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Les investissements dans l’IA explosent, mais les entreprises peinent à en démontrer la valeur, selon une étude mondiale de HTEC

businesswire.com
NVDA The article discusses the broader AI market and challenges in realizing AI value, mentioning semiconductors as a sector with different challenges. NVIDIA is a key player in this space, but the article doesn't provide specific sentiment towards the company itself. MSFT The article discusses the broader AI market and challenges in realizing AI value. Microsoft is a major player in AI, but the article does not offer specific sentiment or details about the company's performance or strategy. GOOG The article discusses the broader AI market and challenges in realizing AI value. Alphabet is a major player in AI, but the article does not offer specific sentiment or details about the company's performance or strategy. AMZN The article discusses the broader AI market and challenges in realizing AI value. Amazon is a major player in AI, but the article does not offer specific sentiment or details about the company's performance or strategy. META The article discusses the broader AI market and challenges in realizing AI value. Meta Platforms is a major player in AI, but the article does not offer specific sentiment or details about the company's performance or strategy. IBM The article discusses the broader AI market and challenges in realizing AI value, mentioning various sectors. IBM is involved in AI and enterprise solutions, but the article does not provide specific sentiment towards the company. INTC The article discusses the broader AI market and challenges in realizing AI value, mentioning semiconductors as a sector with different challenges. Intel is a key player in this space, but the article doesn't provide specific sentiment towards the company itself. AMD The article discusses the broader AI market and challenges in realizing AI value, mentioning semiconductors as a sector with different challenges. AMD is a key player in this space, but the article doesn't provide specific sentiment towards the company itself. QCOM The article discusses the broader AI market and challenges in realizing AI value, mentioning semiconductors as a sector with different challenges. Qualcomm is a key player in this space, but the article doesn't provide specific sentiment towards the company itself. MU The article discusses the broader AI market and challenges in realizing AI value, mentioning semiconductors and memory making as relevant areas. Micron is a key player in memory, but the article doesn't provide specific sentiment towards the company itself. AMAT The article discusses the broader AI market and challenges in realizing AI value, mentioning semiconductors and chip making as relevant areas. Applied Materials is a key player in this space, but the article doesn't provide specific sentiment towards the company itself. ASML The article discusses the broader AI market and challenges in realizing AI value, mentioning semiconductors and chip making as relevant areas. ASML is a key player in this space, but the article doesn't provide specific sentiment towards the company itself. TXN The article discusses the broader AI market and challenges in realizing AI value, mentioning semiconductors as a sector with different challenges. Texas Instruments is a key player in this space, but the article doesn't provide specific sentiment towards the company itself. ADI The article discusses the broader AI market and challenges in realizing AI value, mentioning semiconductors as a sector with different challenges. Analog Devices is a key player in this space, but the article doesn't provide specific sentiment towards the company itself. MRVL The article discusses the broader AI market and challenges in realizing AI value, mentioning semiconductors and networking as relevant areas. Marvell is a key player in this space, but the article doesn't provide specific sentiment towards the company itself. LRCX The article discusses the broader AI market and challenges in realizing AI value, mentioning semiconductors and chip making as relevant areas. Lam Research is a key player in this space, but the article doesn't provide specific sentiment towards the company itself. KLAC The article discusses the broader AI market and challenges in realizing AI value, mentioning semiconductors and chip making as relevant areas. KLA Corporation is a key player in this space, but the article doesn't provide specific sentiment towards the company itself. CRDO The article mentions telecommunications as a sector more advanced in AI adoption and discusses the importance of networking infrastructure for AI. Ciena is a provider of networking solutions, but the article does not offer specific sentiment towards the company. CSCO The article mentions telecommunications and the importance of networking infrastructure for AI. Cisco is a major player in networking, but the article does not offer specific sentiment towards the company. AVGO The article discusses the broader AI market and challenges in realizing AI value, mentioning semiconductors and networking as relevant areas. Broadcom is a key player in this space, but the article doesn't provide specific sentiment towards the company itself. MCHP The article discusses the broader AI market and challenges in realizing AI value, mentioning semiconductors as a sector with different challenges. Microchip Technology is a key player in this space, but the article doesn't provide specific sentiment towards the company itself. NXPI The article discusses the broader AI market and challenges in realizing AI value, mentioning semiconductors as a sector with different challenges. NXP Semiconductors is a key player in this space, but the article doesn't provide specific sentiment towards the company itself. ON The article discusses the broader AI market and challenges in realizing AI value, mentioning semiconductors as a sector with different challenges. ON Semiconductor is a key player in this space, but the article doesn't provide specific sentiment towards the company itself. TER The article discusses the broader AI market and challenges in realizing AI value, mentioning semiconductors and chip making as relevant areas. Teradyne is a key player in this space, but the article doesn't provide specific sentiment towards the company itself. GILD The article mentions the healthcare sector as progressing more cautiously in AI adoption. Gilead Sciences is a major biotech company, but the article does not offer specific sentiment towards the company. AMGN The article mentions the healthcare sector as progressing more cautiously in AI adoption. Amgen is a major biotech company, but the article does not offer specific sentiment towards the company. BMY The article mentions the healthcare sector as progressing more cautiously in AI adoption. Bristol Myers Squibb is a major healthcare company, but the article does not offer specific sentiment towards the company. PFE The article mentions the healthcare sector as progressing more cautiously in AI adoption. Pfizer is a major healthcare company, but the article does not offer specific sentiment towards the company. MRK The article mentions the healthcare sector as progressing more cautiously in AI adoption. Merck & Co. is a major healthcare company, but the article does not offer specific sentiment towards the company. JNJ The article mentions the healthcare sector as progressing more cautiously in AI adoption. Johnson & Johnson is a major healthcare company, but the article does not offer specific sentiment towards the company. ACN The article discusses the challenges of AI value realization and the importance of organizational change, which is relevant to consulting firms like Accenture. However, the article does not mention Accenture directly or provide specific sentiment. T The article mentions telecommunications as a sector more advanced in AI adoption. AT&T is a major telecommunications company, but the article does not offer specific sentiment towards the company. VZ The article mentions telecommunications as a sector more advanced in AI adoption. Verizon is a major telecommunications company, but the article does not offer specific sentiment towards the company. TMUS The article mentions telecommunications as a sector more advanced in AI adoption. T-Mobile US is a major telecommunications company, but the article does not offer specific sentiment towards the company. GM The article mentions the automotive sector as prioritizing AI for accelerating time-to-market and facing challenges with tools. General Motors is a major automotive company, but the article does not offer specific sentiment towards the company. F The article mentions the automotive sector as prioritizing AI for accelerating time-to-market and facing challenges with tools. Ford is a major automotive company, but the article does not offer specific sentiment towards the company. STLA The article mentions the automotive sector as prioritizing AI for accelerating time-to-market and facing challenges with tools. Stellantis is a major automotive company, but the article does not offer specific sentiment towards the company.

