.jpeg)
Sommaire
Points essentiels
De nouvelles données du Pigment Uncertainty Index révèlent que les organisations se considérant comme « matures » en matière d’IA affichent une croissance de leur chiffre d’affaires annuel de 18,1%, contre 6,2% pour les organisations les moins avancées; soit un écart de près de 12 points.
Ces résultats s’inscrivent dans une tendance confirmée par d’autres études. BCG montre que les entreprises dites « future-built » (celles ayant intégré l’IA à l’échelle de toute l’organisation) enregistrent 1,7x plus de croissance, 3,6x plus de rendement actionnarial sur trois ans et 1,6x plus de marge EBIT.
PwC indique par ailleurs que 75% des gains économiques liés à l’IA sont captés par seulement 20% des entreprises.
Mais qu’est-ce qui différencie ces organisations leaders ?
Une utilisation de l’IA sur des cas d’usage à forte valeur
La première tendance, et la plus évidente, qui ressort des données de notre Pigment Index est que les cas d'usage qui distinguent les leaders des précurseurs ("early adopters") sont ceux qui exigent que l'IA effectue un véritable travail d'analyse.
L'écart entre les entreprises en phase de démarrage et les leaders en matière de classification des données de revenus et de dépenses est de 29 points d'écart. En ce qui concerne la génération automatique de résumés et de rapports, cet écart est de 24 points. En matière de planification par scénarios, il est de 16 points.
À l’inverse, les cas d’usage simples (automatisation de tâches répétitives) sont largement adoptés par tous, avec peu d’écart entre niveaux de maturité.
Mais comment les dirigeants parviennent-ils à déployer l'IA dans ces cas d'usage plus complexes ?
Une capacité à lever les freins clés
Si l'on examine les données concernant les obstacles cités par les personnes interrogées, on peut en tirer quelques enseignements intéressants.
Certains obstacles restent communs : coûts, qualité des données, contraintes réglementaires.
On constate que le « manque d'expertise interne » et le « manque de clarté concernant le retour sur investissement ou l'analyse de rentabilité » affichent une nette tendance à la baisse à mesure que l'on progresse dans les niveaux de maturité. Il y a deux enseignements à en tirer :
- L'expertise IA fait véritablement la différence. Si vous occupez un poste de direction, vous devriez réfléchir à des moyens d'améliorer les compétences de votre équipe en matière d'IA ; si vous êtes un collaborateur, vous devriez vous concentrer sur votre développement personnel. Ce guide aborde ces deux aspects : Renforcer les compétences de la finance à l'ère de l'IA.
- Il est essentiel de déterminer précisément pour quel objectif utiliser l'IA et comment vous allez évaluer son efficacité. Comme le souligne KPMG : « Il ne s'agit pas simplement d'un écart de maturité en matière d'IA ; c'est un écart de performance qui se creuse entre les organisations qui considèrent l'IA comme une transformation à l'échelle de l'entreprise et celles qui se contentent de l'ajouter à leurs modèles existants. »
Cela ne veut pas dire que les autres obstacles ne doivent pas être pris en compte, mais les données semblent indiquer que le fait de s'attaquer à ces deux-là vous permettra d'obtenir des rendements réguliers.
Un ROI non linéaire qui s’accélère avec la maturité
Une autre tendance à garder à l'esprit est que les bénéfices de l’IA ne sont pas progressifs, ils s’accélèrent à mesure que la maturité augmente :
La qualité de la prise de décision est citée par 50% des organisations avancées et 69% des leaders - soit un bond de 19 points qui n’apparaît qu’à un stade tardif de la courbe de maturité. La précision et la confiance dans les résultats de planification passent de 35% au stade en développement à 56% chez les leaders. Les cycles de planification plus rapides affichent une hausse de 11 points entre les organisations avancées et les leaders.
Il ne s’agit pas de simples gains de productivité incrémentaux ; ces données traduisent une transformation profonde des capacités des équipes finance.
Cette dynamique se confirme également lorsqu’on analyse les cycles de prévision : les entreprises leaders en IA démontrent une capacité nettement supérieure à produire des prévisions :
Ce schéma rejoint les conclusions du MIT CISR, qui a analysé la corrélation entre maturité IA et performance financière selon quatre niveaux. Les organisations situées dans les deux premières phases (expérimentation et développement des capacités) affichaient des performances inférieures à la moyenne de leur secteur. À l’inverse, celles des phases trois et quatre (passage à l’échelle et entreprises dites « AI future-ready ») surperformaient nettement.
