence qui suit reflète une réalité inconfortable. Pour de nombreuses entreprises, toute cette activité autour de l’IA ne génère aucun retour mesurable.

PwC a comparé 1 217 entreprises issues de 25 secteurs en fonction de leur performance financière liée à l’IA, c’est-à-dire les gains de chiffre d’affaires et d’efficacité obtenus grâce à l’IA, normalisés par rapport à la médiane du secteur. Le résultat est sans équivoque : la valeur se concentre sur une petite cohorte. 20 % des entreprises captent 74 % des rendements générés par l’IA. Le groupe de tête affiche une performance financière liée à l’IA 7,2 fois supérieure à celle des autres. Ce n’est pas un hasard, mais le résultat d’une poignée de décisions managériales.

L’efficacité est un piège, la croissance est le levier

De nombreuses entreprises orientent l’IA vers l’optimisation de ce qui existe déjà, à moindre coût. Les assureurs accélèrent le traitement des sinistres, les éditeurs de logiciels font générer du code. Les précurseurs font de même, mais ne s’arrêtent pas là. Ils considèrent l’IA comme un moteur de réinvention, capable de créer de nouvelles offres et de transformer les modèles économiques. Selon PwC, les entreprises leaders sont 2,6 fois plus susceptibles de réinventer leur modèle économique grâce à l’IA.

Le facteur le plus déterminant de l’étude est sans conteste la capacité à générer de la croissance par la convergence sectorielle. Les zones de valeur se déplacent là où des secteurs jusqu’alors distincts fusionnent. Un fabricant de machines agricoles qui passe de la vente de matériel à un modèle de solutions et services avec des revenus récurrents et liés aux résultats en est l’exemple type : un produit devient une plateforme. Les pionniers de l’IA sont deux à trois fois plus enclins que les autres à collaborer avec des entreprises d’autres secteurs et à s’aventurer en dehors de leur marché traditionnel.

Pourquoi des fondations solides transforment l’économie de l’IA

L’ambition seule ne suffit pas. La différence réside dans six piliers ciblés : stratégie, investissement, données et technique, main-d’œuvre, gouvernance et innovation. Les précurseurs ne transforment pas tout de manière abstraite, mais uniquement ce qui est nécessaire pour convertir l’IA orientée croissance en résultats mesurables. L’effet est une sorte de taux de conversion : les entreprises dotées de fondations solides voient, avec l’augmentation de l’utilisation de l’IA, une amélioration de la performance presque deux fois supérieure à celle des entreprises aux bases fragiles.

Trois pratiques se distinguent. Premièrement, gérer le portefeuille d’IA comme un investisseur et réallouer dynamiquement les ressources vers les projets les plus porteurs. Deuxièmement, considérer la confiance des employés comme une condition de débit, et non comme un sujet mou de changement : dans les organisations précurseures, les collaborateurs font 2,1 fois plus confiance aux résultats de l’IA et agissent en conséquence. Troisièmement, utiliser la gouvernance pour accélérer plutôt que freiner, en ne soumettant au comité que les cas les plus risqués et en automatisant les routines via des modèles standardisés.

Le facteur DACH : la discipline des coûts comme angle mort

C’est précisément ici que se situe le constat inconfortable pour les décideurs allemands. Leur force réside dans la discipline des coûts et l’excellence opérationnelle. Cette force les pousse à considérer l’IA principalement comme un levier d’efficacité, car les économies s’intègrent parfaitement dans la logique existante du contrôle de gestion. En revanche, la croissance issue de la convergence ne peut être justifiée depuis un centre de coûts. Elle nécessite un mandat spécifique, un sponsor au niveau de la direction générale et des indicateurs mesurant l’impact sur le chiffre d’affaires, et non uniquement sur les coûts.

Pour la construction mécanique allemande, la logistique et l’industrie, le levier de convergence n’est pas un import de la Silicon Valley, mais une évidence : passer de la vente de machines à un contrat de service piloté par les données, du composant à une disponibilité surveillée, du produit individuel à une offre de plateforme dépassant les frontières sectorielles. Qui ne comptabilise l’IA que dans le centre de coûts s’exclut structurellement de ce jeu, tandis que les concurrents internationaux positionnés sur la convergence engrangent déjà la prime associée.

La position inverse : l’efficacité d’abord est raisonnable

On peut argumenter que l’IA axée sur l’efficacité est un point d’entrée raisonnable. Elle est mesurable, peu risquée et s’autofinance. C’est vrai, et personne ne demande d’ignorer les gains d’efficacité. Les précurseurs les exploitent également. L’erreur n’est pas de commencer par l’efficacité, mais de s’y arrêter. Même PwC reconnaît que même le groupe de tête laisse de la valeur de côté : seulement 28 % examinent systématiquement leur portefeuille d’IA pour mettre fin aux initiatives. La discipline dans l’abandon des projets faibles est le revers sous-estimé du pari sur la croissance. Qui ne met pas fin aux projets ne peut pas passer à l’échelle de manière ciblée.

La première étape pour les 90 prochains jours

Mettre en place la croissance issue de la convergence comme un portefeuille distinct, avec un sponsor identifié au sein de la direction générale, séparé du budget d’efficacité. Sélectionner une poignée de cas d’usage prioritaires, liés à de véritables objectifs commerciaux, et les industrialiser de bout en bout, plutôt que de faire tourner vingt pilotes en parallèle. Intégrer deux mécanismes : des indicateurs d’impact qui imposent des arbitrages, et un examen du portefeuille mettant fin aux initiatives faibles. L’ère de la collecte de pilotes est révolue. Ceux qui orientent l’IA vers les coups stratégiques les plus importants et construisent un modèle opérationnel traduisant les investissements en performance mesurable n’obtiennent pas des gains incrémentaux, mais une prime de rendement qui s’accroît à chaque trimestre.

Foire aux questions

Source de l’image : Générée par IA (juin 2026)