Quatre-vingt-deux pour cent des DSI reconnaissent simultanément que leurs équipes déploient des agents et des applications IA plus vite que la direction informatique n'est capable de les gouverner, et seulement 18% des organisations mesurent activement leur retour sur investissement IA. L'attention des gouvernances d'entreprise pour le sujet est réelle, mais les référentiels pour y répondre font encore largement défaut.
Ces chiffres sont issus d'une enquête Dataiku/Harris Poll auprès de 600 DSI d'entreprises mondiales, publiée début 2026 sous le titre « 7 Career-Making AI Decisions for CIOs ». Ils décrivent un écart structurel entre la pression exercée sur les directions informatiques et leur capacité réelle à objectiver les résultats de l'IA. La fréquence accrue des questions posées par les conseils d'administration reflète davantage l'omniprésence médiatique et concurrentielle du sujet qu'une maturité des référentiels d'évaluation. Selon McKinsey cité dans le rapport, 88% des entreprises utilisent l'IA, mais seulement 6% en tirent une valeur réelle. C'est ce fossé entre adoption et résultats qui alimente la nervosité des directions générales et, par ricochet, la pression sur les DSI.
La pression budgétaire, elle, est concrète. Soixante et onze pour cent des répondants déclarent qu'il est probable que leur budget IA soit réduit ou gelé si les objectifs de performance ne sont pas atteints d'ici la fin du premier semestre 2026. Et le délai avant une première sanction est court : beaucoup rapportent que si les initiatives IA ne montrent pas de résultats dans les six mois, les financements peuvent être interrompus. Ce qui était un horizon d'innovation pluriannuel s'est comprimé en une horloge de performance immédiate, avec à la fois les budgets et les trajectoires de carrière en jeu.
Agents IA, les équipes IT débordées
Le résultat le plus préoccupant de l'enquête concerne non pas les projets IA officiels, mais leur expansion non contrôlée. Quatre-vingt-deux pour cent des DSI reconnaissent que leurs collaborateurs créent des agents et des applications IA plus rapidement que la capacité de la direction informatique à les gouverner. Cette réalité décrit la généralisation d'une forme de shadow IT agentique : les agents sont déployés par des équipes internes, intégrés dans des logiciels achetés par les directions achats, et activés silencieusement par des fournisseurs lors des phases d'implémentation. Les modèles fonctionnent sur plusieurs clouds simultanément.
Cette prolifération crée un périmètre de risque dont la cartographie est la première urgence identifiée par l'enquête. Sans visibilité unifiée sur l'ensemble des agents actifs dans l'organisation, le lien entre les comportements de ces agents et les résultats métier est impossible à établir. Or c'est précisément ce lien que les conseils d'administration commencent à exiger de documenter. La gouvernance ne peut pas être ajoutée après la mise à l'échelle ; elle doit être intégrée dès la conception des pipelines et des environnements de déploiement, sous peine d'exposer l'organisation à des responsabilités sans les preuves permettant de les défendre.
L'enquête révèle également une défaillance structurelle dans les choix technologiques passés. Soixante-quatorze pour cent des DSI déclarent regretter au moins une décision majeure de sélection de fournisseur ou de plateforme IA au cours des dix-huit derniers mois, et 62% indiquent que leur directeur général a questionné ou contesté des choix de fournisseurs IA au moins une fois dans la dernière année. Quarante pour cent précisent que le verrouillage par un fournisseur ou la volatilité des tarifs a un impact majeur sur leur budget IA. Ces chiffres décrivent un marché qui a accumulé de la complexité sans accumuler des résultats.
De la mesure par l'activité à la mesure par la performance
L'un des changements conceptuels les plus significatifs que documente le rapport concerne la définition même de la maturité IA en entreprise. De nombreuses organisations continuent de mesurer cette maturité par l'activité, à savoir le nombre de modèles déployés, le nombre d'agents construits, le nombre d'équipes qui expérimentent avec l'IA générative. Cette définition est devenue obsolète. Quatre-vingt-douze pour cent des DSI estiment que le succès ou l'échec de l'IA modifiera matériellement le classement concurrentiel de leur secteur. En d'autres termes, l'IA est désormais perçue comme un déterminant de la position de marché, pas seulement comme un indicateur de modernité technologique.
Ce glissement exige un modèle différent dans lequel l'IA doit être gérée comme un programme de performance avec des résultats définis, un impact traçable et une visibilité au niveau du portefeuille d'initiatives. Sans cette discipline, même les projets réussis peinent à se traduire en valeur d'entreprise défendable. L'enquête identifie trois caractéristiques communes aux DSI qui transforment la pression IA en crédibilité de leadership. Les premiers définissent la valeur avant le déploiement, en associant chaque initiative IA à des indicateurs financiers ou opérationnels précis, avec des mesures de référence et une responsabilité claire. Les deuxièmes centralisent la visibilité sur l'ensemble du portefeuille, en surveillant les modèles, les agents, les pipelines de données et les résultats dans un environnement unifié. Les troisièmes intègrent la gouvernance dans l'exécution, en construisant la traçabilité, la supervision et l'auditabilité dans les flux de travail dès leur conception.
Une exposition réglementaire croissante
La dimension réglementaire mérite une attention particulière dans le contexte européen. Soixante et un pour cent des DSI anticipent une exposition légale et réglementaire liée à l'IA dans les prochaines années, un chiffre qui traduit une inquiétude réelle, mais qui reste une perception déclarative plutôt qu'une projection technique sur des obligations légales précisément datées. Le règlement européen sur l'IA impose de la transparence algorithmique et de la traçabilité pour les systèmes à haut risque, avec une entrée en vigueur progressive.
Ce bémol posé, l'écart entre adoption et mesure effective de la valeur IA reste le problème opérationnel le plus urgent que les DSI des grandes entreprises européennes devront résoudre. L'enquête Thomson Reuters 2026 sur l'IA dans les services professionnels, citée dans le rapport, confirme que 40% des organisations ne savent pas si elles suivent des indicateurs de performance IA. Les organisations qui auront instrumenté leur gouvernance avant que la pression réglementaire atteigne son plein effet disposeront d'un avantage défensif significatif, tant vis-à-vis de leurs actionnaires que des autorités de contrôle, sans qu'il soit nécessaire d'assigner à cette échéance une date précise que les données ne permettent pas d'établir avec certitude.
