En 2024, de nombreuses prévisions annonçaient 2025 comme l’année de l’industrialisation de l’IA dans les entreprises. L’adoption devait dépasser les pilotes, les usages se structurer à l’échelle, le retour sur investissement devenir mesurable et les premières formes d’agentification entrer en production. Un an après, le bilan confirme une diffusion massive de l’IA, mais met en évidence une industrialisation plus lente, plus sélective et plus coûteuse organisationnellement que prévu.
Lorsque ces anticipations ont été formulées, l’hypothèse dominante reposait sur une continuité presque mécanique entre la démocratisation des outils d’IA générative observée en 2023 et leur transformation rapide en briques industrielles des systèmes d’information en 2025. Les études publiées tout au long de l’année 2025, ainsi que les analyses et retours de terrain, montrent une réalité plus contrastée. L’IA s’est installée dans les organisations, mais son passage au stade industriel dépend fortement du contexte technique, du niveau de gouvernance et de la maturité des processus métiers.
Ce décalage ne traduit pas un retournement de tendance, mais une sous-estimation, en 2024, de la complexité réelle de l’industrialisation de l’IA. Les promesses n’étaient pas infondées, mais leur calendrier s’est révélé trop optimiste.
L’adoption massive prévue pour 2025 est bien au rendez-vous
Sur le plan de l’adoption, les prévisions de 2024 se sont largement vérifiées. Les enquêtesindiquent qu’environ deux tiers des professionnels du numérique utilisent désormais des outils d’IA générative de manière régulière dans leur activité quotidienne. Cette proportion dépasse les trois quarts dans les grandes organisations disposant de directions numériques structurées. Les usages les plus répandus concernent la génération de contenus, la synthèse documentaire, l’assistance à la recherche d’information, le support aux équipes commerciales et certaines fonctions de pilotage.
À l’échelle internationale, les grandes études convergent. En 2025, près de huit entreprises sur dix déclarent recourir à l’IA dans au moins une fonction métier, contre un peu plus de la moitié deux ans plus tôt. Cette progression rapide s’est accompagnée d’un effort d’investissement sans précédent. Les dépenses mondiales consacrées à l’IA générative ont dépassé les trente milliards de dollars en 2025, soit plus du triple du niveau observé en 2024. Ces chiffres confirment que l’IA n’est plus un sujet marginal ou expérimental, mais un axe structurant des stratégies numériques.
Pour autant, cette adoption généralisée ne doit pas être confondue avec une industrialisation homogène. Derrière les chiffres globaux, les niveaux de maturité restent très hétérogènes selon la taille des organisations, les secteurs d’activité et la capacité à intégrer l’IA dans des processus existants.
L’industrialisation progresse, mais reste minoritaire
C’est sur la question de l’industrialisation que l’écart entre les prévisions 2024 et la réalité début 2026 apparaît le plus nettement. Les données de terrain montrent qu’en 2025, environ un tiers seulement des cas d’usage IA déployés en entreprise ont atteint un véritable stade de production, avec des processus stabilisés, une supervision définie et une intégration durable dans le système d’information. Ce taux a certes doublé par rapport à 2024, mais il reste minoritaire.
Dans la majorité des organisations, l’IA demeure cantonnée à des usages intermédiaires. Les outils sont utilisés, parfois intensivement, mais sans refonte complète des chaînes de valeur ni intégration profonde avec les systèmes hérités. Les freins sont bien identifiés et régulièrement documentés dans les articles de fond IT Social. La qualité et la gouvernance des données constituent le premier obstacle. L’intégration avec des applicatifs existants, souvent anciens, arrive immédiatement après. À cela s’ajoutent les coûts de calcul, la dépendance à des plateformes externes et la difficulté à maintenir des performances constantes dans le temps.
L’industrialisation de l’IA avance donc par paliers. Elle progresse là où les fondations techniques et organisationnelles sont déjà solides, mais elle reste inachevée dans une majorité de contextes.
