IA en entreprise : entre dirigeants et salariés, le grand décalage

L’IA générative s’installe dans les entreprises, mais toutes n’en sont pas au même stade. Une nouvelle étude mondiale de Notion, menée par l’institut Qualtrics auprès de plus de 6 000 personnes dans dix marchés, dresse un état des lieux de la maturité des organisations. Elle met en évidence un écart marqué entre l’optimisme des dirigeants et la réalité vécue par les équipes.

Une majorité d’organisations encore au stade de l’expérimentation

Pour situer les organisations, le rapport s’appuie sur une échelle de quatre niveaux de maturité. Elle va de l’IA utilisée ponctuellement comme partenaire de réflexion jusqu’à une IA pleinement intégrée, capable de piloter des processus complexes en autonomie.

Ces niveaux ne fonctionnent pas comme des paliers que l’on quitte en progressant, expliquent les auteurs de l’étude. Une même organisation peut en occuper plusieurs à la fois, son service d’ingénierie atteignant le niveau 3 quand son marketing reste au niveau 2.

La plupart des entreprises restent d’ailleurs loin du dernier stade. Selon le rapport (voir image de une), 88 % d’entre elles se situent aux niveaux 1 et 2, là où l’IA sert avant tout à renforcer la productivité individuelle. Seules 12 % ont atteint les niveaux 3 et 4, où elle est intégrée aux processus récurrents ou dotée d’une réelle autonomie.

Des dirigeants plus optimistes que leurs équipes

Le principal enseignement de l’étude tient moins au niveau de maturité qu’à l’écart de perception entre les populations interrogées. On y apprend que 60 % des décideurs estiment leur organisation prête à déployer des agents IA, une conviction que partagent seulement 36 % des collaborateurs et collaboratrices. Le même décalage se retrouve sur la confiance, où 49 % des décideurs se disent très ou extrêmement confiants dans les capacités IA de leur entreprise, contre 23 % des salarié(e)s.

Or la confiance reste l’un des principaux freins à l’adoption, et 71 % des travailleurs et travailleuses du savoir interrogés déclarent qu’ils utiliseraient davantage l’IA s’ils étaient certains de sa fiabilité pour des tâches importantes. Dans le même temps, la moitié des décideurs admettent ne pas savoir précisément quels outils sont utilisés par leurs équipes, ou soupçonnent le recours à des solutions non validées. Un phénomène de « shadow IA » qui continue et qui n’est pas sans soulever des enjeux de sécurité.

Ce qui distingue les organisations les plus avancées

Les entreprises les plus matures ne se contentent pas d’utiliser davantage l’IA. Elles posent d’abord des fondations. Elles l’intègrent plus souvent à leurs systèmes existants (+18 points par rapport aux moins avancées), renforcent leur gouvernance et leur supervision (+16 points), et mesurent plus systématiquement son impact à l’aide d’indicateurs clairs (+15 points).

Leurs objectifs diffèrent aussi. Les organisations les moins avancées mobilisent surtout l’IA pour gagner en efficacité, en accédant plus vite à l’information (60 %) ou en abattant davantage de tâches (48 %). Les plus matures s’en servent pour aller plus loin, en réalisant des tâches auparavant impossibles (+10 points) ou en améliorant la qualité de leurs décisions (+7 points). L’automatisation des processus répétitifs et la circulation de l’information entre outils y progressent nettement, sans remplacer pour autant le travail individuel.

Ces écarts d’intégration se paient au quotidien. « Nos outils sont autant d’îlots d’IA », résume un administrateur informatique américain, utilisateur de l’IA à un stade avancé, qui dit devoir encore déplacer manuellement les données entre des systèmes qui ne communiquent pas.

En France, un retard qui se confirme

À l’échelle française, l’écart se creuse encore. Le pays compte proportionnellement moins d’organisations parvenues aux usages avancés que la moyenne mondiale, et la confiance dans ces outils y est plus basse, chez les décideurs comme chez les collaborateurs. Le décalage entre les investissements consentis et leur adoption réelle par les équipes reste, lui, tout aussi marqué qu’ailleurs.

Ce retard tient en partie à un enjeu de formation, régulièrement cité par les personnes interrogées. « J’aimerais que tout le monde soit formé à l’IA et sache l’utiliser », confie un décideur IA français travaillant dans la relation client, dont l’organisation en est encore au premier niveau de maturité. Ce constat rejoint celui de notre enquête annuelle sur l’IA en entreprise, qui pointait une adoption bien réelle mais très inégale d’un métier à l’autre.

À noter que l’étude émane de Notion, qui a récemment déployé ses propres agents personnalisés. Son constat central tient en une idée : le principal défi n’est plus l’ambition, mais l’alignement des équipes. Reste à savoir si les organisations sauront ralentir le rythme de leurs investissements le temps que leurs équipes rattrapent leur retard.