Adoption de l'IA en entreprise : pourquoi 74 % d'entre elles peinent encore à déployer leurs projets à grande échelle

La période de doute est révolue. D’ici 2026, les comités de direction et les conseils d’administration ne débattront plus de l’ impact de l’intelligence artificielle sur le monde du travail. Le défi se situe désormais à un niveau strictement opérationnel : comment transformer une conviction stratégique en une capacité d’exécution concrète ?

Pour répondre à cette question, MIT Technology Review Brazil, en partenariat avec Skyone, a mené une étude approfondie intitulée « L’IA au travail : 20 enseignements sur les équipes hybrides ». Les résultats dressent un constat éloquent du paysage actuel des entreprises : il existe un décalage flagrant entre les ambitions affichées et la réalité des infrastructures internes.

Bien que 99 % des dirigeants du secteur technologique et commercial pensent que les agents d'IA seront essentiels à la compétitivité au cours des trois prochaines années, la vérité est que la grande majorité des organisations sont prises au pilotes permanents— des projets qui impressionnent lors de démonstrations isolées, mais qui ne parviennent pas à se développer et à générer une valeur structurelle continue.

Nous analysons ci-dessous les principaux points de blocage identifiés par l'étude du MIT menée avec Skyone et la manière dont les entreprises peuvent surmonter cet obstacle.

Portrait d'une inadéquation : grande ambition, faible capacité

Les données recueillies dans le cadre de cette recherche montrent que l'accès à la technologie ou le manque de familiarité avec le sujet ne constituent pas les véritables problèmes actuels. L'obstacle réside dans la coordination et la base opérationnelle.

L'écart d'adoption de l'IA en 2026

• 99% Ils estiment que l'IA sera au cœur du monde des affaires au cours des 3 prochaines années.
• 74% Ils en sont encore aux premiers stades ou aux stades intermédiaires de l'adoption.
• 59% Ils ne s'estiment pas prêts à faire fonctionner des équipes hybrides à court terme.
• 57% Ils ne disposent pas d'un budget dédié à l'intelligence artificielle.

Ce scénario de stagnation n'est pas propre au marché brésilien. Le rapport mondial « The GenAI Divide: State of AI in Business », publié par MIT NANDA, a analysé plus de 300 initiatives publiques et a constaté que 95 % des organisations ne tirent toujours aucun bénéfice mesurable de l'IA générative.

La raison ? L’extrême difficulté de relier l’algorithme aux flux de travail réels, aux objectifs de l’entreprise et aux systèmes qui soutiennent les opérations quotidiennes.

Les 3 principaux goulets d'étranglement qui alimentent les « projets pilotes permanents »

Pour que l'intelligence artificielle dépasse le simple stade d'une expérience de laboratoire et devienne un élément central des opérations, les dirigeants doivent surmonter trois barrières invisibles :

1. L’illusion de la « solution toute faite » et des systèmes fragmentés

De nombreuses entreprises achètent des outils génériques auprès de fournisseurs externes, persuadées que l'IA comprendra leur fonctionnement de manière autonome. Cependant, comme le souligne Luiz Pecci , directeur informatique et numérique chez Mundo do Cabeleireiro :

Lorsque l'algorithme tente de s'exécuter sur des données éparses, des feuilles de calcul isolées et des systèmes hérités fragmentés, l'intelligence échoue en raison d'un manque d'entrées correctes.

2. Silos organisationnels entre les métiers et l'informatique

L'IA ne relève pas d'un seul département ; elle exige une approche transversale. Or, une étude de Skyone révèle que 40 % des entreprises considèrent l'intégration interdépartementale comme le principal obstacle à l'adoption de l'IA dans leurs processus. Dans 46 % des organisations, les métiers et l'informatique fonctionnent encore en silos, sans dynamique de collaboration clairement définie.

3. Faiblesses techniques et infrastructure locale (sur site)

L'ambition a progressé bien plus vite que l'architecture des données. Seules 41 % des entreprises ont adopté le cloud comme socle consolidé pour leurs données et leur IA. Les 59 % restantes fonctionnent encore avec une infrastructure partiellement cloud ou principalement sur site, une situation que l'étude juge inadéquate pour soutenir et déployer à grande échelle des initiatives robustes en intelligence artificielle.

Le problème des indicateurs et le manque d'attention portée à l'efficacité

Un autre élément pertinent apporté par le partenariat entre MIT TR Brazil et Skyone concerne la manière dont le marché mesure le succès des mises en œuvre.

• Indicateurs obsolètes : seulement 14 % des organisations utilisent le retour sur investissement (ROI) comme principal indicateur d’évaluation de leurs projets d’IA. Cela démontre que de nombreuses entreprises n’ont même pas clairement défini les résultats concrets qu’elles souhaitent obtenir.
• Vision à court terme de la productivité : environ 46 % des entreprises investissent dans des équipes hybrides (humains + IA) uniquement pour obtenir des gains de productivité marginaux et réduire le temps consacré aux tâches répétitives. Seules 18 % envisagent l’IA dans le but de concevoir de nouveaux produits ou de nouvelles sources de revenus.

La productivité n'est que la première étape de la transformation. Lorsque la technologie est utilisée uniquement pour accélérer un processus ancien, elle ne fait que masquer les problèmes techniques sous-jacents et repousser la réorganisation nécessaire des processus, des responsabilités et du leadership.

Skyone : le pont entre l'intention stratégique et l'échelle réelle

Pour concilier expérimentation isolée et gains structurels, les organisations doivent moderniser leurs fondements avant de se concentrer uniquement sur les algorithmes. C’est précisément là que Skyone se positionne comme le partenaire stratégique idéal pour orchestrer cette transition.

Grâce à ses solutions intégrées, Skyone élimine les difficultés techniques rencontrées par les pilotes de ligne :

• Skyone Autoskypermet la migration des systèmes existants et des ERP complexes vers des environnements cloud compatibles avec l'IA, sans modification de code. Ceci garantit les performances, l'évolutivité à la demande et la sécurité numérique (certification ISO 27001 et architecture Zero Trust) essentielles pour maintenir la disponibilité et l'intégration des données d'entreprise.
• Skyone Studio: une plateforme intégrée unique qui combine iPaaS (capable de connecter plus de 400 systèmes et d'éliminer les silos), Lakehouse pour la gestion avancée des données et des outils pour le développement d'agents virtuels intelligents.

Grâce à cette base technique, votre entreprise acquiert la capacité d'enseigner ses propres règles métier à des modèles de langages de programmation avancés (LLM), permettant ainsi aux humains et aux systèmes de fonctionner côte à côte avec une gouvernance et une efficacité maximales.

Considérations finales : l'humain optimisé

Comme le résume pertinemment Felipe Wasserman, directeur du marketing et de la croissance chez Skyone, le progrès technologique ne diminue pas le rôle des individus, mais élève au contraire le niveau du raisonnement humain :

À l'ère des équipes hybrides, le leader du marché ne sera pas celui qui se contente de répéter que l'intelligence artificielle est inévitable. Ce sera celui qui saura bâtir l'architecture nécessaire pour la connecter au travail concret, transformant ainsi l'expérimentation en résultats organisationnels tangibles.

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Écrit par Skyone