L’IA générative est dans le « creux de la désillusion »
L’IA générative traverse actuellement une phase de transition critique. C’est ce que Gartner appelle le « creux de la désillusion ». En gros, c’est le moment où une technologie qui a suscité un intérêt massif commence à perdre de son élan. L’engouement se calme et les gens commencent à voir ses limites. C’est une bonne chose. L’échec fait partie du progrès, et c’est dans cette phase que l’on construit une valeur réelle et durable.
Nous avons récemment assisté à des échecs retentissants. Humane a lancé une épingle à IA en promettant de révolutionner la façon dont nous utilisons les appareils, mais elle n’a pas marché et l’entreprise a fermé ses portes. Microsoft a intégré Copilot dans son écosystème logiciel, mais les premiers retours d’expérience ont montré qu’il était maladroit, mal intégré et parfois effrayant du point de vue de la protection de la vie privée. Ces faux pas ont rendu beaucoup de gens sceptiques quant à la préparation de l’IA pour le prime time.
John Lovelock, de Gartner, souligne que de nombreuses entreprises ont poussé les premières expériences d’IA générative aussi loin que possible, pour l’instant. C’est normal. Avec toute nouvelle technologie, les entreprises vont d’abord sprinter, trébucher quelques fois, puis devenir plus intelligentes en ce qui concerne les cas d’utilisation réels. Selon Gartner, nous sortirons de cette phase de désillusion vers 2026. C’est à ce moment-là que l’IA générative cessera d’être un ajout tape-à-l’œil et commencera à apporter de sérieux gains de productivité.
Si vous dirigez une entreprise, n’abandonnez pas l’IA maintenant, ce n’est pas la fin de l’histoire. C’est la partie où les constructeurs sérieux séparent les vraies opportunités du bruit. Les technologies qui comptent suivent cette courbe. L’IA générative ne fait pas exception.
Les dépenses mondiales consacrées à l’IA générative devraient augmenter malgré les revers actuels
Malgré les critiques et les expériences ratées, l’argent continue d’affluer vers l’IA générative. Les entreprises, les investisseurs et les leaders de la technologie voient dans ces systèmes une valeur à long terme, même si l’exécution à court terme n’a pas été à la hauteur des premières prédictions. Nous assistons à un recalibrage, et non à un recul.
Gartner prévoit les dépenses en matière d’IA générative atteindront 644 milliards de dollars en 2025. Cela représente une augmentation de 76,4 % par rapport à 2024. D’un point de vue commercial, cela représente plus qu’un simple battage publicitaire. Il s’agit d’une réorientation des capitaux vers des capacités structurelles à long terme. Les dirigeants avisés doublent la mise, non pas sur la nouveauté, mais sur l’infrastructure et les fonctionnalités évolutives.
Cette orientation de l’investissement est logique. La première vague nous a appris ce qui ne fonctionne pas. Il s’agit maintenant d’intégrer l’IA là où elle compte, dans les opérations, la prestation de services, les flux de travail internes, et pas seulement de reconditionner de vieux produits en leur collant une étiquette « IA ». Nous allons assister à une conception plus intelligente des produits, à des applications plus sélectives et à un passage des démonstrations grandioses aux résultats mesurables.
Si vous êtes un décideur, ce n’est pas le moment de réduire votre exposition à cet espace. Il est temps d’affiner votre approche, de mieux repérer les cas d’utilisation pratiques et d’intégrer les améliorations de l’IA dans votre architecture numérique globale. Les marchés financiers voient ce qui se profile à l’horizon. La croissance ne sera pas linéaire, mais le mouvement au cours des cinq prochaines années sera substantiel.
Le secteur des services devrait mener l’adoption de l’IA générative.
