Data / IA
IA en entreprise : les trois piliers du Gartner pour enfin passer de l’expérimentation à la valeur
Par Laurent Delattre, publié le 16 mars 2026
L’IA ne manque plus de cas d’usage, elle manque de garde-fous, de fondations et de vision globale. Pour Gartner, le ROI de l’IA se joue dans la capacité à cadrer les coûts, fiabiliser les données et embarquer les collaborateurs avant que l’innovation ne se fige en dépense incontrôlée. Explications…
Alors que l’IA s’installe à grande vitesse dans les entreprises, le vrai signal d’alerte ne vient plus de l’adoption mais de la maîtrise économique. D’après Gartner, 44 % seulement des organisations ont mis en place des garde-fous financiers ou des pratiques d’AI FinOps, selon une enquête menée auprès de 353 responsables data, analytique et IA entre novembre et décembre 2025. Pour les DSI, un nouveau risque émerge qui n’est pas sans rappeler celui du Cloud et du SaaS : multiplier les cas d’usage sans cadre de pilotage et voir petit à petit l’IA s’ancrer en simple « onéreuse expérience » sans aucun retour sur investissement.
Le contraste est d’autant plus fort que le déploiement de l’IA a changé d’échelle : quatre organisations sur cinq déploient désormais l’intelligence artificielle, contre deux sur cinq en 2024. L’adoption a donc doublé en à peine deux ans, un rythme spectaculaire qui ne s’est pourtant pas accompagné d’une discipline équivalente en matière de pilotage financier. Car dans le même temps, un leader data ou IA sur cinq seulement estime que l’incertitude sur les coûts pourrait limiter la valeur créée. Un excès de confiance qui, dans un contexte de craintes récurrentes autour d’une possible « bulle IA », mérite d’être interrogé.
Présentés à l’ouverture du Gartner Data & Analytics Summit, organisé du 9 au 11 mars à Orlando, ces résultats nous rappellent que le ROI de l’IA ne se résume pas à un indicateur financier. Gartner les articule autour de trois priorités :
1 – Fixer une ambition IA
La première priorité consiste à définir une ambition IA explicite. Autrement dit, il s’agit d’aligner les initiatives avec une vision partagée, de clarifier le rôle des équipes data et de traiter très tôt les coûts visibles comme les coûts cachés.
Pour Gartner, la création de valeur commence lorsque l’IA cesse d’être une succession d’expérimentations dispersées et devient une trajectoire réellement pilotée. L’analyste observe que la plupart des organisations expérimentent, mais que l’expérimentation généralisée ne crée pas en soi d’avantage concurrentiel.
Quand tout le monde explore, personne ne se différencie. Le cabinet recommande donc aux DSI de formuler explicitement leur niveau d’ambition IA, de s’emparer du leadership plutôt que de le déléguer aux fournisseurs, et surtout de maîtriser dès le départ les coûts cachés et imprévisibles de l’IA. Laisser enfler les budgets IA, portés par l’enthousiasme collectif et le marketing des géants américains, sans vision claire du retour attendu est une impasse. Mais attention, fixer une ambition, c’est aussi accepter de renoncer à certains cas d’usage pour concentrer les ressources sur ceux qui génèrent une véritable « intelligence augmentée », le fameux retour sur l’intelligence prôné par Gartner.
2 – Renforcer les fondations IA
La seconde priorité porte sur les fondations. Gartner insiste sur la préparation des données, la gouvernance et la mise en place d’une couche de contexte unifiée pour limiter les erreurs, les incompréhensions et les hallucinations. Autant d’angles morts que les DSI connaissent bien mais peinent à résoudre. Attendre de l’IA générative ou agentique qu’elle compense des mises à niveau retardées, des équipes cloisonnées et des années de dette technique relève de l’illusion, même si sur chaque point elle peut aider. La promesse de productivité dopée à l’IA passe d’abord par des bases solides, bien avant l’ajout de nouveaux outils.
Préparer les données pour l’IA suppose un travail profond et bien trop longtemps retardé sur les données non structurées, dont les dépenses dédiées devraient être multipliées par sept d’ici 2029. Faire de la gouvernance un accélérateur de valeur plutôt qu’un frein bureaucratique est d’abord un défi organisationnel, qui peut s’appuyer sur les chantiers déjà engagés autour du RGPD, de l’AI Act et, plus largement, des nouvelles exigences de transparence, de traçabilité et de gestion des risques imposées par l’essor de l’IA.
Construire une couche de contexte unifiée capable de prévenir hallucinations et accès non autorisés permet de transformer un modèle de langage générique en un outil fiable et adapté à l’organisation, garantissant ce que Gartner appelle le retour sur l’intégrité.
3 – Autonomiser les collaborateurs face à la transformation IA
La troisième priorité, probablement la plus délicate à traiter, concerne la transformation humaine. Gartner estime que la maturité de l’IA progresse bien plus vite que la capacité des organisations à absorber le changement. Dit autrement, la technologie est prête bien plus vite que les individus ne le sont. Le cabinet préconise à la fois un basculement du raisonnement « par les rôles » vers un raisonnement « par les compétences », un investissement substantiel dans la conduite du changement (et non un simple saupoudrage de formations), et la mise en place d’équipes de « fusion » mêlant intelligences humaine et artificielle.
L’enjeu dépasse très largement celui de la productivité individuelle : il s’agit de créer les conditions d’un engagement durable des collaborateurs face à une transformation qui peut aussi bien stimuler que déstabiliser. C’est ce que Gartner qualifie de « retour sur les individus », un concept qui, au-delà de son habillage marketing, traduit une réelle préoccupation : sans adhésion humaine, les investissements IA ne produiront que des gains éphémères.
La course à l’IA générative a absorbé une part considérable des budgets d’innovation en 2024-2025, souvent au détriment de la consolidation des socles data et de la montée en compétences des équipes. Le rappel à l’ordre du Gartner – pas de valeur sans fondations, pas de transformation sans les individus – fait écho aux retours de terrain de nombreux DSI hexagonaux qui observent (mais ce n’est pas nouveau) un fossé grandissant entre les promesses des éditeurs et la réalité opérationnelle.
La notion de ROI élargie, insufflée ici par Gartner et dépassant le seul prisme financier, a le mérite de fournir un vocabulaire commun pour arbitrer entre des investissements souvent en concurrence : infrastructure data versus nouvelles fonctionnalités IA, versus conduite du changement. Le risque, avec les frameworks Gartner, est d’espérer les appliquer comme des recettes toutes faites sans les adapter au contexte de maturité et de culture de chaque organisation. Mais le message doit désormais s’inscrire dans la vision de toute l’entreprise : la différenciation IA ne viendra plus du nombre de pilotes annoncés, mais de la capacité à poser des règles économiques, renforcer les fondations et faire monter les équipes en compétence. Autrement dit, l’IA ne diffère pas des autres technologies disruptives qui animent le métier des DSI : il est essentiel de faire passer la culture et les compétences avant les outils… Car les outils, c’est toujours le plus facile…
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