Pigment Uncertainty Index: Q1 2026

Partie 1 : Performances passées et perspectives futures

La maturité en matière d’IA est le meilleur indicateur de croissance au cours de l’année écoulée

Nous calculons la croissance attendue du chiffre d'affaires en demandant aux participants de projeter leurs revenus selon un éventail de cinq scénarios pour l'année à venir (très défavorable, défavorable, médian, favorable et très favorable). Nous leur demandons ensuite d'attribuer une probabilité à chaque scénario. À partir de ces données, nous sommes en mesure de calculer leur prévision « moyenne » pour l'exercice à venir.

Les entreprises ont enregistré une croissance de leur chiffre d'affaires de 9,3 % au cours de l'année écoulée.

Les États-Unis affichent la progression la plus soutenue par zone géographique avec 10,5 %, suivis du Royaume-Uni (8,2 %), de l'Allemagne (7,7 %) et de la France (5,8 %).

Les secteurs de la technologie (11,4 %), de la finance et de l'assurance (10,5 %), ainsi que de la construction (9,8 %) figurent parmi les plus performants. À l'inverse, la santé (5,6 %), le commerce de gros (6,3 %) et l'industrie manufacturière (6,8 %) affichent les croissances les plus modérées.

Toutefois, une segmentation de la croissance du chiffre d'affaires par niveau de maturité en IA met en exergue le principal indicateur de performance : les organisations ayant qualifié leurs capacités internes de « matures » (le niveau le plus élevé de l'étude) ont enregistré une croissance de 18,1 % au cours de l'année écoulée. Cela représente une progression supérieure de près de 12 points par rapport aux entreprises au stade de maturité le plus élémentaire, dont la croissance s'est établie à 6,2 %.

Les perspectives de croissance s'annoncent prometteuses

Les perspectives pour l'exercice à venir sont résolument optimistes : la croissance attendue du chiffre d'affaires pour l'ensemble de notre échantillon s'établit à 11,2 %, une performance supérieure à la croissance réelle de 9,3 % enregistrée l'an dernier.

Les prévisions les plus optimistes émanent de secteurs distincts de ceux ayant dominé l'année écoulée (technologie et services financiers). Le secteur de la construction anticipe une année exceptionnelle, arrivant en tête avec une croissance attendue de 14 %. Le commerce de gros suit avec 12,9 %, un rebond notable au regard de la performance relativement faible du secteur l'an dernier.

Les données relatives à la maturité en IA confirment la tendance observée précédemment : la croissance attendue du chiffre d'affaires est proportionnelle au degré d'adoption de l'IA. Les entreprises les plus avancées projettent une croissance supérieure de plus de 5 points pour l'exercice à venir.

Les disparités géographiques sont moins marquées que pour les performances passées : le Royaume-Uni affiche les perspectives les plus élevées (12,8 %), suivi des États-Unis (11,3 %), de la France (10,4 %) et enfin de l'Allemagne (10,1 %). Tous ces chiffres se situent au-delà de la croissance moyenne enregistrée l'an dernier.

L'industrie manufacturière (9,5 %) et le secteur de la santé (7,5 %) présentent les perspectives les plus réservées, bien que ces secteurs anticipent également une année plus favorable que la précédente.

Partie 2 : Une anxiété omniprésente

L'incertitude s'invite au sein des conseils d'administration

Malgré une croissance soutenue et des prévisions de revenus encore plus ambitieuses, la réussite ne semble pas suffire à restaurer la confiance des décideurs.

Le sentiment d'incertitude est en nette progression : 41,5 % des répondants estiment qu'il est plus élevé qu'il y a six mois, contre 34,5 % qui le jugent inchangé et seulement 24 % qui le considèrent en baisse.

Bien qu'ils affichent les meilleures performances financières, les directeurs financiers américains sont, de loin, les plus anxieux face à l'avenir. Ils sont 48 % à déclarer que l'incertitude s'est intensifiée par rapport au semestre précédent. Fait notable, 15,2 % d'entre eux la jugent « nettement plus élevée », contre seulement 4,2 %, 4,5 % et 5 % pour le Royaume-Uni, la France et l'Allemagne respectivement.