L’IA générative ne s’étend pas uniformément à tous les secteurs d’activité. C’est le secteur des services qui évolue le plus rapidement, et pour cause. Les services fonctionnent sur l’efficacité des processus, la livraison personnalisée et l’échelle. Les applications d’IA générative et les services gérés s’alignent bien sur ces besoins. Plutôt que de construire des modèles complexes en interne, les entreprises de ce secteur trouvent de la valeur en intégrant l’IA pré-entraînée dans la logique d’entreprise, les flux de travail et les outils clients.
Gartner prévoit un taux de croissance annuel composé de 132,5 % pour les applications d’IA générative et de 131,8 % pour les services gérés d’IA générative. Il s’agit d’une croissance alimentée par un déploiement pratique, et non par des expériences qui font la une des journaux. Nous parlons ici de création de contenu intelligent, de résumé de documents, d’outils d’interaction avec les clients et d’amélioration de l’assistance interne, en gros partout où le temps et la main-d’œuvre peuvent être comprimés sans sacrifier la qualité.
Les fournisseurs de services ont besoin de rapidité, d’adaptabilité et de rentabilité. L’IA permet de réduire le délai entre l’entrée et la sortie. Cela peut signifier aider un cabinet juridique à préparer des documents plus rapidement ou permettre à un cabinet de conseil de fournir des recherches prêtes pour le client en quelques heures au lieu de quelques jours.
En tant que dirigeant, n’attendez pas une solution d’IA universelle. Concentrez-vous sur les parties clés de votre chaîne de prestation de services qui sont très répétitives, dont le contenu est important ou qui sont en contact avec les clients. Examinez ensuite les solutions d’IA générative ciblées déjà disponibles auprès de grands fournisseurs ou de partenaires de conseil. Vous n’avez pas toujours besoin de construire. Vous devez sélectionner, affiner et déployer rapidement là où le retour sur investissement est évident. Le secteur des services prouve que ce marché arrive à maturité lorsque l’analyse de rentabilité est solide. Suivez la valeur, pas le bruit.
L’IA générative orientée vers le consommateur dans le matériel ne reflète pas nécessairement la demande réelle du marché
L’IA générative fait rapidement son apparition dans le matériel grand public. Les smartphones, les ordinateurs portables et les PC sont désormais livrés avec des fonctionnalités d’IA intégrées. Mais le hic, c’est que cela ne signifie pas que les consommateurs la réclament. L’impulsion vient des fabricants, et non de signaux d’utilisation clairs sur le marché.
John Lovelock, vice-président analyste chez Gartner, a clairement indiqué que les consommateurs finiront par acheter des appareils dotés de l’IA simplement parce qu’ils seront livrés en série lors du prochain cycle de mise à niveau. Lorsque de nouveaux smartphones ou PC sont commercialisés avec l’IA générative incluse, la plupart des acheteurs ne recherchent pas ces fonctionnalités spécifiques. Ils ne font que mettre à jour leurs appareils, et l’IA se trouve être préchargée.
Ce décalage est important. Lorsque les mesures d’adoption du matériel sont utilisées comme indicateur de l’enthousiasme des consommateurs, cela crée des boucles de rétroaction faussées. Les entreprises interprètent l’augmentation des ventes unitaires comme une validation du pari de l’IA, même si les utilisateurs touchent à peine aux fonctionnalités. Ce décalage peut conduire à des dépenses de R&D inefficaces et à des décisions sur les produits motivées par des objectifs d’innovation internes plutôt que par le comportement réel des utilisateurs.
Gartner estime que l’IA générative sur les seuls smartphones connaîtra un TCAC de 171,6 %, avec 438,4 milliards de dollars de dépenses prévues d’ici 2026. Ces chiffres sont colossaux. Mais les dirigeants doivent aller plus loin. Que font réellement les utilisateurs de ces capacités ? Quelles sont les fonctionnalités qui restent et quelles sont celles qui sont ignorées après la première semaine ? Telles sont les bonnes questions.