Un retour sur investissement très conditionnel
En 2024, de nombreux discours annonçaient 2025 comme l’année où le retour sur investissement de l’IA deviendrait enfin évident et généralisé. Un an plus tard, les chiffres invitent à une lecture plus prudente. Les études analysées montrent qu’environ trois quarts des organisations engagées dans des projets IA déclarent atteindre ou dépasser leurs objectifs de ROI sur certains cas d’usage. Dans les organisations les plus avancées, les gains observés dépassent parfois trente pour cent sur des processus ciblés, notamment dans l’automatisation documentaire, l’analyse de données et l’assistance aux équipes opérationnelles.
Mais cette moyenne masque une dispersion très forte. D’autres analyses indiquent qu’une majorité de projets IA n’a encore aucun impact mesurable sur les résultats opérationnels globaux. Dans certains cas, les projets restent confinés à des usages périphériques. Dans d’autres, les coûts d’intégration, de maintenance et de gouvernance absorbent une grande partie de la valeur créée. Le ROI existe, mais il n’est ni automatique ni universel. Il dépend directement de la capacité à aligner l’IA sur des processus métiers clairement définis et à mesurer des indicateurs pertinents.
Les agents IA, cantonnés à des usages contrôlés
Les prévisions formulées en 2024 misaient sur une diffusion rapide, dès 2025, de systèmes agentiques capables de planifier et d’exécuter des actions complexes avec une autonomie partielle. Sur le plan technologique, cette trajectoire s’est amorcée. Les plateformes intègrent désormais des mécanismes d’orchestration, de gestion du contexte et de coordination de plusieurs agents spécialisés. Des démonstrateurs fonctionnels existent et certains environnements maîtrisés les exploitent déjà.
En revanche, l’adoption industrielle reste limitée. Début 2026, les agents IA sont principalement utilisés comme assistants avancés, intégrés à des workflows sous supervision humaine étroite. Les organisations restent prudentes face aux risques liés à la fiabilité, à la sécurité et à la conformité. Les promesses d’autonomie généralisée ont laissé place à une approche plus progressive, centrée sur des gains ciblés plutôt que sur une délégation complète.
La gouvernance de l’IA, un chantier central et durable
Un autre écart important avec les prévisions de 2024 concerne la gouvernance. Beaucoup anticipaient une stabilisation rapide des cadres d’usage en 2025. La réalité observée début 2026 montre au contraire une montée en complexité. Les entreprises ont multiplié les initiatives de gouvernance, mis en place des politiques d’usage, renforcé la gestion des données et instauré des contrôles humains plus systématiques.
Cette évolution est particulièrement visible dans les secteurs régulés, où la gouvernance conditionne désormais toute montée en charge. Loin d’être un frein ponctuel, elle devient une composante structurelle de l’industrialisation de l’IA. Les limites persistantes en matière de fiabilité et d’explicabilité expliquent pourquoi cette gouvernance ne se stabilise pas rapidement, mais s’inscrit dans un processus continu d’ajustement.
L’industrialisation de l’IA s’inscrit dans un temps long
Le bilan établi début 2026 montre que les prévisions de 2024 étaient directionnellement justes, mais trop optimistes sur le rythme. L’IA s’est diffusée à grande vitesse, elle commence à produire de la valeur mesurable, mais son industrialisation exige des transformations plus profondes que prévu. Elle suppose des systèmes d’information adaptés, des données maîtrisées, des compétences rares et une gouvernance exigeante.
Pour les directions des systèmes d’information et les directions métiers, l’enjeu n’est plus d’adopter l’IA, mais de la rendre durablement exploitable. L’année 2025 a confirmé le potentiel. L’année 2026 s’ouvre sur une phase de consolidation, où seuls les projets structurés, mesurés et gouvernés transformeront l’IA en véritable levier de performance. L’industrialisation de l’IA n’a pas échoué. Elle a simplement révélé qu’elle ne pouvait pas se décréter en une seule année.