À l'inverse, le Royaume-Uni apparaît comme le marché le plus stable en termes de perception, avec 41 % des répondants estimant que l'incertitude est « restée globalement identique ».

Par secteur, les acteurs les plus performants, la technologie et la finance/assurance, sont également les plus enclins à déclarer une hausse de l'incertitude par rapport au semestre précédent. Dans ces deux domaines, plus de 45 % des répondants font état d'une incertitude accrue.

Autre observation notable : la perception de l'incertitude s'accentue avec le niveau hiérarchique. Les vice-présidents et les directeurs financiers (CFOs) sont nettement plus nombreux à signaler une progression de l'instabilité : 51 % d'entre eux la jugent « modérément ou beaucoup plus élevée », contre 43 % pour les directeurs et seulement 36 % pour les managers et managers seniors.

Ce constat est surprenant, dans la mesure où les répondants les plus seniors de l'étude se montrent généralement plus optimistes quant aux perspectives de leur organisation. Il est probable que les dirigeants de haut niveau disposent d'une vision plus lucide des menaces macroéconomiques, avant même que celles-ci ne se traduisent pleinement en perturbations opérationnelles.

Fiabilité des prévisions

Précédemment, nous avons observé que les prévisions de croissance sont encourageantes. Mais quel est le degré de certitude des répondants vis-à-vis de leurs propres projections ?

Nous mesurons la fiabilité des prévisions en calculant l'écart-type par rapport à la projection de revenus de chaque répondant, ce qui permet de quantifier la dispersion de leurs estimations.

Pour le premier trimestre 2026, notre échantillon enregistre un indice d'incertitude de 5,3 % sur les prévisions de chiffre d'affaires. À mesure que les données s'accumulent, nous sommes convaincus que cet indicateur deviendra l'une des courbes de tendance les plus déterminantes des prochaines éditions de ce rapport.

Sur le plan géographique, le Royaume-Uni affiche l'incertitude la plus élevée (5,8 %), tandis que l'Allemagne présente les prévisions les plus assurées (4,4 %). Ainsi, le pays qui anticipe la croissance la plus forte est également celui qui témoigne de la plus faible confiance dans ses propres estimations.

Cette analyse se confirme à l'échelle sectorielle : la construction (6,2 %), le commerce de détail (6,1 %) et la finance/assurance (6 %) affichent les indices d'incertitude les plus élevés, en dépit de leurs fortes prévisions de croissance.

Le niveau de maturité en matière d'IA reflète le degré d'incertitude : 4,8 % pour les entreprises en phase de démarrage, tandis que les leaders, qui prévoient également une croissance plus forte, affichent un taux d'incertitude de 6,6 %.

Quelle que soit la taille des organisations, les écarts sont minimes entre les petites entreprises (5,6 %), les PME/ETI (5,4 %) et les grandes entreprises (5,6 %). En revanche, les groupes d'envergure mondiale affichent un taux nettement inférieur de 4,1 %. Cela illustre les avantages structurels dont ils bénéficient pour absorber les chocs économiques, mais souligne également, sans doute, la maturité supérieure de leurs capacités de modélisation.

Identification des leviers de l'incertitude

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Quels sont donc les facteurs à l'origine de cette montée insidieuse de l'incertitude ? Les conditions macroéconomiques, l'augmentation des coûts, la pression sur les marges, ainsi que les évolutions réglementaires et de conformité sont les principaux vecteurs identifiés à l'échelle globale.

Les perturbations de la chaîne d'approvisionnement constituent une préoccupation bien plus marquée aux États-Unis (reflétant probablement les politiques tarifaires), avec 37 % des répondants citant ce facteur, contre respectivement 27 %, 25 % et 23 % au Royaume-Uni, en Allemagne et en France.

Par ailleurs, les États-Unis et le Royaume-Uni se déclarent moins préoccupés par l'instabilité géopolitique que la France et l'Allemagne, un constat sans doute lié à leur relative distance géographique vis-à-vis des zones de conflit.