Si vous êtes responsable d’un produit ou d’une opération, ne suivez pas les tendances simplement parce que la chaîne d’approvisionnement les délivre. Concentrez-vous sur ce qui suscite un véritable engagement. Si l’IA intégrée contribue à l’adhésion au produit, c’est parfait. Si ce n’est pas le cas, reconsidérez l’allocation. L’adoption à grande échelle n’est pas toujours synonyme de valeur à grande échelle. Sachez faire la différence, vous gagnerez du temps, du capital et de la crédibilité.
Le conseil en technologie d’IA générique émerge comme un domaine de croissance
Alors que l’IA générative devient de plus en plus complexe et centrale pour la stratégie d’entreprise, une chose est claire : la plupart des entreprises ne sont pas équipées pour gérer l’intégration par elles-mêmes. Cette lacune crée une demande rapide de services de conseil axés sur l’IA générative. Il ne s’agit pas de conseils théoriques, mais d’un soutien pratique et axé sur l’exécution en matière d’architecture, de conformité, d’alignement des produits et de flux de travail internes.
Il s’agit de faire appel à des consultants humains qui comprennent l’évolution du paysage de l’IA et savent comment l’adapter aux besoins réels de l’entreprise. Qu’il s’agisse d’aligner les caractéristiques des produits sur les capacités actuelles de l’IA ou de concevoir des politiques de gouvernance des données responsables, les organisations s’appuient sur des experts externes pour éviter des faux pas coûteux.
Gartner prévoit un taux de croissance annuel composé de 111,8 % pour le conseil en technologie d’IA générique. Il ne s’agit pas seulement de paris futurs gonflés, il y a de l’argent réel qui change de mains en ce moment même. Les entreprises sont à la recherche de clarté : quand utiliser l’IA générative, quels outils valent l’investissement, comment structurer la mise en œuvre et comment atténuer les risques juridiques et de réputation.
Pour les dirigeants, il s’agit d’un signal pratique. Si vos équipes internes ne disposent pas de la bande passante ou des connaissances spécialisées nécessaires pour s’adapter au rythme d’évolution de l’IA générative, vous ne devez pas hésiter à faire appel à des partenaires consultants de premier plan. Cette décision peut vous épargner des mois de retard, de reprise ou d’exposition. Mais choisissez des partenaires qui proposent une mise en œuvre, et pas seulement des cadres. Ce marché sera rapidement inondé de conseils de surface. Allez plus loin. Donnez la priorité aux entreprises qui ont une expérience concrète du déploiement de l’IA et qui ont fait leurs preuves dans des environnements réglementés et complexes.
À l’heure actuelle, le fait de disposer d’une stratégie claire d’intégration de l’IA générative constitue un avantage opérationnel. Dans 18 à 24 mois, il s’agira d’une attente fondamentale. Prenez de l’avance pendant que la fenêtre est encore ouverte.
L’innovation matérielle dans l’IA générative ne garantit pas automatiquement la satisfaction du consommateur
Plusieurs lancements récents de matériel d’IA générative d’IA générative n’ont pas répondu aux attentes, malgré des investissements importants et l’attention des médias. La leçon est simple : l’ajout de l’IA générative à un produit ne signifie pas que les utilisateurs y trouveront de la valeur. Si les fonctionnalités sont mal intégrées, déroutantes ou invasives, la confiance des utilisateurs diminue et l’adoption décline tout aussi rapidement.
Le déploiement de Copilot par Microsoft en est un excellent exemple. Les premiers utilisateurs ont réagi en critiquant les problèmes de sécurité et les comportements incohérents. Au lieu d’améliorer la productivité, l’outil a introduit des frictions. Pendant ce temps, l’épingle à IA de Humane était présentée comme une interface vestimentaire révolutionnaire. Il n’a pas tenu ses promesses et l’entreprise l’a fermé. Il ne s’agit pas d’échecs isolés. Ils montrent ce qui se passe lorsque les équipes de produits proposent des fonctionnalités basées sur l’IA sans les ancrer dans les besoins des utilisateurs.
