Alors que les entreprises accélèrent leur adoption de l’intelligence artificielle (IA), beaucoup peinent encore à en tirer des bénéfices tangibles, selon une enquête menée par KPMG et rapportée par Euronews FR lors du salon VivaTech à Paris. Un décalage persiste entre la mise en place de stratégies ambitieuses et leur concrétisation opérationnelle, avec des résultats qui restent difficiles à quantifier.

Ce qu’il faut retenir

  • 95 % des clients de KPMG disposent d’une stratégie IA solide, mais seuls 8 % parviennent à en mesurer clairement le retour sur investissement.
  • 64 % des entreprises observent des résultats tangibles, mais l’adoption à grande échelle reste limitée à environ 10 % des clients du cabinet.
  • Le secteur de l’assurance élargit l’utilisation de l’IA au-delà de la gestion des sinistres, intégrant désormais le scoring clients, la tarification et le service client.
  • Les entreprises augmentent leurs budgets IA, mais exigent désormais des retombées claires et rapides, selon Mathieu Wallich-Petit, responsable Clients & Marchés chez KPMG France.
  • La souveraineté en matière d’IA devient un enjeu majeur, notamment face aux tensions géopolitiques limitant l’accès à certains modèles avancés.

Un écart persistant entre stratégie et résultats

Les entreprises françaises et européennes multiplient les initiatives en matière d’IA, mais peinent à passer des projets pilotes à une intégration généralisée. Selon le rapport de KPMG publié en mars 2026, 95 % des clients du cabinet disposent d’une stratégie IA formalisée, et 64 % déclarent avoir déjà obtenu des résultats concrets. Pourtant, seuls 8 % parviennent à en évaluer précisément le retour sur investissement, révèle Mathieu Wallich-Petit, Head of Clients & Markets chez KPMG France, lors de son intervention à VivaTech.

« Nos clients intègrent bien une véritable stratégie en matière d’IA, mais, concrètement, sur le terrain, il subsiste encore un important décalage », a-t-il précisé. Ce constat reflète une réalité plus large : si les organisations investissent massivement dans cette technologie, leur capacité à en tirer profit reste inégale. KPMG souligne que l’évolution technologique, désormais exponentielle, dépasse largement la capacité d’adaptation linéaire des entreprises.

L’IA dans l’assurance : une transformation en marche

Le secteur de l’assurance illustre cette transition progressive. Autrefois cantonnée à l’automatisation de la gestion des sinistres, l’IA s’étend désormais à l’ensemble de la chaîne de valeur. « Avant, il s’agissait surtout d’automatiser la gestion des sinistres, et désormais c’est véritablement de bout en bout, depuis le scoring des nouveaux clients, la tarification jusqu’au service client », détaille Wallich-Petit. Cette évolution s’accompagne d’une amélioration de l’efficacité opérationnelle, mais aussi d’une complexité accrue dans l’évaluation des gains financiers.

Pour les assureurs, l’enjeu consiste désormais à mesurer l’impact réel de ces outils sur leur performance globale. Les directions financières et opérationnelles scrutent de plus près la capacité des investissements IA à générer des retombées tangibles et mesurables, un critère devenu aussi important que l’avantage concurrentiel ou l’attractivité pour les talents.

Des budgets en hausse, mais une exigence de résultats renforcée

Les entreprises maintiennent leur effort financier en faveur de l’IA, conscientes de son potentiel stratégique. Les conseils d’administration y voient un levier pour renforcer leur positionnement sur le marché et attirer des profils qualifiés. Cependant, cette dynamique s’accompagne d’une exigence accrue de la part des actionnaires et des dirigeants : chaque euro investi doit désormais démontrer sa rentabilité à court ou moyen terme.

« Les entreprises continuent d’augmenter leurs budgets dédiés à l’IA, car les conseils d’administration voient dans cette technologie un avantage concurrentiel et un moyen d’attirer les talents. Dans le même temps, les entreprises scrutent désormais de plus près la capacité de ces investissements à générer des retombées claires et rapides », explique Wallich-Petit. Cette pression pousse les organisations à repenser leur approche, en privilégiant des projets à impact immédiat plutôt que des expérimentations à long terme.

La souveraineté technologique, nouveau défi des entreprises

Au-delà des questions de rentabilité, un autre enjeu émerge : la dépendance à un nombre restreint de fournisseurs de modèles d’IA avancés. Wallich-Petit souligne que « l’enjeu principal est de ne pas dépendre d’un seul modèle, mais de disposer d’une diversité de modèles ». Cette préoccupation prend une dimension géopolitique à mesure que les tensions internationales influencent l’accès à certaines technologies.

En mai 2026, KPMG a annoncé une alliance mondiale avec Anthropic, un acteur américain de l’IA, pour intégrer son assistant Claude à sa plateforme de services et en donner accès à l’ensemble de ses collaborateurs. Quelques semaines plus tard, Anthropic a reçu l’ordre des autorités américaines de suspendre l’accès à ses modèles les plus puissants, Fable 5 et Mythos 5, pour les ressortissants étrangers. Cet épisode illustre les risques liés à une dépendance technologique excessive et renforce l’importance de la souveraineté en matière d’IA pour les entreprises.

« Ce qui est impressionnant, c’est que la vitesse d’accélération de la technologie est réellement exponentielle. Et nous constatons que l’adoption au sein de chaque entreprise reste largement linéaire. »
— Mathieu Wallich-Petit, Head of Clients & Markets chez KPMG France

Et maintenant ?

Pour les entreprises encore en phase de transition entre projets pilotes et déploiement à grande échelle, l’enjeu consistera à structurer une gouvernance solide, à renforcer la gestion des données et à former davantage leurs équipes. Les prochains mois pourraient voir une accélération des initiatives visant à intégrer l’IA dans les processus métiers quotidiens, sous peine de voir les retards d’adoption se creuser face à une concurrence de plus en plus agile.

Côté régulation, les pouvoirs publics pourraient être amenés à encadrer davantage l’accès aux technologies d’IA les plus sensibles, ce qui pourrait contraindre les entreprises à diversifier leurs partenariats technologiques. Une échéance à surveiller : le sommet sur l’IA prévu en septembre 2026, où les questions de souveraineté et de gouvernance devraient occuper une place centrale.

En définitive, si l’IA reste un pilier de la transformation numérique, son adoption réussie dépendra moins de la technologie elle-même que de la capacité des organisations à aligner leurs ressources humaines, leurs processus et leurs attentes financières sur les réalités du terrain.

Plusieurs facteurs expliquent ce décalage. D’abord, l’IA nécessite souvent des investissements initiaux élevés en infrastructure et en formation, dont les bénéfices ne se matérialisent qu’à moyen ou long terme. Ensuite, mesurer l’impact réel de l’IA suppose de disposer de données fiables et d’outils d’analyse adaptés, ce qui n’est pas toujours le cas dans les organisations. Enfin, certains projets restent trop expérimentaux pour générer des gains financiers tangibles, notamment dans les phases de test.