En 2024, l’intelligence artificielle continue de faire rêver les entreprises. Pourtant, derrière les promesses de transformation, une réalité plus rude s’impose : la grande majorité des projets d’IA échouent à générer de la valeur. Les chiffres sont alarmants. Selon les dernières études menées par Gartner, McKinsey, BCG ou encore RAND, entre 70 % et 85 % des projets d’IA n’atteignent pas leurs objectifs commerciaux ou sont abandonnés avant d’être déployés.
Une vague d’échecs systémique
Plusieurs rapports récents démontrent l’étendue du phénomène :
- Gartner (2024) estime que près de 80 % des projets d’IA ne produisent pas les résultats escomptés en termes de valeur commerciale.
- McKinsey rapporte que 70 % des initiatives IA n’aboutissent pas, principalement à cause de problèmes de données.
- Le RAND Institute indique un taux d’échec supérieur à 80 %, bien plus élevé que pour les projets IT classiques.
- S&P Global (fin 2024) révèle que 42 % des entreprises ont abandonné la majorité de leurs projets d’IA en cours de route.
Dans la majorité des cas, les projets restent bloqués au stade de preuve de concept (PoC), sans jamais passer en production ni démontrer une valeur tangible. Le Boston Consulting Group souligne que seuls 26 % des projets réussissent à être déployés à l’échelle.
Quelles sont les causes de ces échecs ?
- Absence de stratégie claire : beaucoup de projets sont lancés sans objectifs métiers précis ni critères de succès définis. Ce flou empêche toute mesure d’impact et complique la collaboration entre les parties prenantes. L’effet « IA-washing » pousse certaines entreprises à investir par conformisme plutôt que par pertinence.
- Problèmes de données : la qualité et la disponibilité des données sont les principales causes d’échec. Sans données fiables, gouvernées et centralisées, les modèles ne peuvent produire de résultats exploitables.
- Infrastructures inadaptées : de nombreuses entreprises ne disposent pas de l’architecture nécessaire pour déployer l’IA à l’échelle : absence de cloud performant, difficultés d’intégration, outils fragmentés.
- Cas d’usage mal choisis : certaines organisations s’engagent dans des cas d’usage trop complexes ou à faible valeur ajoutée. L’IA est alors mobilisée sur des problèmes qui pourraient être résolus plus simplement.
- Freins humains et organisationnels : manque de compétences internes, absence de sponsor stratégique, mauvaise coordination entre les équipes métiers et data, ou encore résistance au changement. Les organisations qui réussissent investissent autant dans la conduite du changement que dans la technologie.
Quelques pistes pour renverser la tendance
- Définir une stratégie IA alignée sur les priorités métiers
- Assurer la qualité, la gouvernance et l’accessibilité des données
- Mettre en place une architecture technique robuste et scalable
- Prioriser des cas d’usage à impact rapide et mesurable
- Former les équipes et instaurer une culture de l’expérimentation
En somme, l’IA ne génère pas de valeur par elle-même. Son impact dépend du contexte, de la vision, de la gouvernance et de l’exécution. Les entreprises qui l’ont compris en tirent un avantage compétitif. Les autres, mal préparées, continuent d’alimenter les statistiques d’échec.
Chez EXONYX, nous avons fait de la simplicité stratégique et de l’accompagnement sur mesure notre force. Pour que chaque projet technologique soit un véritable levier de transformation, et non un gadget déconnecté du réel.
L’IA et les technologies émergentes peuvent réellement soutenir nos PME/TPE locales, y compris dans les Yvelines. Je serais ravie de contribuer à une réflexion plus large avec le MEDEF Yvelines sur ces sujets, voire de co-construire des initiatives concrètes au service de nos membres.