Les investissements dans l’IA explosent, mais les entreprises peinent à en démontrer la valeur, selon une étude mondiale de HTEC PALO ALTO, Californie--( BUSINESS WIRE)-- HTEC, une entreprise internationale spécialisée dans l’ingénierie produit et la transformation par l’IA, publie aujourd’hui le rapport HTEC AI Value Realization Report 2026, qui met en lumière un nouveau défi à mesure que les organisations dépassent le stade de l’expérimentation de l’IA : les investissements s’accélèrent plus rapidement que la capacité de nombreuses entreprises à mesurer, gérer et concrétiser systématiquement la valeur de l’IA.

Cette étude indépendante révèle que 79 % des organisations ont augmenté leurs investissements dans l’IA au cours de l’année écoulée, avec une hausse moyenne des dépenses de 31 %. Pourtant, 77 % des dirigeants estiment désormais que la valeur de l’IA est davantage limitée par les personnes et les processus que par la technologie.

Ces résultats mettent en évidence un changement significatif dans le débat sur l’IA en entreprise. La question n’est plus tant de savoir si les organisations peuvent déployer l’IA, mais plutôt si elles peuvent la transformer en performances commerciales durables et mesurables.

« Le débat sur l’IA a évolué. Le défi ne consiste plus simplement à accéder à l’IA ou à trouver des domaines où la déployer. Il s’agit de prouver que cet investissement se traduit par des résultats commerciaux significatifs », déclare Alex Rumble, directeur marketing chez HTEC.

« Ce qui ressort de cette étude, c’est que les principaux obstacles sont de plus en plus d’ordre organisationnel plutôt que technologique. Les entreprises doivent accorder autant d’attention à l’adoption, aux modèles opérationnels, à la mesure des résultats et à la gouvernance qu’elles en ont accordée à la technologie elle-même. »

La valeur de l’IA va au-delà de la réduction des coûts

L’étude suggère que la définition même de la valeur de l’IA est en train de changer. Seuls 18 % des dirigeants classent la réduction des coûts parmi leurs principaux résultats attendus de l’IA. L’amélioration de la prise de décision, de la productivité, de l’expérience client, de l’innovation et la réduction des délais de mise sur le marché occupent désormais une place plus importante.

Mais à mesure que les attentes s’élargissent, il devient plus difficile de démontrer la valeur de l’IA.

Seuls 27 % des entreprises ont clairement communiqué l’objectif de l’IA et les résultats attendus à l’ensemble de l’organisation, tandis que les entreprises restent divisées sur la manière dont la valeur de l’IA devrait être mesurée. Les résultats stratégiques, les retombées financières, les performances opérationnelles, les indicateurs relatifs aux collaborateurs et les résultats clients occupent tous une place prépondérante, sans qu’un modèle de mesure unique s’impose comme la norme.

