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56 % de tous les PDG ne constatent aucun rendement mesurable issu de leurs investissements en IA. Parallèlement, trois quarts des travailleurs intellectuels utilisent déjà l’IA générative dans leur quotidien professionnel. L’écart entre investissement et impact porte un nom : une gouvernance défaillante au niveau du comité exécutif (C-Level). Celui qui délègue l’IA à son département informatique perd le contrôle sur l’outil le plus puissant depuis l’apparition d’internet.

L’écart des 56 % : Où disparaissent les budgets IA

Les chiffres de l’Enquête mondiale PwC sur les PDG 2026 sont déconcertants : seuls 30 % des présidents-directeurs généraux rapportent une augmentation de leur chiffre d’affaires grâce à l’IA. 26 % constatent une réduction de leurs coûts. Et les 56 % restants ? Ils ne voient ni hausse des recettes ni baisse des dépenses. Plus de la moitié de tous les investissements en IA ne génèrent aucun retour visible.

La cause réside rarement dans la technologie elle-même. Comme Digital Chiefs l’a déjà analysé : la stratégie « IA d’abord » (AI-first) est trop limitée. Le véritable problème se situe un échelon plus haut. Lorsque les décisions relatives à l’IA sont prises par le directeur technique (CTO) et que le conseil d’administration ne consulte que des rapports trimestriels, la gouvernance stratégique fait défaut. Les budgets affluent vers des cas d’usage techniquement intéressants, mais sans pertinence commerciale.

Selon PwC, un tiers des PDG identifie la vitesse de transformation comme leur principale préoccupation. Dans le secteur financier, ce chiffre atteint même 53 %. L’ironie est frappante : précisément les dirigeants qui redoutent le plus cette accélération confient la conduite du changement à d’autres.

Pourquoi la délégation constitue l’erreur la plus coûteuse

Spencer Stuart résume la situation en une formule : « Les PDG qui prennent de meilleures décisions, plus rapidement, avec l’IA sont des utilisateurs avancés – pas des déléguants. » Ce cabinet de conseil en ressources humaines a étudié ce qui empêche les présidents-directeurs généraux d’utiliser concrètement l’IA – et pourquoi cette abstention devient un risque majeur.

Quatre dangers émergent lorsque les PDG transfèrent la compétence IA vers des niveaux hiérarchiques inférieurs :

1. Perte de la vision stratégique. Celui qui n’utilise pas lui-même l’IA ne perçoit pas les opportunités susceptibles de transformer son secteur. Un PDG dans l’industrie manufacturière, qui n’a jamais travaillé avec un agent IA, sous-estimera systématiquement les potentiels d’automatisation de sa chaîne logistique.

2. La maîtrise de la qualité devient impossible. Sans expérience personnelle, aucun membre du conseil d’administration ne peut évaluer si une sortie IA est fiable ou relève d’une hallucination. Décider à quel résultat IA on accorde sa confiance exige une intuition – qui ne naît que par la pratique.

3. Incitations culturelles erronées. Si la direction ne donne pas l’exemple dans l’usage de l’IA, des repères clairs font défaut. Les équipes expérimentent de façon isolée, les standards se fragmentent. Les risques de non-conformité croissent de manière invisible.

4. Atrophie progressive de la capacité de jugement. Celui qui externalise durablement l’évaluation des résultats IA perd la faculté de distinguer les situations où l’IA aide de celles où elle nuit. Or, cette distinction constitue précisément la mission centrale d’un conseil d’administration.

« Les PDG qui prennent de meilleures et plus rapides décisions avec l’IA sont des utilisateurs avancés – pas des déléguants. »
– Spencer Stuart, Research & Insight, 2026

Siemens contre le reste : Ce que signifie concrètement la gouvernance de l’IA

Sous la direction de Roland Busch, CEO de Siemens, l’entreprise a mis en place l’une des structures de gouvernance de l’IA les plus claires parmi les sociétés du DAX. La décision d’intégrer ou non une application IA dans la plateforme Industrial Metaverse Xcelerator relève exclusivement du C-Level. Pas du CTO. Pas d’une cellule transversale. Du C-Level.

Le résultat : Siemens a pu aligner ses initiatives IA sur des chaînes de valeur concrètes. Maintenance prédictive dans l’automatisation de la production, gestion intelligente des bâtiments assistée par IA, jumeaux numériques pour les réseaux énergétiques. Chaque initiative repose sur un business case dont la responsabilité est assumée au niveau du C-Level.

À l’opposé, la réalité de nombreuses PME illustre le manque de gouvernance : budget IA attribué au CTO, projets pilotes lancés sans business case, et, après 18 mois, la question embarrassante : pourquoi la stratégie IA ne produit-elle aucun résultat ? L’Agenda des CIO 2026 montre à quel point la pression est déjà forte.

Le cadre sur 90 jours : Du simple observateur au décideur IA

Spencer Stuart a conçu un cadre opérationnel pragmatique permettant aux PDG d’atteindre une « température opérationnelle » en IA en trois mois. Aucun cursus universitaire, aucune certification. Seulement 10 à 20 heures de travail fondamental, structuré en trois phases.

