OPINION. « Copilote IA partout, industrialisation nulle part ? »

Par Julien Nguyen, BM&A (*)

Cette phrase, nous l’entendons régulièrement lors de sessions d’acculturation à l’IA en entreprise. Elle traduit une frustration très concrète : les collaborateurs voient ce que ces outils peuvent apporter à leur travail quotidien, mais se heurtent à une distribution sélective des licences. Elle ne révèle pas une DSI hostile à l’IA ; elle révèle un malaise économique. Le coût de l’IA est devenu visible, alors que sa valeur reste encore trop peu tangible.

Le paradoxe est d’autant plus fort que l’adoption accélère. Selon Eurostat, 18,2 % des entreprises françaises de 10 salariés ou plus utilisent désormais au moins une technologie d’IA en 2025, et la proportion atteint 58 % parmi les grandes entreprises. Côté TPE-PME, France Num mesure aussi une rupture : 26 % déclarent utiliser une solution d’IA en 2025, deux fois plus qu’un an plus tôt, avec une domination des usages d’IA générative. Et côté collaborateurs, l’Apec indique qu’en 2026, un cadre sur deux utilise l’IA au moins une fois par semaine. Mais cette diffusion ne suffit pas à créer de la valeur mesurable : PwC constate que 81 % des dirigeants français ne voient toujours pas d’impact de l’IA sur leurs revenus. (1)

Ce que révèle une licence refusée

Le sujet n’est pas de savoir si la DSI « aime » ou « n’aime pas » l’IA. Le vrai problème n’est pas d’abord un défaut de taxonomie ou de remédiation des droits ; c’est que l’IA générative est entrée dans l’entreprise comme une licence individuelle, alors que son coût est collectif, sa gouvernance transverse et sa valeur profondément métier.

Selon les offres, les volumes et les conditions commerciales, l’ordre de grandeur d’un déploiement généralisé de Microsoft 365 Copilot se chiffre rapidement en centaines de milliers d’euros par an pour un millier d’utilisateurs, avant même la formation, l’intégration, la gouvernance et la conduite du changement. À l’échelle d’un groupe, ce n’est plus une expérimentation : c’est une ligne d’Opex structurelle qui appelle une décision d’investissement, pas un simple arbitrage de licences. (2)

Une DSI qui limite les licences ne dit donc pas forcément non à l’IA. Elle dit parfois que l’entreprise n’a pas encore décidé qui paie, pour quels usages, avec quel retour attendu, et selon quel arbitrage de comité d’investissement.

De l’outil visible à la valeur mesurable

Le marché mélange quatre niveaux très différents : l’exposition à l’outil, l’achat de licences, l’usage actif, puis la refonte d’un processus métier. Le premier signifie que les collaborateurs connaissent l’IA et l’ont essayée. Le deuxième mesure la capacité de l’entreprise à distribuer des accès. Le troisième regarde l’usage réel. Le quatrième, lui, est le seul qui intéresse vraiment le CODIR : un workflow est-il repensé de bout en bout pour produire un impact mesurable ?

C’est entre le troisième et le quatrième niveau que le blocage apparaît. On peut avoir des collaborateurs équipés, des réunions résumées plus vite, des documents mieux préparés, sans avoir transformé la clôture comptable, le forecast, la revue contractuelle, le contrôle interne ou le cycle procure-to-pay. L’outil est disponible, parfois utilisé, mais rarement relié à un redesign de workflow qui crée un impact financier attribuable. C’est cela, le cœur du problème : copilote partout, industrialisation nulle part.

Le nouveau PwC AI Performance Survey donne une mesure de ce décrochage entre usage et valeur : 20 % des organisations captent 74 % des gains liés à l’IA, entre revenus et efficacité. L’écart ne vient plus seulement de l’accès aux outils, mais de la capacité à les intégrer au cœur de la stratégie et des opérations. La donnée PwC confirme donc le cœur du diagnostic : l’adoption individuelle ne devient valeur que lorsqu’elle s’adosse à un processus métier reconstruit. (1)

BCG rappelle que la valeur apparaît lorsque les entreprises redessinent les workflows de bout en bout. McKinsey constate que 88 % des répondants déclarent un usage régulier de l’IA dans au moins une fonction, mais qu’environ un tiers seulement des organisations ont commencé à passer à l’échelle. L’adoption n’est donc pas l’industrialisation. (3) (4)

Pourquoi la DSI rationne

Le rationnement des licences peut d’abord être économique. Les budgets IT sont déjà absorbés par le cloud, la cybersécurité, la modernisation applicative, la data, les ERP et les hausses d’abonnements SaaS. Ajouter une nouvelle dépense par utilisateur et par mois suppose un arbitrage, surtout lorsque la valeur est exprimée en temps gagné, mais pas encore en réduction de coûts, en accélération de cycle, en diminution du risque ou en capacité absorbée sans recrutement additionnel. Vu par une DAF, le coût est immédiat ; le retour reste encore à objectiver.

Il est aussi organisationnel. L’Insee montre que 69 % des entreprises françaises utilisant l’IA s’appuient sur des logiciels ou systèmes du commerce prêts à l’emploi. Le marché achète vite, mais transforme plus lentement. Une solution standard accélère l’exposition et l’usage ; elle ne garantit pas la refonte des processus métier. (7)

Le rationnement n’est donc pas seulement financier. Il est aussi architectural. PwC souligne que seules 12 % des entreprises françaises ont résorbé leur retard technologique, un niveau inférieur à la moyenne mondiale. Or un assistant IA branché sur des données incomplètes, des droits mal maîtrisés ou des processus fragmentés peut améliorer des tâches individuelles sans transformer l’organisation. (1)

Tant que l’IA reste financée dans une poche budgétaire IT trop étroite, l’entreprise achète des licences mais sous-finance ce qui crée la valeur : la formation, la refonte des workflows, l’intégration, la gouvernance, la mesure du ROI et la conduite du changement. Le vrai déplacement à opérer n’est donc pas seulement budgétaire ; il est politique au sens de l’entreprise. L’IA générative doit sortir du seul budget IT pour devenir une enveloppe transverse, portée au niveau DG/CODIR, arbitrée avec la DAF et rattachée aux priorités métier.

