IA en entreprise : McKinsey voit enfin le retour sur investissement, chez peu
L'étude annuelle de McKinsey, publiée le 25 août, montre que l'IA rapporte vraiment à une minorité d'entreprises. Ce qui les distingue n'est pas l'outil, c'est l'organisation.
« L'IA, ça rapporte vraiment ? » C'est la question que se posent beaucoup de dirigeants après deux ans d'essais. L'étude annuelle de McKinsey sur l'état de l'IA, présentée le 25 août, donne une réponse nuancée : oui, mais pour une minorité d'entreprises, et pas pour les raisons qu'on croit. Ce qui sépare celles qui gagnent de celles qui stagnent tient moins à l'outil choisi qu'à la façon dont elles ont réorganisé leur travail autour.
Ce que montre l'étude
McKinsey a interrogé 1 719 professionnels et dirigeants, dans tous les secteurs et toutes les régions. D'après le compte rendu de The Register :
- 37 % des répondants attribuent au moins une partie de leur résultat opérationnel à l'IA, une proportion à peu près stable par rapport à 2025.
- 6 % seulement sont des « très performants » : ils attribuent au moins 5 % de leur résultat opérationnel à l'IA et jugent l'impact significatif. Cette part n'a pas bougé en un an.
- 80 % des personnes qui utilisent l'IA dans leur travail disent qu'elle a amélioré leur productivité individuelle.
- Dans les organisations de plus d'un milliard de dollars de chiffre d'affaires, 40 % des répondants disent déployer des agents IA à grande échelle, contre 27 % l'an dernier.
- Près d'un tiers disent que leur organisation a choisi de développer en interne certaines fonctions logicielles avec des outils de programmation assistée par IA, plutôt que d'acheter un produit.
- 20 % disent que les coûts de fonctionnement de l'IA ont freiné son usage.
- 39 % s'attendent à des suppressions de postes liées à l'IA dans l'année, contre 32 % en 2025 ; 43 % n'attendent pas ou peu de changement des effectifs.
Michael Chui, coauteur de l'étude, résume l'essentiel auprès de The Register : les entreprises les plus performantes obtiennent un vrai retour, mais il passe par un changement d'organisation, pas seulement par le branchement d'outils.
Il faut lire ces chiffres pour ce qu'ils sont : des déclarations de répondants, pas des mesures comptables. Mais leur stabilité d'une année sur l'autre est en soi une information : l'adoption progresse, le gain financier, lui, reste concentré.
Le paradoxe de la productivité
Le chiffre le plus intéressant est l'écart entre deux réponses. Huit utilisateurs sur dix se disent plus productifs. Mais l'effet sur le résultat de l'entreprise ne progresse pas. Comment l'expliquer ? Quand chacun gagne vingt minutes par jour sur la rédaction de ses mails, le temps gagné se disperse : il ne se transforme pas en chiffre d'affaires ni en coûts évités. Le gain devient visible quand un processus entier change : une tâche qui prenait deux jours en prend une heure, et quelqu'un peut faire autre chose de ces deux jours.
Ce qu'une PME peut en retenir
L'étude porte surtout sur de grandes organisations, mais ses leçons valent à toute échelle. Et une PME a un avantage : un processus y change plus vite que dans un groupe de dix mille personnes.
- Partez d'un processus, pas d'un outil. « Mettre de l'IA » ne veut rien dire. « Réduire de deux jours à une heure la préparation des dossiers de réponse aux appels d'offres » est un objectif mesurable.
- Mesurez avant. Combien de temps prend la tâche aujourd'hui, combien d'erreurs, combien de relances. Sans point de départ, impossible de savoir si le projet a rapporté.
- Repensez la tâche entière. Qui fait quoi une fois que l'IA prépare le travail ? Qui valide ? Que fait-on du temps libéré ? C'est cette partie que les très performants traitent sérieusement.
- Surveillez les coûts de fonctionnement. Un sur cinq dit avoir été freiné par eux. Un abonnement par utilisateur ou une facturation à l'usage peut grimper vite ; une IA installée chez vous a un coût connu d'avance.
- Formez les équipes. La productivité individuelle est réelle, mais elle dépend de savoir quoi demander et quoi vérifier.
Le point sur le « faire soi-même »
Un chiffre mérite attention : près d'un tiers des répondants disent avoir développé en interne, avec des outils de programmation assistée, des fonctions qu'ils auraient autrefois achetées. Pour une PME sans équipe de développement, la leçon n'est pas de tout coder soi-même, mais qu'un outil sur mesure, adapté au processus, coûte moins cher qu'avant à construire. La question « acheter ou faire faire » mérite d'être reposée pour chaque besoin, au lieu d'être tranchée une fois pour toutes.
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