Semaines 1 à 4 : Construire une compétence personnelle. De petites expérimentations dans le quotidien professionnel : analyse des communications avec l’IA, optimisation du calendrier, synthèses automatisées de rapports. L’objectif n’est pas d’atteindre l’expertise, mais de développer une intuition : à quoi sert l’IA, et à quoi ne sert-elle pas ?

Semaines 5 à 8 : Acquérir des fondamentaux avec un mentor. Comprendre sept domaines clés – des bases de l’apprentissage automatique (machine learning) à la qualité des données, en passant par l’IA responsable. Pas de plongée technique, mais des savoirs solides pour décider. À l’issue de huit semaines, celui qui ne sait pas expliquer pourquoi un modèle de langage peut produire des hallucinations n’a pas terminé cette phase.

Semaines 9 à 12 : Définir une vision organisationnelle. Définir des indicateurs de performance clés (KPI), élaborer des plans d’apprentissage pour les équipes, instaurer une culture d’expérimentation encadrée par des repères transparents. À l’issue, on ne dispose pas d’un document stratégique sur l’IA, mais d’un cadre opérationnel permettant de mesurer concrètement les résultats.

Quatre piliers de gouvernance non négociables

Selon PwC, les entreprises qui réalisent effectivement des rendements issus de l’IA partagent quatre caractéristiques communes : une préparation adéquate des données, des feuilles de route IA clairement définies, des cadres responsables rigoureux et une culture favorisant l’adoption. Aucun de ces piliers, pris isolément, ne suffit. Tous les quatre sont indispensables.

Pilier 1 : Préparation des données. L’IA n’est jamais meilleure que les données sur lesquelles elle est entraînée. Les membres du conseil d’administration doivent savoir quelles données existent dans l’entreprise, quelle est leur qualité et qui y a accès. Il ne s’agit pas d’une question informatique, mais bien d’une question de gouvernance.

Pilier 2 : Feuille de route IA accompagnée de business cases. Chaque initiative IA doit reposer sur un business case mesurable. Pas « nous explorons », mais « nous réduisons de 40 % le temps de traitement dans le service client au troisième trimestre ». Le conseil d’administration assume la responsabilité de la priorisation.

Pilier 3 : Cadres responsables. Jusqu’où l’IA peut-elle décider de façon autonome ? À quel moment un être humain doit-il valider la décision ? Le Règlement européen sur l’IA (EU AI Act) fixe le cadre réglementaire. Mais la gouvernance interne doit aller plus loin : lignes directrices éthiques, surveillance des biais (bias), obligations de transparence vis-à-vis des clients et des employés.

Pilier 4 : Culture d’adoption impulsée depuis le sommet. La gestion du changement lors de la mise en œuvre de l’IA échoue lorsque le conseil d’administration ne donne pas l’exemple de façon visible. Les projets pilotes menés dans une seule direction restent des projets pilotes. Une adoption entreprise entière exige un signal fort émanant du plus haut niveau.

La position contraire : Pourquoi certains experts mettent en garde

Tous ne partagent pas la conviction selon laquelle les PDG doivent devenir eux-mêmes des utilisateurs avancés de l’IA. Certains critiques estiment que le travail du conseil d’administration doit rester stratégique. Un PDG qui optimise des prompts perd du temps précieux consacré aux clients, aux investisseurs et à la direction des équipes. Le risque de distraction par « objet brillant » (« Shiny Object ») est bien réel.

Par ailleurs, il existe un problème de compétence : un PDG disposant de 20 heures d’expérience en IA ne peut pas sérieusement évaluer la qualité d’un modèle d’apprentissage automatique. Le danger d’une « expertise illusoire » – plus dangereuse encore que l’ignorance avouée – ne peut être ignoré.

La voie médiane réside dans la distinction entre utilisation opérationnelle de l’IA et gouvernance stratégique de l’IA. Le conseil d’administration n’a pas besoin de maîtriser le prompt engineering le plus performant. Mais il doit comprendre ce que l’IA peut faire – et ne peut pas faire – dans son entreprise. Et il doit être capable de poser les bonnes questions.

Ce qu’il faut faire concrètement dès maintenant

Pour les membres du conseil d’administration qui prennent au sérieux la gouvernance de l’IA, trois mesures immédiates s’imposent :

Premièrement : Inscrire l’IA à l’ordre du jour stratégique. Non pas comme sous-point de la « numérisation », mais comme point distinct à part entière. Une revue trimestrielle ne suffit pas. Une fréquence mensuelle est le strict minimum.

Deuxièmement : Développer une compétence IA personnelle. Le cadre sur 90 jours de Spencer Stuart fournit la structure nécessaire. Un investissement de 10 à 20 heures, réparti sur trois mois. L’alternative – l’ignorance face à un sujet d’envergure planétaire – coûte bien plus cher.

Troisièmement : Attribuer clairement la responsabilité de la gouvernance IA au niveau du C-Level. Qui, au sein du conseil d’administration, est chargé(e) de la gouvernance IA ? Chez Siemens, c’est le PDG lui-même. Dans les PME, cela peut être le directeur financier, qui apporte la perspective ROI. L’essentiel est qu’une personne unique en assume la responsabilité – pas un comité, pas une task force. Une personne dotée d’un mandat de direction.

Les 56 % d’entreprises sans rendement IA mesurable ne diminueront pas si les conseils d’administration continuent simplement d’observer. Ils augmenteront.

Source de l’image : RDNE Stock project / Pexels