Les plus grands défis liés à l’adoption de l’IA en 2026

En 2026, de nombreuses entreprises feront évoluer leur stratégie d’IA, passant de l’IA générative à l’IA agentique. Elles explorent des systèmes d’IA capables de prendre des décisions, de coordonner des tâches et d’exécuter des workflows en plusieurs étapes avec une implication humaine limitée.

Gartner prévoit que d’ici 2028, 33 % des applications logicielles d’entreprise intégreront l’IA agentique, contre moins de 1 % en 2024.¹ De plus, lors d’un épisode du podcast Mixture of Experts d’IBM, l’animateur Tim Hwang et ses invités ont discuté de la vision de Microsoft selon laquelle « chaque entreprise est sa propre usine de fabrication d’agents ».  Cette transition pose des défis plus complexes.

La réalité de l’adoption de l’IA en 2026 est la suivante : les capacités de l’IA progressent plus rapidement que celles des entreprises. « L’IA est davantage un défi de leadership qu’un défi de technologie », a récemment déclaré Dan Taylor, vice-président Global Ads de Google. Si de nombreuses entreprises ont accès à de puissants outils d’IA, la plupart ne disposent pas des bases opérationnelles nécessaires pour dimensionner l’IA efficacement. Un grand nombre d’entre elles peinent encore à gérer des données fragmentées, une gouvernance incomplète, le manque de talents, la complexité des systèmes et le scepticisme envers les systèmes autonomes.

Ces problèmes font que l’adoption de l’IA en entreprise est de plus en plus axée sur la transformation organisationnelle plutôt que sur le simple déploiement de technologies. Le succès à long terme de l’IA dépend de la manière dont elle s’intègre aux processus métier et aux opérations quotidiennes. Les entreprises qui réalisent le plus de progrès sont souvent celles qui investissent dans la préparation opérationnelle parallèlement à l’innovation technique.

En 2026, les défis courants auxquels les entreprises sont confrontées lorsqu’elles passent des projets pilotes d’IA à l’adoption à l’échelle de l’entité sont les suivants :

• Qualité des données et préparation
• Gouvernance et sécurité
• Démonstration du ROI et justification des coûts
• Déficits de compétences et changement organisationnel
• Intégration de workflows

La préparation des données est devenue l’un des principaux obstacles à l’adoption de l’IA en entreprise. Au cours des premières phases du développement de l’IA, de nombreuses entreprises se concentraient sur l’accès à des jeux de données propriétaires pour personnaliser leurs modèles. Ce défi persiste, mais le problème plus général concerne désormais la qualité des données, l’accessibilité et la gouvernance au sein de l’entreprise.

De nombreuses entreprises opèrent avec des environnements de données fragmentés et cloisonnés qui se sont développés sur plusieurs décennies. Les informations métier critiques sont souvent réparties dans des systèmes déconnectés et des formats de données incohérents. Les systèmes d’IA rencontrent des difficultés dans ces environnements, car la mauvaise qualité des données affaiblit la performance et la fiabilité des modèles IA.

L’essor de l’IA agentique renforce l’importance d’une gouvernance des données et d’une préparation solides. Si les sources de données de l’entreprise contiennent des lacunes ou des erreurs, les agents IA peuvent faire des recommandations erronées ou exécuter des actions incorrectes à l’échelle. Ce risque suscite des hésitations chez les dirigeants.

La préparation des données influe également sur la vitesse d’adoption de l’IA. Les entreprises disposant d’une gestion solide des données peuvent rapidement passer des projets pilotes au déploiement. Celles dont les données sont fragmentées consacrent souvent plus de temps à nettoyer, organiser et gérer les informations qu’à créer des solutions d’IA.

Les entreprises peuvent relever ce défi en considérant la modernisation des données comme une initiative stratégique plutôt que comme une tâche technique. Nombre d’entre elles investissent dans des plateformes de données centralisées, des cadres plus solides et une propriété plus claire des actifs de données de l’entreprise.

Un autre défi majeur à l’adoption de l’IA concerne la gouvernance, la responsabilité et les risques liés aux systèmes autonomes. Les systèmes d’IA agentique peuvent désormais effectuer des tâches sur plusieurs applications, prendre des décisions et interagir sur des données sensibles avec une supervision humaine limitée. Ces capacités améliorent l’efficacité, mais elles introduisent aussi de nouveaux risques opérationnels que de nombreuses entreprises ne sont pas prêtes à gérer.