Ce qui compte maintenant, c’est la précision. La mise à disposition d’une IA générative par le biais du matériel ne fonctionne que si l’expérience est bien conçue, intuitive et clairement bénéfique. Si elle est bâclée ou traitée comme une couche marketing, les utilisateurs l’ignoreront ou l’éviteront activement.
Pour les cadres qui supervisent les portefeuilles de produits, il s’agit d’une question de gestion des risques. Concentrez-vous sur le signal et non sur le bruit. Effectuez des tests directs auprès des utilisateurs avant le déploiement. Si les fonctionnalités de l’IA ne répondent pas à un cas d’utilisation clair, ne les utilisez pas. Et soyez prêt à réduire ou à itérer rapidement après le lancement. Les utilisateurs frustrés se font entendre et les commentaires négatifs se propagent rapidement, en particulier lorsqu’ils concernent des technologies qui ont un impact sur la vie privée ou le flux de travail.
Plus généralement, sachez que le sentiment des consommateurs à l’égard de l’IA est encore en train de se former. Cela signifie que toute expérience produit décevante aujourd’hui affecte la confiance dans les lancements de demain. Protégez la valeur à long terme de vos efforts en matière d’IA en faisant en sorte que les expériences à court terme soient solides, respectueuses et facultatives. La confiance ne se gagne pas par la capacité. Vous la gagnez par l’impact.
Les entreprises doivent définir avec soin la portée et les limites des cas d’utilisation de l’IA générative.
Alors que l’IA générative devient plus performante et plus intégrée dans les outils que nous utilisons tous les jours, les entreprises sont sous pression pour décider où, comment et pourquoi la déployer. Vous ne pouvez pas traiter l’IA générative comme une solution universelle. Elle a besoin de rôles précis et de limites claires.
Les questions auxquelles sont confrontés les dirigeants sont d’ordre pratique. L’IA générative doit-elle être utilisée pour traiter les tâches d’assistance fastidieuses afin d’améliorer la rapidité et la cohérence ? Peut-on lui confier des fonctions commerciales essentielles qui ont une incidence sur la fiabilité ou les décisions relatives aux clients ? Est-elle utile pour les tâches de communication interne telles que la synthèse de réunions ou la rédaction de réponses rapides ? Ou bien le risque de dilution de la qualité, de la créativité ou de la sécurité juridique est-il trop élevé dans certains environnements, comme les médias, le design ou les industries réglementées ? Ces questions n’ont pas de réponses par défaut. Elles nécessitent une évaluation consciente et spécifique à chaque cas d’utilisation.
Selon les perspectives de Gartner, les années 2025 et 2026 seront décisives. C’est à ce moment-là que les entreprises seront obligées de normaliser les politiques d’IA dans tous les services et de déterminer avec certitude ce qui entre ou non dans leur champ d’application. Celles qui tarderont à le faire risquent de se retrouver exposées, que ce soit en raison de problèmes de conformité, d’érosion de la marque ou d’inefficacité.
Les dirigeants devraient déjà travailler avec les équipes techniques et juridiques pour définir les limites. Décidez quelles équipes peuvent déployer des outils d’IA générative et sous quelles contraintes. Créez des lignes directrices concernant la surveillance humaine, la sécurité et l’utilisation de la propriété intellectuelle. Et surtout, réexaminez régulièrement ces cadres. La technologie évolue rapidement, et les règles qui avaient un sens il y a un an ne vous serviront peut-être plus dans six mois.
Il s’agit de façonner le rôle de l’IA pour qu’elle soit au service de vos opérations, et non pour qu’elle les perturbe. Les entreprises qui définissent des paramètres clairs maintenant auront plus de contrôle, plus d’agilité et moins de surprises plus tard.
La diversité des taux de croissance des segments de l’IA met en évidence un paysage varié d’opportunités et de risques.