À mesure que la maturité en IA progresse, la nature des défis évolue. La réglementation et la conformité deviennent une problématique majeure pour 48,8 % des entreprises « leaders », contre 34,9 % pour celles situées aux prémices de l'adoption.

Il en va de même pour la qualité des données et, fait intéressant, pour la rapidité des mutations technologiques. Cela suggère que les entreprises ayant investi le plus massivement dans l'IA l'ont fait par nécessité, face à une disruption déjà à l'œuvre dans leur secteur.

Toutefois, une perspective encourageante se dessine pour ces organisations : la maturité en matière d'IA semble atténuer l'impact des conditions macroéconomiques, ainsi que celui de la hausse des coûts et de la pression sur les marges.

Les grandes entreprises sont les plus sensibles aux pressions macroéconomiques (55 %, contre 49 à 52 % pour les segments de taille inférieure). Elles manifestent également une préoccupation nettement plus marquée pour l'instabilité géopolitique (43 %), soit 10 points de plus que les petites entreprises (33 %), ce qui reflète leur forte exposition aux opérations internationales.

Enfin, la question de la qualité et de la visibilité des données est particulièrement critique pour les entreprises de taille intermédiaire (34 %). Ce constat est d'autant plus intéressant qu'il suggère que ces organisations ont dépassé les capacités de leurs outils de base, sans pour autant bénéficier encore de l'infrastructure de données robuste propre aux grands groupes.

Lancer une nouvelle prévision...

Face aux imprévus, les directeurs financiers n'ont d'autre choix que de réviser leurs projections. Cette année, une entreprise type a produit en moyenne 39 prévisions, soit plus de trois par mois.

Sur le plan géographique, le Royaume-Uni est le pays qui a le moins sollicité cet exercice (33 fois), tandis que l'Allemagne arrive en tête avec 44 itérations. En mettant ces résultats en perspective avec les indices de fiabilité des prévisions, tout porte à croire que c'est précisément cette fréquence élevée de re-prévision qui permet à l'Allemagne de bénéficier d'une vision plus assurée de son avenir.

Une analyse par niveau de maturité en IA révèle que les entreprises les plus avancées réalisent 70 prévisions par an, soit 31 de plus que les entreprises au stade « avancé » (39) et près du double de la moyenne globale.

Cette disparité est une illustration manifeste du potentiel de l'intelligence artificielle pour renforcer le rôle stratégique de la fonction finance.

Partie 3 : Cap sur l’IA

Une accélération fulgurante de l’adoption

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L'adoption de l'IA est désormais entrée dans les mœurs au sein des directions financières, bien que sa cadence varie nettement selon les marchés et les secteurs.

Sur le plan géographique, la France accuse un certain retard : 24 % des répondants français n'ont encore initié aucun projet d'IA, contre 11 % aux États-Unis et 13 % au Royaume-Uni.

Seulement 8,3 % des répondants français qualifient leur usage de l'IA de « mature », le taux le plus bas de l'étude, tandis que 34 % en sont encore au stade des « expérimentations limitées », soit, là encore, la proportion la plus élevée de tous les marchés.

L'Allemagne présente un contraste intéressant : malgré une maturité technologique relativement faible (14 % de répondants au stade « mature »), elle affiche, à égalité avec les leaders, la plus forte intention d'implémentation imminente (14 %), signe d'un rattrapage rapide. Les États-Unis dominent quant à eux l'adoption mature avec 17 %, confirmant leur avance historique en matière d'investissement technologique.

L’IA détrône l’automatisation

L’IA générative est désormais entrée dans les mœurs : elle est aujourd’hui plus largement déployée au sein des directions financières que le Machine Learning ou l’automatisation traditionnelle.

Si l'IA générative domine partout, son adoption décroît paradoxalement avec la taille de l'organisation dans le haut du segment : les petites entreprises (72 %) et les ETI (72 %) devancent les grands groupes (Enterprise, 65 %). L'IA agentique reste en retrait pour l'instant, mais nous suivrons de près l'évolution de cet indicateur au cours des prochains trimestres.