Le saut de performance le plus significatif intervient au passage du stade deux au stade trois : autrement dit, lorsque les expérimentations laissent place à un déploiement à grande échelle, intégré aux opérations. En 2025, seules 64% des entreprises interrogées avaient franchi ce cap. Cette même dynamique se retrouve dans nos données, avec le passage du niveau avancé au niveau leader.
L’étude Deloitte 2025, menée auprès de 1 854 dirigeants, montre que la plupart des organisations atteignent un ROI satisfaisant sur l’IA en deux à quatre ans; soit un délai trois à quatre fois supérieur aux standards habituels des investissements technologiques. Seules 6% constatent des retours sur investissement en moins d’un an. Les entreprises qui abordent l’IA comme une succession d’expérimentations court-termistes, et évaluent leur succès uniquement à court terme, ont peu de chances d’atteindre le point d’inflexion où l’investissement devient réellement rentable.
L’ensemble de ces éléments contribue à creuser un écart croissant en matière d’investissement.
Un écart d’investissement qui se creuse
Notre enquête montre que 79% des répondants ont augmenté leur utilisation de l’IA au cours du dernier trimestre, et que la hausse budgétaire moyenne prévue pour l’année à venir est de 17%. Mais cette moyenne masque la réalité. Les organisations pionnières en IA prévoient une augmentation de 30% de leur budget, contre 7,8% pour les organisations en phase initiale.
Cet écart de 22 points illustre le rôle des preuves concrètes dans les décisions d’investissement. Les organisations qui ont déjà constaté les gains de performance liés à une IA mature investissent davantage, et plus rapidement. Celles qui ne les ont pas encore observés avancent avec plus de prudence. BCG identifie la même dynamique : les entreprises dites « future-built » prévoyaient de dépenser plus de deux fois ce que les entreprises en phase initiale consacrent à l’IA en 2025. Seules 5% des entreprises ont atteint ce niveau « future-built » ; 60% sont encore à un stade précoce, avec des gains limités.
Ce qui rend cette situation particulièrement critique aujourd’hui, c’est le contexte externe. Selon nos données, les principaux facteurs d’incertitude sont les conditions macroéconomiques, la pression sur les coûts et les marges, ainsi que les évolutions réglementaires. En 2026, chaque équipe de planification doit être capable de réactualiser ses prévisions rapidement, de modéliser plusieurs scénarios et d’intégrer de nouvelles informations sans perdre en dynamique de planification.
La maturité en IA réduit également la probabilité que les conditions macroéconomiques ou la pression sur les coûts soient perçues comme des freins au succès de l’IA. Cela ne signifie pas que les entreprises leaders sont protégées de la volatilité macroéconomique, mais elles disposent de meilleurs outils pour y faire face.
Le Stanford AI Index indique que 88% des organisations utilisent désormais l’IA et que les revenus générés par l’IA en entreprise croissent plus rapidement que lors de tout précédent cycle technologique. Malgré cela, la majorité de la valeur reste concentrée chez les entreprises les plus matures.
Trois dirigeants mondiaux sur quatre interrogés par KPMG déclarent qu’ils continueront de prioriser l’investissement dans l’IA, même en contexte d’incertitude économique. La logique est simple : dans des environnements volatils, la capacité de prévision, la rapidité et la couverture des scénarios ont plus de valeur qu’en période de stabilité. Les organisations qui ont déjà développé ces capacités ne ralentiront pas leurs investissements.
Mais l’écart entre les leaders de l’IA et les entreprises en phase de déploiement n’est pas irréversible
La relation entre maturité IA et performance business est clairement établie dans nos données. Les entreprises leaders surperforment en termes de revenus, produisent davantage de prévisions avec un niveau de confiance supérieur, déploient l’IA sur des cas d’usage plus complexes et à forte valeur, et investissent à un rythme qui continuera d’élargir cet écart dans les prochains trimestres.
La course à la maîtrise de l’IA peut sembler intimidante lorsqu’on est encore en phase d’exploration. Pourtant, les entreprises aujourd’hui leaders ne sont pas parties avec une avance structurelle. Le chemin qu’elles ont emprunté n’a rien d’inaccessible ni de propriétaire. Leur avantage s’est construit progressivement, grâce à des investissements continus et à une volonté d’appliquer l’IA à des cas d’usage plus exigeants. Tout a commencé par une évaluation lucide de leur niveau réel de maturité.