L’IA générative ne se développe pas de manière uniforme. Certains domaines progressent rapidement, d’autres plus lentement. Ce clivage est important pour la planification, l’investissement et l’exécution. Vous ne pouvez pas traiter le marché de l’IA comme une tendance unique, il s’agit d’un écosystème stratifié avec des trajectoires de croissance très différentes entre les applications, les plateformes, l’infrastructure et le matériel.
Les données de Gartner le montrent clairement. Les segments qui connaissent la croissance la plus rapide sont l’IA sur les smartphones, qui devrait croître à un taux de croissance annuel composé (TCAC) de 171,6 %, et l’Infrastructure-as-a-Service (IaaS) optimisée par l’IA, qui devrait croître à un TCAC de 139,9 % jusqu’en 2028. En comparaison, les serveurs optimisés pour l’IA devraient croître à un TCAC beaucoup plus lent de 34 %, tandis que les applications d’IA générative dans les logiciels sont prévues à 64,7 %, et l’infrastructure d’IA générative à 69,2 %.
Ce que cela nous apprend est simple : tous les investissements dans l’IA générative ne produiront pas les mêmes résultats à la même vitesse. Les segments à forte croissance sont pour la plupart orientés vers le consommateur et cloud-native, où le rythme et l’échelle sont déterminés par une interaction rapide avec l’utilisateur, une large distribution et une friction de déploiement plus faible. En revanche, le matériel et l’infrastructure se développent plus lentement en raison de cycles d’approvisionnement complexes, de demandes d’intégration et de seuils de coûts.
Pour les dirigeants, il s’agit d’une question d’allocation. Les ressources, qu’il s’agisse de capital ou de personnel, doivent être placées là où les rendements s’alignent sur les cycles économiques et les calendriers des produits. Il n’est pas nécessaire d’être partout dans l’IA. Vous devez être au bon endroit et au bon moment.
Utilisez cette divergence de croissance comme un filtre interne. Si vous travaillez dans le domaine des services cloud, des télécommunications ou des plates-formes grand public, vous devriez probablement aller plus vite. Si vous vous concentrez sur le matériel d’entreprise ou les déploiements sur site, prévoyez une montée en puissance plus lente et des cycles plus longs. Alignez vos équipes en conséquence.
Suivre le rythme des différents segments de l’IA ne consiste pas à poursuivre l’élan, mais à faire correspondre vos investissements à ce qui est déjà en train de se produire. C’est ainsi que vous minimiserez les risques et que vous positionnerez votre entreprise pour qu’elle ait un impact solide et évolutif.
Récapitulation
L’IA générative est en train de se recalibrer. Le battage médiatique s’essouffle, mais les investissements s’accélèrent. Il s’agit d’un signal, et non d’une contradiction. Pour les chefs d’entreprise, la conclusion est claire : il est temps de passer de la curiosité à la compétence.
Au cours des 24 prochains mois, il ne s’agira pas de faire des démonstrations tape-à-l’œil ou de promettre des outils à outrance. Il s’agira de créer de la valeur réelle, en faisant des paris plus silencieux et plus intelligents qui alignent l’IA sur l’amélioration des processus, l’engagement des clients et l’amélioration des opérations. Vous n’avez pas besoin d’utiliser l’IA partout. Vous devez l’utiliser avec précision, là où le rendement est clair et le risque maîtrisé.
Si vous prenez des décisions budgétaires, définissez le champ d’application. Alignez les initiatives en matière d’IA sur les résultats de l’entreprise. Faites appel aux bons partenaires. Et résistez à la pression de participer à des tendances qui ne servent pas vos objectifs fondamentaux. Cette phase récompense la discipline plutôt que la rapidité.
Les entreprises qui se concentrent sur une intégration structurée, des cas d’utilisation ciblés et une supervision fiable sortiront de ce creux avec un véritable effet de levier – pas seulement des fonctions d’IA, mais des performances d’IA. Les autres ? Elles auront beaucoup de matériel d’étagère.
