Depuis le lancement de ChatGPT en 2022, beaucoup d’entreprises sont convaincues qu’il est possible de remplacer les salariés par l’IA, sauf que la réalité du terrain est toute autre selon une étude du MIT. Le problème : les sociétés utilisent mal ces outils.
Seulement 5 % des projets IA ont une croissance rapide, ce qui veut dire en d’autres termes que 95 % des projets IA ont échoué, selon l’étude « The Gen-AI Divide: State of AI in Business 2025 ». Le MIT, qui nous a déjà expliqué que ChatGPT avait un impact sur notre capacité de raisonnement, s’est appuyé sur 150 entretiens avec des dirigeants, une enquête auprès de 350 employés et l’analyse de 300 déploiements IA. Et, en conclusion, le fossé est énorme entre les promesses et les résultats.
Les projets IA en entreprise échouent dans 95 % des cas
Aditya Challapally, auteur principal du rapport, identifie deux catégories d’entreprises qui tirent leur épingle du jeu. « Certains pilotes de grandes entreprises et de jeunes start-ups excellent vraiment avec l’IA générative », explique-t-il. Plus précisément, on parle de start-ups dont les dirigeants sont des entrepreneurs de 19 ou 20 ans qui « ont vu leur revenu passer de 0 à 20 millions de dollars en un an parce qu’ils ciblent un point de douleur précis, exécutent bien et s’associent intelligemment avec des entreprises qui utilisent leurs outils ».
Pour 95 % des entreprises, l’utilisation de l’IA est donc un échec. Mais le problème ne vient pas de la qualité des modèles, plutôt d’un « écart d’apprentissage » entre les outils et les sociétés. Les dirigeants ont tendance à blâmer la réglementation ou les performances des modèles mais, selon le MIT, c’est l’intégration qui pose problème.
Les outils que l’on peut qualifier de « génériques » comme ChatGPT marchent pour des individus grâce à leur flexibilité. Mais ces modèles peinent dans un contexte professionnel car ils n’apprennent pas les workflows et ne s’adaptent pas. D’où la déception alors que ChatGPT prédit qu’il remplacera jusqu’à 20 métiers dans le futur.
L’allocation des ressources montre aussi des problèmes puisque plus de la moitié des budgets IA financent des outils de vente et marketing. Selon le MIT, le meilleur retour sur investissement se trouve au niveau de l’automatisation administrative, de l’élimination de l’externalisation, de la réduction des coûts d’agence externe et de la rationalisation opérationnelle.
Mais des sociétés réussissent quand même leurs projets IA
La méthode d’adoption est également très importante puisque l’achat d’outils IA auprès de fournisseurs spécialisés et la construction de partenariats atteignent 67 % de réussite, contre un tiers à peine pour les développements en interne. Et il y a de quoi s’inquiéter, notamment dans le domaine financier et d’autres secteurs réglementés où les entreprises bâtissent leurs propres IA propriétaires, alors que le MIT précise que le taux d’échec est bien supérieur avec cette approche.
Les entreprises sondées adoptent la langue de bois à propos du taux d’échec, note Aditya Challapally. « Presque partout où nous sommes allés, les entreprises tentaient de construire leurs propres outils. » D’autres facteurs expliquent le succès, comme l’automatisation côté managers (au lieu des seuls laboratoires IA) et la sélection d’outils qui s’intègrent profondément et s’adaptent à la temporalité. Mais, comme Sam Altman l’a dit, des métiers sont déjà remplacés, notamment le support client. Mais les entreprises évitent quand même les licenciements massifs en laissant vacants certains postes.
Le rapport souligne aussi l’usage trop répandu de « l’IA fantôme ». Il s’agit d’outils non autorisés comme ChatGPT que certains employés utilisent pour améliorer leur productivité. Notons que certaines entreprises commencent déjà à utiliser des « IA agentiques », comme l’agent ChatGPT, pour apprendre, mémoriser et agir de manière autonome selon les limites définies.
- Selon une étude du MIT, 95 % des projets IA échouent, principalement à cause d’un problème d’intégration dans les entreprises, alors que seuls 5 % connaissent une vraie croissance.
- Les réussites viennent surtout des start-ups ciblant un besoin précis, s’associant intelligemment, et des entreprises qui adoptent des outils spécialisés ou en partenariat, avec un taux de réussite de 67 % contre un tiers pour les développements internes.
- L’étude souligne l’échec des projets « génériques », le mauvais ciblage des budgets, l’essor de l’IA fantôme, mais aussi l’arrivée des « IA agentiques » capables d’apprendre et d’agir de façon autonome.
Source : Fortune
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