L’Intelligence Artificielle Générative (IA Gen) a rapidement cessé d’être un sujet d’expérimentation pour s’imposer comme un outil essentiel au sein des grandes entreprises : c’est la principale conclusion de la troisième étude annuelle menée par le Wharton Human-AI Research (WHAIR), un centre de recherche de la Wharton School de l’Université de Pennsylvanie, en collaboration avec GBK Collective. L’étude, intitulée « Accountable Acceleration: Gen AI Fast-Tracks Into the Enterprise », a interrogé plus de 800 décideurs d’entreprises américaines ( de plus de 50 millions de dollars de chiffre d’affaires).
L’IA s’intègre dans le quotidien
Les chiffres d’adoption révèlent une transition significative. Aujourd’hui, 82 % des décideurs en entreprise utilisent l’IAGn chaque semaine, soit une augmentation marquée par rapport aux 37 % enregistrés en 2023. Près de la moitié des dirigeants (46 %) l’utilisent même quotidiennement.
Face à cette intégration massive, les entreprises sont plus que jamais prêtes à investir. 88 % des dirigeants s’attendent à augmenter leurs dépenses en IAG au cours des douze prochains mois. De plus, 62 % prévoient une croissance des budgets supérieure à 10 % sur une période de deux à cinq ans.
L’exigence du retour sur investissement
Le changement le plus significatif réside dans la fin des projets pilotes et le début de la mesure rigoureuse de la performance. « Les dirigeants ne se contentent plus de lancer des projets pilotes. Ils veulent des preuves », souligne Sonny Tambe, professeur à la Wharton School.
L’IAG est désormais soumise aux mêmes normes que les autres investissements majeurs, c’est un signe de maturité croissante du marché, selon les universitaires.
Ainsi, 72 % des dirigeants affirment que leurs organisations suivent désormais des indicateurs de ROI liés à la productivité et à la rentabilité. De même, trois entreprises sur quatre (75 %) rapportent déjà des retours positifs sur leurs investissements initiaux en IA.
En moyenne, plus de 80 % des dirigeants d’entreprise s’attendent à ce que les investissements en IA soient rentables en seulement deux à trois ans.
Alors que l’adoption actuelle se concentre largement sur l’amélioration de la productivité, l’étude révèle qu’une nouvelle vague se dessine : environ un tiers des budgets technologiques en IA (31 %) est désormais alloué à des projets internes de recherche et développement (R&D).
Les dirigeants sont plus optimistes quant à l’impact financier de l’IAG que les managers intermédiaires, ce qui souligne le besoin d’aligner la vision exécutive avec l’exécution opérationnelle pour assurer des rendements mesurables et durables.
Le risque majeur : l’atrophie des compétences
Malgré l’optimisme général concernant le ROI et la croissance des dépenses, l’étude met en lumière un risque critique lié à la main-d’œuvre : l’atrophie des compétences.
Alors que 89 % des dirigeants estiment que l’IAG augmente le travail humain, 43 % mettent en garde contre le risque d’atrophie des compétences. Ils craignent que les salariés ne prennent du retard et qu’une refonte structurée des rôles soit nécessaire.
Pour les entreprises, les compétences sont en passe de devenir un goulot d’étranglement. Près de la moitié des dirigeants (49 %) citent le recrutement de talents avancés en IAG comme leur principal défi. Un nombre presque aussi élevé pointe des lacunes chez les leaders en matière de compétences en gestion du changement (41 %).
« Le défi n’est pas le remplacement, c’est la préparation », affirme Stefano Puntoni, professeur de marketing à la Wharton School. Il ajoute que les entreprises qui investiront dans la formation, la culture et des garde-fous seront celles qui transformeront l’IA quotidienne en un avantage à long terme.
« La prochaine phase ne concerne pas l’adoption ; elle concerne l’avantage compétitif », conclut Jeremy Korst, consultant chez GBK Collective. Les entreprises qui réussiront seront celles qui associeront un ROI mesurable à une intégration responsable et qui bâtiront une culture où les employés possèdent les compétences nécessaires pour évoluer avec l’IA.
L’étude suggère que l’année 2026 pourrait marquer un tournant, passant d’une « accélération responsable » à une performance à grande échelle. Le défi ne sera plus l’expérimentation, mais le maintien d’un avantage concurrentiel grâce à des cas d’utilisation éprouvés, des références standardisées et des garde-fous fiables