Aelon une récente étude du MIT rapport95 % des utilisateurs de la GenAI ne rapportent rien. Les 5 % qui réussissent ont compris quelque chose sur la transformation numérique à l'ère de l'IA. Il s'agit une question de de concentration et de savoir où chercher.
L'IA générative est souvent décrite de manière extrême : transformatrice, perturbatrice, révolutionnaire. Les entreprises ont réagi de la même manière, en investissant environ 30 à 40 milliards de dollars dans des initiatives d'IA générative au cours des deux dernières années.
Pourtant, selon la récente étude du MIT Rapport sur l'état de l'IA dans les entreprises en 2025 moins de 5 % des projets pilotes d'IA aboutissent à une transformation significative. Les autres s'enlisent - 95 % des projets pilotes de GenAI ne donnent aucun résultat ! - créant ce que les chercheurs appellent désormais le "fossé de la GenAI" : un fossé grandissant entre les entreprises qui expérimentent l'IA et celles qui en tirent réellement de la valeur.
La technologie elle-même est rarement un défi, c'est la transformation qui l'est.
Pour les dirigeants, il s'agit d'un problème familier. La technologie elle-même est rarement un défi, c'est la transformation qui l'est. Les entreprises n'ont aucun mal à lancer des projets pilotes ou à déployer des outils tels que ChatGPT ou Copilot. En fait, alors que seulement 40 % des entreprises déclarent avoir acheté un abonnement officiel au LLM, les travailleurs de plus de 90 % des entreprises interrogées utilisent régulièrement des outils d'IA personnels pour travailler dans ce que le rapport appelle "l'économie de l'ombre de l'IA".
Ce qui s'avère plus difficile, c'est d'intégrer ces outils suffisamment profondément dans l'entreprise pour qu'ils modifient les résultats - en réduisant les coûts, en augmentant l'efficacité ou en stimulant la croissance.
La recherche du MIT montre pourquoi.
La plupart des projets restent des intégrations superficielles. Les outils d'IA sont greffés sur les flux de travail au lieu d'y être intégrés et, par conséquent, ils ne parviennent pas à conserver le contexte d'une conversation ou à se déplacer de manière fluide entre les systèmes.
Trop souvent, les dirigeants aggravent le problème en mesurant l'adoption en termes d'utilisation plutôt que de transformation.
Beaucoup d'outils eux-mêmes n'ont pas la capacité d'apprendre et de s'adapter. Les systèmes qui ne peuvent admettre quand lorsqu'ils pas sûrs ou manquent de flexibilité pour de peaufiner leurs réponses perdent rapidement la confiance des utilisateurss. Et lorsque les processus d'arrière-plan restent fragmentés - l'historique des commandes dans une base de données, la facturation dans une autre, les tickets d'assistance éparpillés dans une autre encore -, même les entreprises les mieux intentionnées et les mieux financées même les expériences les mieux intentionnées et les mieux financées s'effondrent. les mieux intentionnées et les mieux financées s'effondrent. Trop souvent, les dirigeants aggravent le problème en mesurant l'adoption en termes d'utilisation plutôt que de transformation, en célébrant les connexions plutôt qu'en termes de transformation, en célébrant les connexions au lieu de réduire les coûts ou d'améliorer le service.
L'état d'esprit du vainqueur
En revanche, la petite minorité d'entreprises qui réalisent des rendements exceptionnels aborde le défi différemment.
Ils intègrent l'IA au cœur de leurs flux de travail existants plutôt que de la considérer comme un ajout superficiel. Ils choisissent des systèmes conçus pour apprendre et s'améliorer au fil du temps, et ils se concentrent d'abord sur les processus à forte friction où l'automatisation offre les meilleurs résultats : gestion des connaissances, flux de travail d'assistance, traitement des documents.
Ils recherchent également des partenaires stratégiques capables de fournir des solutions sur mesure et une expertise approfondie, et ils évaluent le succès en termes de résultats - rapidité, précision, efficacité, satisfaction - plutôt qu'en termes de mesures d'adoption brutes.
Ce qui sépare les 5 % des autres, c'est la discipline.
Il n'y a rien de magique à cela. Ce qui sépare les 5 % des autres, c'est la discipline. Là où la plupart des organisations courent après la nouveauté, les leaders poursuivent l'intégration, la gouvernance et les performances mesurables.
C'est là que réside le défi pour les dirigeants. La promesse de l'IA générative est réelle, mais son succès dépend moins de la sophistication du modèle que de la qualité de son intégration. Les organisations qui définiront la prochaine décennie d'adoption de l'IA seront celles qui traiteront l'IA non pas comme un produit à déployer, mais comme une capacité à concevoir, fondée sur des objectifs clairs, une intégration robuste des données et des résultats responsables.
Obtenir des résultats
Des entreprises comme Inbenta, qui se concentrent sur l'ingénierie des connaissances, l'intégration des flux de travail et l'apprentissage continu, illustrent ce à quoi cela ressemble dans la pratique.
En unifiant les données fragmentées, en automatisant les processus de back-office et en concevant des systèmes qui s'adaptent au fil du temps, nos solutions offrent des expériences significatives qui stimulent la croissance.
Plutôt que de proposer l'IA comme un outil autonome, Inbenta conçoit des écosystèmes où les interfaces conversationnelles, les outils en libre-service et l'assistance humaine peuvent coexister. L'objectif est la continuité - de sorte qu'un client qui passe d'un chatbot à un agent en direct ne recommence pas à chaque fois, et que les employés puissent faire confiance au système pour obtenir des informations exactes lorsque cela est important.
La nouvelle plateforme d'Inbenta, lancée cet automne, intègre encore plus étroitement ces solutions d'IA dans une expérience unique et cohérente, ainsi qu'un mécanisme de retour d'information qui prend le taux de libre-service de +90% et la précision de réponse de 99% d'Inbenta et les améliore à chaque utilisation.
Combler le fossé de la GenAI
La leçon à tirer de la fracture de la GenAI est simple, mais elle donne à réfléchir. L'adoption est facile, la transformation est difficile. Si la première peut générer des titres accrocheurs, c'est la seconde qui permet de construire un avantage concurrentiel durable.
Et dans les années à venir, l'écart entre les deux ne fera que se creuser, les 5 % prenant de l'avance et les 95 % continuant à se laisser distancer.
En bref :
- Le MIT constate que 95 % des projets pilotes de GenAI ne parviennent pas à dégager un retour sur investissement, ce qui crée un "fossé GenAI" de plus en plus large.
- Les intégrations superficielles, les systèmes fragiles et les processus back-end fragmentés sapent la plupart des projets pilotes.
- Trop de dirigeants mesurent le succès en fonction des paramètres d'utilisation plutôt que de l'impact sur l'entreprise.
- Les 5 % d'entreprises qui réussissent se concentrent sur l'intégration, l'adaptabilité et les résultats mesurables.
- Inbenta illustre cette approche en unifiant les données, en automatisant les processus administratifs et en concevant des systèmes axés sur l'apprentissage.
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