La DSI n’est pas l’accusée

La DSI a raison de poser des questions de sécurité, de conformité, d’auditabilité, d’administration des accès, de qualité des données et d’intégration au SI. L’AI Act ajoute une exigence de littératie IA pour les fournisseurs et déployeurs de systèmes d’IA, sans imposer une structure unique de gouvernance. L’entreprise doit donc former, encadrer et adapter selon les risques, mais le régulateur ne lui fournit pas un organigramme prêt à l’emploi. (6)

Le besoin des collaborateurs n’est pas seulement d’avoir « une IA de plus », mais d’avoir accès à une IA de travail gouvernée, administrable, compatible avec les exigences de sécurité et les données de l’entreprise. À défaut, les salariés trouvent leurs propres solutions. BCG relève que lorsque les employés n’ont pas les outils d’IA dont ils estiment avoir besoin, plus de la moitié disent qu’ils chercheront des alternatives et les utiliseront malgré tout. Un contrôle trop dur nourrit le shadow IA ; un déploiement trop rapide nourrit la dette de gouvernance. (3)

C’est donc une impasse de demander à la DSI de porter seule ce dilemme. Elle peut sécuriser, intégrer et construire la plateforme de confiance. Elle ne peut pas décider seule quels processus métier doivent être repensés, quelles métriques de valeur sont pertinentes, ni quels gains doivent être capturés.

Le communiqué PwC ajoute ici une nuance utile : la France n’est pas en retard sur la gouvernance IA ; elle est même plutôt en avance. Mais cette maturité ne se traduit pas encore pleinement en impact économique. Le sujet n’est donc pas d’opposer gouvernance et vitesse, mais de faire de la gouvernance une condition du passage à l’échelle. (1)

Reste une question : qui pilote la valeur ?

Les entreprises qui créent le plus de valeur avec l’IA ne se contentent pas de multiplier les pilotes. BCG estime que seulement 5 % des entreprises étudiées obtiennent de la valeur IA à l’échelle, tandis que 60 % ne génèrent pas de valeur matérielle malgré des investissements significatifs. Le même rapport souligne que 70 % du potentiel de valeur se situe dans les fonctions cœur de métier, et non dans l’IT seul. McKinsey observe également que plus d’un tiers des « high performers » consacrent plus de 20 % de leur budget digital aux technologies d’IA. (4) (5)

Le sujet n’est donc pas d’ouvrir ou de fermer le robinet. Le sujet est de changer d’unité de pilotage : passer d’une logique de licences à une logique de portefeuille de transformation, avec des workflows priorisés, des responsables identifiés et un suivi de valeur métier. Cela suppose aussi de changer de centre de gravité : la décision ne peut plus relever de la seule enveloppe IT. Elle doit être assumée par la direction générale, comme tout investissement transverse qui engage les métiers, les risques, les données, les compétences et la productivité future.

Une gouvernance crédible n’a pas besoin de devenir une couche bureaucratique supplémentaire. Elle doit être un dispositif d’alignement : la DG et le CODIR fixent l’ambition, l’ordre des priorités et l’enveloppe budgétaire ; la DAF arbitre l’investissement et suit la valeur ; la DSI construit la plateforme de confiance, l’administration et l’intégration ; les métiers portent les cas d’usage et la refonte des workflows ; la DRH, le juridique, la conformité et la sécurité posent les garde-fous. Le point n’est pas de retirer l’IA à la DSI, mais de ne plus lui demander de financer seule une transformation dont la valeur se crée ailleurs.

Ce paradoxe n’est pas une fatalité. Les collaborateurs ont raison de demander des outils. Les DSI ont raison de ne pas ouvrir sans contrôle. Les DAF ont raison d’exiger une preuve. Les métiers ont raison de vouloir expérimenter. Mais l’entreprise se trompe lorsqu’elle croit pouvoir transformer le travail en additionnant des licences.

Elle n’a pas seulement besoin de copilotes. Elle a besoin d’un poste de pilotage.

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Sources :

(1) Eurostat, “The use of artificial intelligence technologies in the European Union”, 2026 ; France Num, “Baromètre France Num 2025” ; Apec, “Les cadres et l’IA – 2026” ; PwC, “AI Performance Survey”, communiqué du 19 mai 2026.

(2) Microsoft France, « Offres et prix de Microsoft 365 Copilot : une IA pour les grandes entreprises », page tarifaire consultée en mai 2026. Lien

(3) BCG, « AI at Work 2025: Momentum Builds, but Gaps Remain », juin 2025. Lien

(4) McKinsey, « The state of AI in 2025: Agents, innovation, and transformation », novembre 2025. Lien

(5) BCG, « The Widening AI Value Gap », Build for the Future 2025, septembre 2025. Lien

(6) Commission européenne, « AI Literacy - Questions & Answers », AI Act, 2025. Lien

(7) Insee, « Les technologies de l’information et de la communication dans les entreprises en 2024 », Insee Première n° 2061, juillet 2025. Lien

(*) Julien Nguyen est directeur Lead IA / GenAI chez BM&A. Spécialiste du pilotage financier et de la transformation des organisations, il accompagne les entreprises dans l’intégration opérationnelle de l’intelligence artificielle, en faisant le lien entre stratégie, gouvernance et création de valeur métier.​​