Dans le même temps, 71,5 % des entreprises ne disposent pas d’une visibilité globale à l’échelle de l’entreprise sur l’adoption de l’IA, les modes d’utilisation et les résultats, et s’appuient plutôt sur des rapports partiels, un suivi au niveau des fonctions, des retours d’expérience ponctuels, voire n’ont aucune visibilité du tout.

Ce manque de visibilité commence à avoir des conséquences. Environ un quart des dirigeants font état de coûts d’utilisation de l’IA plus élevés résultant d’un suivi insuffisant, tandis que 26 % citent un recours accru à des partenaires externes comme conséquence inattendue de l’adoption.

Une plus grande autonomie de l’IA fait monter les enjeux

Le défi s’accentue à mesure que les systèmes d’IA gagnent en autonomie.

Seuls 14 % des entreprises mesurent systématiquement les risques liés à l’IA sur l’ensemble de leur portefeuille, tandis que les approches en matière de supervision humaine restent très fragmentées. L’étude suggère que les pratiques de gouvernance et de responsabilité ne se sont pas encore développées au même rythme que l’adoption de l’IA.

« J’ai vu plusieurs technologies transformer l’entreprise, mais l’IA est différente, car elle peut de plus en plus agir, et pas seulement informer », déclare Lawrence Whittle, directeur de la stratégie chez HTEC.

« Plus cette autonomie s’accroît, plus les organisations doivent définir clairement les risques, la supervision et la responsabilité. »

Un marché de l’IA, des défis sectoriels très différents

Le tableau global masque également des différences significatives entre les secteurs.

Les télécommunications semblent plus avancées en matière de maturité de l’IA, 52 % des entreprises ayant déjà déployé à grande échelle des initiatives bien établies ou se décrivant comme basées sur l’IA. Le secteur de la santé progresse plus prudemment, 28 % des entreprises se trouvant encore au stade de l’exploration préliminaire.

Les secteurs recherchent également différents types de valeur. Les services financiers et les télécommunications mettent davantage l’accent sur l’amélioration de la qualité des décisions, tandis que l’industrie manufacturière privilégie la productivité. Les secteurs de l’automobile, de la santé et des sciences de la vie accordent davantage d’importance à l’accélération des délais de mise sur le marché.

Et les obstacles varient. Près d’un tiers des dirigeants du secteur manufacturier considèrent la disponibilité des données comme leur principal défi en matière de mesure ; les entreprises automobiles sont quant à elles principalement freinées par les limites de leurs outils, tandis que les détaillants ont particulièrement du mal à attribuer les résultats à l’IA.

Ces différences seront approfondies dans une série à venir de rapports HTEC consacrés à la réalisation de la valeur de l’IA par secteur d’activité, qui examineront comment l’investissement, l’adoption, la mesure et la gouvernance évoluent dans les secteurs des services financiers et de l’assurance, de la santé, de l’automobile, des télécommunications, du commerce de détail, des semi-conducteurs, ainsi que de l’industrie manufacturière et des services publics.

Du déploiement de l’IA à la création de valeur

L’étude suggère que la prochaine étape de l’IA en entreprise ne se limitera pas à son adoption.

À mesure que les investissements augmentent, l’avantage concurrentiel dépendra de plus en plus de la capacité des entreprises à comprendre où l’IA crée de la valeur, où apparaissent les coûts et les risques, et si les personnes, les processus et les modèles opérationnels évoluent suffisamment pour exploiter pleinement son potentiel.

Pour HTEC, ces conclusions renforcent la nécessité de relier la mise en œuvre de l’IA à la transformation organisationnelle, à la gouvernance, à la visibilité et à des résultats commerciaux mesurables.

Le rapport HTEC AI Value Realization Report 2026 est disponible ici.

À propos de l'étude

Cette étude a été commanditée par HTEC et menée de manière indépendante par Censuswide auprès de 1 500 cadres dirigeants aux États-Unis, au Royaume-Uni, en Allemagne, en Arabie saoudite et aux Émirats arabes unis au cours du mois de juillet 2026.

Les personnes interrogées occupaient des postes de direction techniques et non techniques dans les secteurs de la santé, de l’automobile, des télécommunications, des services financiers et de l’assurance, de la distribution, des semi-conducteurs, ainsi que de l’industrie manufacturière et des services publics. Censuswide est membre de la Market Research Society et du British Polling Council.

À propos de HTEC

HTEC Group Inc. est une entreprise internationale spécialisée dans l’ingénierie produit et la transformation par l’IA qui s’associe à des organisations pour concevoir, développer et déployer à grande échelle des technologies générant des résultats commerciaux mesurables. Grâce à des plateformes telles que OneLoopAi, HTEC aide les entreprises à regrouper leurs investissements en IA, leur adoption, leurs coûts et la réalisation de valeur au sein d’une source unique de visibilité.

Le texte du communiqué issu d’une traduction ne doit d’aucune manière être considéré comme officiel. La seule version du communiqué qui fasse foi est celle du communiqué dans sa langue d’origine. La traduction devra toujours être confrontée au texte source, qui fera jurisprudence.