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IA : la moitié des entreprises en tire déjà de la valeur, et ce qui les distingue n'est pas la technologie

Intelligence artificielle 9 min de lecture
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IA : la moitié des entreprises en tire déjà de la valeur, et ce qui les distingue n'est pas la technologie

Par Mounib Mrani, Directeur Général d'Alton — octobre 2026

Pour la première fois, près d'une entreprise sur deux déclare tirer une valeur mesurable de l'intelligence artificielle. L'autre moitié dépense autant, multiplie les projets pilotes et n'en voit pas le résultat dans ses comptes. Les études publiées par BCG et Gartner montrent que l'écart ne se joue ni sur le choix des modèles ni sur le budget. Il se joue sur trois décisions que seul le comité de direction peut prendre.

En bref

  • Selon le Boston Consulting Group (Applied AI Index 2026, 30 septembre 2026), 7,5 % des entreprises sont « prêtes pour l'avenir » et 41 % sont en phase de passage à l'échelle. Ensemble, elles représentent près de la moitié du marché.
  • Les entreprises les plus avancées affichent une croissance du chiffre d'affaires 2,4 fois supérieure et une croissance de l'EBITDA 2,8 fois supérieure à celle des retardataires.
  • Gartner prévoit que plus de 40 % des projets d'IA agentique seront abandonnés d'ici fin 2027, pour trois raisons : coûts croissants, valeur métier floue, contrôle des risques insuffisant.
  • BCG résume ce qui fait la différence par une règle : 10 % de l'effort porte sur les algorithmes, 20 % sur la technologie et les données, 70 % sur les personnes, l'organisation et les processus.
  • Pour une organisation marocaine, la question n'est donc plus « faut-il investir dans l'IA ? », mais « qui, chez nous, décide où l'IA doit créer de la valeur, et qui en répond ? ».

Le fossé se creuse entre ceux qui mesurent la valeur et ceux qui l'espèrent

Le BCG publie chaque année une enquête auprès de dirigeants d'entreprises sur leur usage de l'IA. L'édition 2026 interroge 1 330 dirigeants et classe les entreprises en trois groupes.

GroupePart des entreprisesCe qui le caractérise
Prêtes pour l'avenir (« future-built »)7,5 %L'IA est pilotée à l'échelle de l'entreprise et mesurée dans les comptes
En passage à l'échelle (« scaling »)41 %Création de valeur engagée sur plusieurs domaines
Retardatairesenviron 51,5 % (calcul : le reste)Projets dispersés, valeur peu ou pas mesurée

Source : BCG, Applied AI Index 2026, communiqué du 30 septembre 2026. La part des retardataires est calculée par différence.

Barre de répartition : 7,5 % d'entreprises prêtes pour l'avenir, 41 % en passage à l'échelle, environ 51,5 % de retardataires en 2026, contre 5 %, 35 % et 60 % en 2025. Source : BCG.

L'année précédente, le même cabinet ne comptait que 5 % d'entreprises « prêtes pour l'avenir » et 60 % de retardataires (The Widening AI Value Gap, septembre 2025). La progression est réelle. Mais l'écart de performance entre les groupes, lui, se creuse : les entreprises les plus avancées affichent un rendement pour l'actionnaire 2,3 fois supérieur à celui des retardataires, une croissance du chiffre d'affaires 2,4 fois supérieure et une croissance de l'EBITDA 2,8 fois supérieure.

Deux chiffres de la même étude intéressent directement un directeur général. Les dépenses d'IA sont passées de 1,7 % à 3,3 % du chiffre d'affaires en un an. Et plus de 80 % de ces dépenses se situent désormais hors du budget de la DSI. L'IA n'est plus un projet informatique. C'est un investissement des directions métiers, qui doit être piloté comme tel.

Pourquoi tant de projets s'arrêtent au stade du pilote

Gartner a publié en 2025 deux prévisions qui expliquent l'essentiel des échecs.

La première concerne les données. Le cabinet estime que, jusqu'en 2026, 60 % des projets d'IA qui ne s'appuient pas sur des données prêtes pour l'IA seront abandonnés. Dans son enquête auprès de 1 203 responsables de la gestion des données, 63 % des organisations déclaraient ne pas disposer, ou ne pas être sûres de disposer, de pratiques de gestion des données adaptées à l'IA.

La seconde concerne les agents, ces systèmes d'IA capables d'enchaîner des actions sans intervention humaine. Gartner prévoit que plus de 40 % des projets d'IA agentique seront abandonnés d'ici fin 2027, à cause de coûts croissants, d'une valeur métier mal définie et de contrôles des risques insuffisants. Le cabinet note aussi que beaucoup d'offres présentées comme « agentiques » ne sont que des assistants, des chatbots ou des outils d'automatisation renommés.

Ces deux prévisions disent la même chose : un pilote réussit souvent sur le plan technique et échoue sur le plan économique. La démonstration fonctionne. Personne n'a défini ce qu'elle devait rapporter, quelles données elle consommerait en production, ni qui serait responsable de ses décisions.

10 % d'algorithmes, 70 % d'organisation

Le BCG résume ce constat par une règle de répartition de l'effort : 10 % pour les algorithmes, 20 % pour la technologie et les données, 70 % pour les personnes, l'organisation et les processus.

Trois blocs : 10 % de l'effort sur les algorithmes, 20 % sur la technologie et les données, 70 % sur les personnes, l'organisation et les processus. Source : BCG.

La plupart des organisations font l'inverse. Elles consacrent l'essentiel de leur attention au choix de l'outil ou du modèle, une part réduite aux données, et presque rien à la refonte des processus et à l'accompagnement des équipes. C'est pourtant dans ces 70 % que se trouve la valeur.