Les rôles de gouvernance spécifiques à l’IA ont augmenté de 17 % en 2025, et la part des entreprises n’ayant mis en place aucune politique d’IA responsable a fortement chuté, passant de 24 % à 11 %. ² Un déficit de gouvernance est néanmoins apparu. Les entreprises manquent souvent de politiques pour surveiller le comportement de l’IA, examiner les décisions automatisées ou attribuer des responsabilités lorsque les systèmes produisent des résultats néfastes.

La transparence est une autre préoccupation. De nombreuses entreprises peinent à comprendre comment les systèmes d’IA hiérarchisent les actions ou parviennent à des conclusions. Les entreprises sont peu susceptibles de dimensionner des systèmes autonomes sans avoir confiance dans leur fonctionnement et leur gestion des risques.

Les entreprises font face à une pression croissante des organismes de réglementation pour mettre en œuvre des politiques d’IA responsable qui renforcent la documentation, les pistes d’audit et la gestion des risques. Les préoccupations concernant la confidentialité des données, les fournisseurs d’IA tiers et les vulnérabilités en matière de sécurité sont également de plus en plus importantes. Dans les secteurs fortement réglementés, les entreprises doivent également vérifier que les systèmes d’IA respectent des cadres tels que le Règlement général sur la protection des données (RGPD) et préserver la transparence sur la manière dont les algorithmes d’IA traitent les informations sensibles.

Les entreprises peuvent réduire ces risques en mettant en place des programmes formels de gouvernance de l’IA dès le début du processus d’adoption. Nombre d’entre elles créent également des équipes de gouvernance transversales qui regroupent des responsables juridiques, de sécurité, de conformité et de technologie. La supervision humaine reste particulièrement importante pour les décisions à haut risque dans des environnements centrés sur le client ou réglementés. La surveillance, les tests et la documentation continus peuvent également aider les entreprises à identifier les problèmes avant qu’ils ne prennent de l’ampleur.

Les entreprises mettent l’accent sur la valeur de l’IA.

Près de 80 % des dirigeants s’attendent à ce que l’IA génère des revenus importants d’ici 2030, mais 24 % seulement savent d’où ils vont provenir.³ La mise en œuvre de l’IA implique désormais une augmentation des dépenses liées à l’infrastructure, à la licence de modèles, au cloud computing, aux travaux d’intégration, à la cybersécurité et à la maintenance des systèmes.

Les clients de Salesforce rapportent que les agents IA génèrent un retour sur investissement (ROI) important dans les domaines de l’informatique, des ventes et du service client.⁴ Toutefois, les systèmes d’IA agentique peuvent créer des coûts opérationnels plus élevés ; en effet, ils nécessitent davantage de capacités d’orchestration, de surveillance et de traitement en temps réel par rapport aux outils d’IA générative. À mesure que les systèmes d’IA s’étendent à l’ensemble de leurs opérations, les entreprises sont contraintes de gérer leur utilisation, d’optimiser les workloads et de justifier les investissements continus.

Certaines entreprises lancent des programmes d’IA ambitieux sans définir d’objectifs opérationnels clairs. Beaucoup ont du mal à définir des indicateurs de réussite significatifs pour les initiatives en matière d’IA. En outre, les gains de productivité peuvent être difficiles à mesurer entre les équipes.

Les entreprises peuvent atténuer ce défi en établissant un parcours d’IA réaliste ainsi qu’une feuille de route de mise en œuvre à long terme. Cette approche donne la priorité aux cas d’utilisation pratiques et permet de mesurer plus facilement les progrès et les bons résultats commerciaux lors de la mise en œuvre de l’IA dans l’entreprise. Le déploiement progressif peut contribuer à instaurer la confiance, à accroître l’adhésion et à renforcer le soutien à long terme aux investissements dans l’IA.

De nombreuses initiatives d’IA réussies commencent par des applications qui réduisent le travail manuel, améliorent les temps de réponse ou rationalisent les workflows internes. Les entreprises doivent également faire preuve de discipline dans la sélection des fournisseurs et la gestion des coûts avant de faire évoluer l’IA.

Le défi des talents IA a évolué au cours de l’année écoulée. Les entreprises qui se concentraient sur le prompt engineering et les compétences en IA générative ont désormais besoin d’équipes capables de gérer les systèmes d’IA en matière d’intégration, de cybersécurité, de gouvernance d’orchestration et de gestion du changement.

