La majorité des PDG disent que l'IA n'a pas augmenté les revenus ni réduit les coûts : Insights de l'enquête

Outils d'intelligence artificielle Ils sont partout dans le lieu de travail, de l'écriture d'e-mails à la génération de code. Pourtant, pour de nombreuses entreprises, le retour sur investissement financier n'est pas encore arrivé.

De nouvelles enquêtes publiées en janvier 2026 montrent un écart croissant entre l'utilisation de l'IA et les résultats commerciaux réels.

Alors que les employés expérimentent plus que jamais, la plupart des PDG affirment que l'IA n'a pas amélioré les revenus ni réduit les coûts.

Key Takeaways:Résumé des points clés

• 56 % des PDG rapportent aucune croissance des revenus ni économies de coûts provenant des investissements en IA.

• Les gains financiers apparaissent uniquement lorsque l'IA est intégrée dans les workflows principaux.

• Mesurer la qualité des tâches est plus important que de compter les utilisateurs d'IA.

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Pourquoi la plupart des investissements en IA ne rapportent pas

Les données récentes de PwC dessinent un tableau clair de la frustration des dirigeants. Dans son enquête sur les PDG de 2026, 56 % des répondants ont déclaré que l'IA n'avait pas généré de revenus plus élevés ni de coûts réduits au cours de l'année dernière. Seul 12 % a rapporté du succès sur les deux fronts, malgré une adoption généralisée.

Ce résultat ne signifie pasOutils d'IAles échouent complètement. Au lieu de cela, le problème réside dans la façon dont les entreprises les déploient.

De nombreuses organisations considèrent l'IA comme un complément de productivité plutôt qu'un changement structurel. Donner aux employés accès à des outils sans redéfinir les flux de travail modifie rarement les indicateurs financiers.

Où les entreprises se trompent

• L'IA est ajoutée sans changer la façon dont le travail est effectué.

• Le succès est mesuré par les connexions, pas par les résultats.

• Les dépenses se concentrent sur les licences, pas sur le redesign.

Les dirigeants qui ont constaté des avantages financiers étaient 2 à 3 fois plus susceptibles d'intégrer l'IA dans les travaux et la prise de décision en contact avec la clientèle.

Ces entreprises ont repensé les processus au lieu de superposer des outils sur des systèmes existants. La différence montre que la valeur de l'IA provient de la transformation, et non de l'expérimentation.

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La complexité de la tâche compte plus que l'utilisation

Une autre clé de compréhension provient de la recherche d'Anthropic etOpenAI. Leurs résultats suggèrent que toutes les utilisations de l'IA ne sont pas égales.

Le type de tâche assignée à l'IA détermine si elle crée une véritable valeur ou si elle ne fait que gagner des minutes.

AnthropicIntroduit l'idée de suivre les primitives économiques. Cela signifie mesurer la difficulté et la profondeur des tâches plutôt que la fréquence d'utilisation de l'IA. Les résultats étaient frappants.

Temps Économisé par Type de Tâche

• Les tâches de développement logiciel ont permis d'économiser en moyenne 3,3 heures.

• Les tâches administratives ont permis d'économiser environ 1,8 heures.

UsingIA pour résumer des e-mailsou réécrire des notes semble productif mais a un impact financier limité.

OpenAI a également identifié un surplus de capacité. Cela décrit l'écart entre ce que les systèmes d'IA peuvent faire et comment les gens les utilisent réellement.

Les utilisateurs intensifs dépendent des fonctionnalités de raisonnement avancé 7 fois plus souvent que les utilisateurs moyens, créant un fossé de performance croissant.

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Écarts d'utilisation globale et problèmes de mesure

L'adoption de l'IA varie considérablement selon la localisation et le niveau de compétence. Les données d'OpenAI provenant de plus de 70 pays ont révélé un écart de 3x dans l'utilisation des fonctionnalités avancées. Les entreprises ayant des équipes plus compétentes en IA obtiennent un avantage, même en utilisant les mêmes outils.

Ce fossé met en évidence un autre problème : une mauvaise mesure. De nombreuses entreprises ne peuvent pas lier l'utilisation de l'IA aux résultats de bénéfices et de pertes. Sans données claires, les dirigeants ont du mal à justifier les dépenses ou à affiner la stratégie.

Voici à quoi ressemble une meilleure mesure

• Suivi des équipes qui utilisent des fonctionnalités avancées

• Lier l'activité de l'IA aux indicateurs de revenus ou de coûts

• Évaluation de la complexité des tâches d'audit, et non du volume d'activité

Googlea récemment abordé ce problème en ajoutant des analyses d'utilisation détaillées à ses tableaux de bord d'administration Workspace.

Ces outils permettent aux équipes financières de voir si les fonctionnalités d'IA sont réellement utilisées et par qui. Ce type de transparence pourrait bientôt devenir la norme à mesure que le niveau de scrutiny augmente.

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Ce que les PDG devraient faire différemment en 2026

Le message de ces enquêtes n'est pas d'abandonner l'IA, mais de faire mûrir son utilisation. La phase expérimentale touche à sa fin, et les entreprises ressentent désormais la pression de montrer des retours réels. Les analystes soulignent quelques priorités sur lesquelles les dirigeants devraient se concentrer à l'avenir.

• Arrêtez d'associer l'utilisation à la valeur.

• Concentrez-vous sur des tâches à haute complexité

• Budget pour la refonte du flux de travail, pas seulement pour le logiciel

• Étudiez les gains réels de 12 %

PwCIl a également été noté que de nombreuses entreprises manquent de bases fondamentales en IA, notamment des feuilles de route claires et une expertise interne.

Verser plus d'argent dans des outils sans résoudre ces lacunes ne changera probablement pas les résultats. Avec des investisseurs de plus en plus inquiets d'une bulle de l'IA, la discipline financière devient inévitable.

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Conclusion

Les dernières enquêtes révèlent une vérité inquiétante sur l'adoption de l'IA en entreprise. Malgré d'énormes investissements et une utilisation croissante, la plupart des PDG ne constatent aucun impact significatif sur les revenus ou les coûts.

Le problème n'est pas la technologie elle-même, mais la façon dont elle est déployée, mesurée et gérée.

Alors que les outils numériques deviennent de plus en plus puissants, les entreprises doivent exiger clarté, responsabilité et résultats réels. Ce principe s'applique au-delà de l'IA et s'étend à des domaines comme le trading de crypto-monnaies.

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FAQ

Pourquoi la plupart des PDG sont-ils insatisfaits des retours sur l'IA ?

Parce que l'IA est souvent utilisée pour des tâches de faible valeur sans modifier les processus métier fondamentaux.

Quel pourcentage de PDG n'a constaté aucun gain financier grâce à l'IA ?

Environ 56 % ont indiqué qu'il n'y avait aucun développement de chiffre d'affaires ou d'économies de coûts grâce à l'IA.

Quels sont les tâches d'IA qui créent le plus de valeur ?

Les tâches complexes comme le développement de logiciels génèrent un impact bien plus important que le travail administratif de base.

L'adoption de l'IA continue-t-elle d'augmenter ?

Oui, l'utilisation est en hausse, mais les résultats financiers restent limités pour la plupart des entreprises.

Les IA peuvent-elles encore générer des rendements à l'avenir ?

Oui, mais seulement si les entreprises repensent leurs flux de travail et mesurent correctement les résultats.

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