Ce décalage reflète probablement les obstacles liés à la gouvernance et aux processus d'achat au sein des grandes structures. De fait, l'IA agentique accuse également un repli notable au niveau Enterprise (29 %), contre 35 à 37 % pour les autres segments.

En revanche, l'automatisation traditionnelle (basée sur des règles) raconte une tout autre histoire : les grandes entreprises mènent la danse à 54 %, contre 46 à 49 % ailleurs. Un constat cohérent avec l'importance des investissements historiques réalisés par les organisations de plus grande taille.

Quels en sont les usages concrets?

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Les principaux cas d'usage identifiés au sein de notre échantillon sont l’automatisation des tâches répétitives, la génération automatique de rapports et de synthèses, et la prévision (forecasting). L’assistance à la modélisation arrive en dernière position ; ces chiffres nous permettent de déduire quels cas d'usage demeurent, pour l’heure, les plus complexes à automatiser.

Toutefois, la montée en maturité technologique lève ces barrières. Entre les entreprises aux prémices de l’adoption et les leaders, on observe des écarts de déploiement significatifs : 29 % sur la classification des données de revenus et de dépenses, 24 % sur la génération de rapports, et 16 % sur la planification de scénarios.

C’est précisément dans ces domaines que se crée la valeur ajoutée la plus disruptive. Le message pour les dirigeants est clair : l’investissement dans l’IA est un levier de rentabilité avéré.

Comment l'IA génère-t-elle de la valeur ?

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Nos répondants sont unanimes : les gains de productivité et d’efficacité constituent le principal bénéfice de l’IA pour 59 % d'entre eux. Fait marquant, seuls 2 % des participants affirment que l’IA n’a eu aucun impact mesurable, la preuve est faite que les directions financières sont désormais pleinement convaincues de sa valeur ajoutée.

Toutefois, l'efficacité opérationnelle n'est pas le seul atout. L’analyse par niveau de maturité révèle un panorama riche en enseignements : si l’écart de bénéfices perçus entre les entreprises aux prémices de l’adoption et les organisations leaders est massif sur tous les indicateurs, nous observons également des paliers de progression significatifs à chaque stade de maturité :

• La qualité de la prise de décision affiche une progression spectaculaire entre les organisations au stade « avancé » (50 %) et celles qualifiées de « leaders » (69 %).
• La précision et la fiabilité des prévisions font un bond, passant de 35 % pour les entreprises en phase de développement à 46 % au stade avancé, pour atteindre 56 % chez les leaders.
• Enfin, l’accélération des cycles de planification enregistre une hausse de 11 points entre les organisations de niveau avancé et celles de premier rang.

L’implication pour les responsables financiers encore peu avancés dans ce processus est capitale : l’absence de résultats spectaculaires immédiats ne signifie pas que l’investissement est un échec. C'est à mesure que votre maturité en matière d'IA progresse que vous en tirez le plus grand bénéfice.

L’investissement s’accélère, mais la fracture se creuse

Près de 79 % des répondants déclarent que leur usage de l'IA a progressé au cours du dernier trimestre, et l'augmentation budgétaire moyenne prévue pour l'année à venir s'établit à 17 %.

Les États-Unis, leaders de l'adoption, prévoient la hausse d'investissement la plus marquée (20 %), suivis de près par le Royaume-Uni (17 %). La France et l'Allemagne ferment la marche avec respectivement 11 % et 12 %. Si l'Allemagne affiche une forte intention de déploiement imminent, celle-ci ne semble pas encore se traduire par des engagements financiers équivalents.

Par secteur, la technologie (21,5 %), la construction (19,7 %) et la finance/assurance (18,9 %) sont ceux qui prévoient d'intensifier le plus leurs dépenses. À l'inverse, le commerce de gros (9,3 %), la santé (11,3 %) et le commerce de détail (12 %) se montrent les plus prudents.

Enfin, les entreprises leaders en matière d'IA investissent 30 % de plus que l'an dernier, tandis que celles aux prémices de l'adoption ne prévoient qu'une hausse de 7,8 %. Cet écart de 22 points de pourcentage signifie que la distance entre ces deux groupes ne va pas simplement se maintenir : elle va s'accentuer par un effet de bord exponentiel.