Les entreprises que le BCG classe en tête partagent quelques traits observables. Elles pilotent l'IA comme un programme d'entreprise et non comme une collection de projets. Elles décident d'abord où l'IA doit créer de la valeur. Elles refondent les processus dans leur intégralité au lieu d'ajouter un outil à un circuit existant. Elles investissent en même temps dans la gouvernance et dans les compétences. Et elles mesurent l'impact directement dans le compte de résultat.

Ce dernier point est le plus discriminant. Une organisation qui mesure ses projets d'IA en nombre d'utilisateurs ou en satisfaction ne sait pas s'ils créent de la valeur. Une organisation qui les mesure en coûts évités, en délais réduits ou en revenus additionnels le sait, et peut arbitrer.

Le prochain écart se jouera sur la gouvernance des agents

L'étude 2026 du BCG met en évidence un risque que peu de comités de direction ont encore traité. 42 % des entreprises interrogées prévoient de confier un pouvoir de décision à des agents d'IA d'ici 2030. Seules 5 % disposent aujourd'hui de mécanismes de contrôle complets. Le BCG estime par ailleurs que l'IA agentique pourrait représenter près de 40 % de la valeur totale de l'IA d'ici 2030.

Autrement dit, la valeur va se déplacer vers des systèmes qui agissent, alors que les dispositifs de contrôle n'existent pas encore dans la grande majorité des organisations. Les entreprises qui auront défini tôt ce que leurs agents ont le droit de faire, avec quelles validations humaines et quelle traçabilité, pourront déployer plus vite et plus loin. Les autres devront choisir entre bloquer leurs projets et prendre des risques qu'elles ne mesurent pas.

Ce que cela change pour les organisations marocaines

Le Maroc s'est doté d'une feuille de route nationale, Maroc IA 2030, présentée en septembre 2026 par le ministère de la Transition numérique et de la Réforme de l'administration. Elle fixe trois objectifs : contribuer à hauteur de 100 milliards de dirhams au PIB, créer 50 000 emplois directs et indirects, et former et certifier 200 000 talents d'ici 2030.

Ces ambitions placent les entreprises et les administrations marocaines devant les mêmes choix que leurs homologues étrangères, avec deux contraintes supplémentaires.

La première est réglementaire. La loi 09-08 encadre tout traitement de données personnelles par un système d'IA, et le décret 2-24-921 impose, pour les systèmes et données qualifiés de sensibles, un hébergement sur le territoire national par des prestataires qualifiés. Pour une partie des organisations, la question des données prêtes pour l'IA est donc aussi une question d'hébergement et de souveraineté.

La seconde concerne les compétences. L'objectif de 200 000 talents formés dit l'ampleur du besoin. La règle des 70 % le confirme : sans équipes capables de refondre les processus et de piloter des systèmes d'IA en production, les investissements technologiques resteront au stade du pilote.

À notre connaissance, aucune étude publique ne mesure encore la maturité des organisations marocaines en matière de valeur tirée de l'IA. Les ordres de grandeur internationaux donnent néanmoins un repère utile : sur deux organisations qui investissent, une seule en tire aujourd'hui un résultat mesurable.

Cinq tests avant de passer un pilote à l'échelle

Pour chaque projet d'IA en cours, un comité de direction peut poser cinq questions. Un projet qui ne passe pas les cinq ne doit pas être étendu, quelle que soit la qualité de sa démonstration.

  1. La valeur est-elle définie dans le compte de résultat ? Un indicateur financier ou opérationnel précis (coût par dossier, délai de traitement, revenu additionnel), une valeur de départ et une cible, mesurés par la direction financière ou la direction métier, pas par l'équipe projet.
  2. Le processus a-t-il été repensé ? Si l'IA est simplement ajoutée à un circuit existant, elle en automatise aussi les défauts. Le processus cible doit être décrit avant le déploiement.
  3. Les données de production sont-elles prêtes ? Qualité, accès, droits, lieu d'hébergement et conformité doivent être vérifiés sur les données réelles, pas sur le jeu de données du pilote.
  4. Les décisions de l'IA sont-elles encadrées ? Ce que le système peut proposer, ce qu'il peut exécuter, ce qui reste soumis à validation humaine, et comment chaque action est tracée.
  5. Les équipes sont-elles prêtes à l'utiliser ? Un responsable métier désigné, des utilisateurs formés, et un plan d'adoption qui représente une part réelle du budget, conformément à la règle des 70 %.

Méthode Alton, établie à partir des constats du BCG et de Gartner cités dans cet article.

Trois décisions pour le comité de direction

Les cinq tests s'appliquent projet par projet. Trois décisions relèvent de la direction générale elle-même.

  • Nommer un responsable de la valeur de l'IA, au niveau du comité de direction, qui arbitre les projets et rend compte des résultats. Avec plus de 80 % des dépenses hors du budget de la DSI, ce rôle ne peut pas reposer sur elle seule.
  • Réduire le nombre de projets. Les entreprises en tête concentrent leurs efforts sur quelques domaines où la valeur est la plus forte, plutôt que de multiplier les expérimentations.
  • Fixer les règles de gouvernance des agents avant de les déployer, et non après le premier incident.

L'IA a cessé d'être un pari technologique. C'est désormais un exercice de discipline de direction : choisir où créer de la valeur, transformer l'organisation en conséquence, et mesurer le résultat. Les entreprises qui en tirent déjà profit ne disposent pas de meilleurs outils. Elles ont pris ces décisions plus tôt.

Alton conseille les organisations sur leur stratégie d'IA et déploie pour ses clients des technologies de plusieurs fournisseurs.

Sources

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