L’adoption réussie de l’IA nécessite souvent des changements au niveau des workflows, des indicateurs de performance et des structures organisationnelles. Dans les entreprises qui ont adopté l’IA, 27 % des employés déclarent que leur lieu de travail a évolué de manière significative ou très importante au cours de l’année écoulée.⁵ D’autre part, 61 % affirment que l’IA rend leur travail moins banal et plus stratégique.⁶ Cependant, de nombreuses entreprises manquent encore d’employés ayant une expérience pratique pour déployer l’IA à l’échelle.

Les employés font également face à une certaine incertitude quant à l’impact de l’IA sur les workflows, les responsabilités professionnelles et les processus de prise de décision. Les entreprises qui sous-estiment l’aspect humain de la transformation IA se heurtent souvent à la résistance de leurs employés.

Le succès de l’adoption de l’IA dépend en fin de compte à la fois de la technologie et des capacités. Les entreprises peuvent acheter des outils d’IA avancés, mais elles ont toujours besoin de personnes capables de gérer les risques, de repenser les workflows et de superviser les opérations pilotées par l’IA.

Les entreprises peuvent relever ce défi en traitant l’adoption de l’IA comme un effort de transformation d’entreprise. Cette stratégie comprend des programmes de développement du personnel et de formation à l’IA. Ces efforts de renforcement des compétences peuvent s’étendre au-delà des équipes techniques, afin que l’ensemble de l’entreprise développe une meilleure compréhension des capacités de l’IA, du machine learning, de la gouvernance et des limites.

Même les entreprises disposant de cadres des exigences solides se heurtent à des obstacles lors de l’intégration de l’IA dans les systèmes et les processus existants.

De nombreuses entreprises ont prouvé que les outils d’IA peuvent générer de la valeur métier dans les programmes pilotes. Le plus grand défi consiste désormais à intégrer les technologies d’IA dans les opérations métier réelles. Les environnements d’entreprise incluent souvent des systèmes hérités et des workflows fragmentés qui n’ont pas été conçus pour supporter une nouvelle technologie. Une mauvaise intégration peut limiter la capacité à améliorer les opérations internes et à moderniser les expériences client numériques dans l’écosystème commercial à plus grande échelle.

L’intégration de l’IA devient plus complexe avec les systèmes alimentés par l’IA agentique. Les systèmes autonomes nécessitent souvent l’accès à de multiples applications, à des interfaces de programmation d’applications (API) et à des sources de données en temps réel pour effectuer les tâches efficacement. Les problèmes d’intégration peuvent limiter les performances du système, créer des goulets d’étranglement ou introduire des risques de sécurité. Les entreprises ne peuvent pas faire évoluer efficacement l’IA si les systèmes sont déconnectés des opérations et des activités principales.

Les perturbations des workflows constituent une autre préoccupation. Les employés pourraient opposer une résistance aux systèmes d’IA qui modifient les processus établis ou qui introduisent des limites floues entre les responsabilités humaines et les tâches automatisées. Des projets d’IA mal intégrés peuvent également augmenter les frictions si les employés doivent constamment passer d’une plateforme déconnectée à une autre ou vérifier manuellement les résultats générés par l’IA.

Les entreprises peuvent réduire les défis liés à l’intégration de l’IA en donnant la priorité à l’interopérabilité et à la conception des workflows dès le début du processus d’adoption. Les architectures d’IA modulaires s’intègrent souvent plus facilement aux systèmes d’entreprise existants. Le déploiement progressif de l’IA peut également contribuer à identifier les problèmes opérationnels avant que les capacités d’IA ne soient étendues à l’ensemble de l’entreprise. 

Une collaboration étroite entre les équipes technologiques et les unités commerciales, ainsi qu’une communication claire avec les employés, peuvent réduire la résistance et favoriser une adoption plus fluide. De nombreuses entreprises trouvent également un équilibre entre le développement interne de l’IA et des partenariats technologiques stratégiques.

En 2026, l’adoption de l’IA dépend de l’état de préparation opérationnelle. La valeur à long terme de l’intégration de l’IA réside dans sa capacité à l’intégrer aux opérations commerciales, à gérer les risques, à soutenir les employés et à étendre son adoption de manière responsable.

Les entreprises qui font le plus de progrès adoptent une approche disciplinée. Elles renforcent la gouvernance, améliorent la qualité des données, modernisent les infrastructures et établissent un alignement transversal entre les équipes métier et technologie. Nombre d’entre elles ciblent des cas d’utilisation apportant une valeur mesurable avant d’étendre l’IA à plus grande échelle.

La priorité des entreprises est de créer les fondations nécessaires pour soutenir l’IA à l’échelle. Celles qui investissent dans la préparation, la responsabilité et l’intégration seront plus à même de s’adapter à l’évolution des capacités de l’IA.