Partie 4 : Les risques

Les forces qui freinent le ROI de l’IA

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D’une manière générale, les principaux freins à la réussite des projets d'IA sont les coûts élevés, la qualité des données et le manque d'expertise.

Les États-Unis, chefs de file en la matière, sont particulièrement confrontés aux coûts et à la qualité des données, mais sont moins entravés par les enjeux de réglementation et de conformité, lesquels figurent en tête des préoccupations de l'Allemagne et du Royaume-Uni. La France, de son côté, pâtit principalement d'un manque d'expertise interne, ce qui corrobore son statut d'adoptant plus récent.

Sans surprise, cette pénurie de compétences internes est particulièrement critique pour les petites entreprises. La qualité des données semble, quant à elle, être le défi majeur des PME/ETI. Enfin, la résistance culturelle paraît proportionnelle à la taille de la structure : plus l'organisation est grande, plus l'adoption interne s'avère laborieuse.

Une tendance familière se dessine selon les niveaux de maturité : l'incertitude quant au ROI de l'IA s'estompe à mesure que la maturité progresse, suggérant que les leaders ont d'ores et déjà obtenu des résultats tangibles. Les problèmes de qualité de données atteignent leur paroxysme au stade intermédiaire (41 % pour les entreprises en phase de développement), tandis que les leaders semblent avoir franchi un cap, avec un taux redescendant à 35 %.

Attention au décalage en termes de perception

Les données révèlent également une tendance intéressante.

Plus les personnes interrogées occupent des postes à responsabilités, plus elles ont tendance à considérer leur organisation comme plus avancée en matière de déploiement de l'IA et ce, de manière spectaculaire.

Ce fossé de perception se manifeste dans chaque volet de l'étude dès qu'il est question d'IA : les hauts dirigeants perçoivent l'impact de l'IA bien plus favorablement, prévoient des augmentations budgétaires supérieures et identifient moins de freins à la réussite de ces projets.

Il s'agit là d'un risque stratégique majeur : si les leaders sont convaincus que l'IA est plus ancrée dans les processus opérationnels qu'elle ne l'est en réalité sur le terrain, ils s'exposent à prendre des décisions critiques fondées sur des capacités que leurs équipes ne maîtrisent pas encore.

Notre conseil ? Les dirigeants doivent instaurer des canaux de communication transparents et directs afin de garantir qu'ils disposent d'une information fidèle à la réalité du terrain.

Synthèse et recommandations stratégiques

Les enseignements de notre étude du premier trimestre sont riches pour tout responsable financier. Voici nos trois conclusions majeures :

1. La maturité en IA : le premier prédicteur de succès - Les entreprises leaders obtiennent de meilleurs résultats sur tous les tableaux : l'an dernier, elles ont enregistré une croissance supérieure de 12 % à celle des moins avancés. De plus, l'étendue et l'intensité des bénéfices s'accentuent à mesure que la maturité progresse. Facteur plus préoccupant : la fracture entre les leaders et les moins avancés semble désormais irrémédiable.
2. Des perspectives de croissance encore fragiles - Nombre de segments prévoyant une forte croissance pour l'année à venir affichent également les indices d'incertitude les plus élevés. Or, nous constatons que la multiplication des scénarios de prévision réduit mécaniquement cette incertitude. Le moment est donc idéal pour renforcer vos capacités de modélisation et de planification de scénarios.
3. Le piège du décalage de la perception - Un écart s'est installé : les dirigeants ont tendance à avoir une vision déformée du niveau réel d'avancement de leur organisation. Il est crucial qu'ils prennent le temps de comprendre la réalité opérationnelle du terrain. À défaut, ils risquent de passer à côté des bénéfices concrets qu'apporte un véritable statut de leader technologique.

Méthodologie

Toutes les données ont été recueillies auprès de 2 000 répondants entre le 15 janvier et le 19 février 2026. Il est important de noter que cette collecte a eu lieu avant les développements géopolitiques majeurs survenus en mars.

C’est tout pour cette édition !

Nous vous donnons rendez-vous en juin pour les résultats du deuxième trimestre.