À la poursuite de la prochaine grande innovation : pourquoi l'IA commence à ressembler à la Blockchain 2.0

L'intelligence artificielle (IA) fait la une des journaux. De l'art généré par l'IA aux chatbots sophistiqués, l'engouement a gagné presque tous les secteurs. Le capital-risque afflue et les chefs d'entreprise s'empressent de déclarer leurs organisations « IA first ». 

Pourtant, pour beaucoup de ceux qui ont vécu l'essor de la blockchain à la fin des années 2010, un sentiment de déjà-vu plane. Ce n'est pas la première fois qu'une technologie promet le monde, mais se révèle bien moins performante en pratique.

En 2017, la blockchain a connu un engouement similaire. Les entreprises ont simplement ajouté « blockchain » à leur nom et ont vu le cours de leurs actions s'envoler, souvent sans produits ni stratégies d'application concrets. 

Aujourd'hui, l'IA suit une trajectoire étonnamment similaire. Ce à quoi nous assistons n'est pas seulement une innovation ; c'est un nouveau cycle de battage médiatique technologique.

Comprendre le cycle du battage médiatique

Inventé par Gartner, le cycle de battage médiatique technologique décrit la manière dont les technologies émergentes explosent souvent sous l'effet d'attentes démesurées, puis se heurtent à la désillusion avant de finalement offrir une valeur durable. Reconnaître ce cycle permet aux entreprises de distinguer l'innovation significative du marketing excessif et d'éviter les erreurs coûteuses.

Un exemple récent est Le plongeon de 40 milliards de dollars de Meta dans le métavers —un projet que beaucoup considèrent aujourd’hui comme une bulle de battage médiatique générée en interne qui n’a finalement pas réussi à produire les résultats escomptés. 

Comme l'a observé Konstantine Buhler, associé chez Sequoia Capital, lors du CIO Network Summit du Wall Street Journal : « Nous sommes defiNous sommes actuellement dans un cycle de battage médiatique, en particulier pour l'IA générative. » Il a ajouté qu'en termes de réalisation d'une réelle valeur commerciale, « nous n'en sommes même pas au début. »

Quand le buzz dépasse les résultats

L'engouement pour la blockchain a été marqué par des événements spectaculaires, mais souvent creux. Une entreprise de soda s'est rebaptisée Long Blockchain Corporation et a vu son action bondir de 400 % du jour au lendemain, malgré l'absence d'offre blockchain. Kodak a lancé une initiative de cryptomonnaie, KodakCoin, qui a brièvement fait grimper le cours de son action avant de sombrer dans l'oubli.

Le mouvement actuel vers l'IA comporte des signaux d'alarme similaires. Des entreprises comme Klarna, qui s'appuyait fortement sur un service client basé sur l'IA, ont ensuite fait marche arrière face à la baisse de la satisfaction client. La tentative de BuzzFeed de se tourner vers le contenu généré par l'IA n'a pas réussi à sauver son activité en difficulté, et les articles de CNET rédigés par l'IA se sont avérés contenir de multiples erreurs factuelles, érodant la confiance.

Ces cas révèlent une tendance : l'IA, comme la blockchain avant elle, est vendue avec des promesses difficiles à tenir rapidement. Les résultats, le plus souvent, sont décevants.

Les entreprises peinent à mettre en œuvre l'IA

Malgré l'engouement suscité, la plupart des organisations ne savent toujours pas comment tirer une valeur constante et mesurable de l'IA. Les conseils d'administration sont submergés de questions : cela va-t-il révolutionner nos opérations ou simplement nous distraire ? S'agit-il d'une opportunité ou d'une erreur coûteuse ?

La recherche de McKinsey et Deloitte Offre des perspectives inquiétantes. Une récente enquête de Deloitte suggère que les entreprises passent progressivement de l'expérimentation à une adoption concrète à l'échelle de l'entreprise. Cependant, des frictions persistent : les préoccupations en matière de conformité augmentent, passant de 28 % à 38 % en quelques mois. Parallèlement, 69 % des répondants estiment qu'il faudra plus d'un an pour mettre pleinement en œuvre des cadres de gouvernance de l'IA robustes.

Le rapport McKinsey de janvier 2025, basé sur des entretiens avec des dirigeants d'entreprises du monde entier, révèle que si la quasi-totalité des entreprises investissent dans l'IA, seule 1 % d'entre elles considèrent leurs efforts comme matures. Les employés sont généralement prêts à adopter cette technologie, mais les dirigeants tardent souvent à traduire ce potentiel en actions concrètes.

Les chiffres reflètent cette déconnexion :

• Seuls 19 % des cadres dirigeants signalent une croissance de leurs revenus supérieure à 5 % grâce aux initiatives d’IA.
• 39 % font état d’une croissance modeste comprise entre 1 % et 5 %.
• 36 % ne signalent aucun changement.

La grande question demeure : l’IA n’est-elle qu’une promesse technologique surfaite ? Ou existe-t-il une voie vers un véritable retour sur investissement en intelligence artificielle (RoAI) ?

Selon Jim Rowan, responsable de l'IA appliquée chez Deloitte, la réponse réside dans une stratégie à long terme. Il a souligné que, même si « l'anticipation est forte », des résultats significatifs nécessitent gouvernance, collaboration et volonté d'itération. Les dirigeants tournés vers l'avenir comprennent que les bénéfices de l'IA se manifesteront progressivement, et non du jour au lendemain.

Pourquoi les entreprises continuent de courir après le battage médiatique

L’impulsion à se lancer dans les technologies émergentes est motivée par trois forces principales : des attentes démesurées, une réflexion à court terme et une exécution défectueuse.

Sous la pression de rester compétitifs et d'impressionner les investisseurs, les dirigeants présentent souvent de grandes visions sans en avoir préparé le terrain. Dans leur empressement à paraître innovants, les entreprises déploient des systèmes non éprouvés et comptent sur la nouveauté pour générer des bénéfices.

En réalité, cette approche mène souvent à la déception, non pas parce que la technologie manque de promesses, mais parce que les bases pour la soutenir font défaut. Appliqués à une échelle trop large et sans intention stratégique, même les outils les plus puissants s'effondrent.

Cinq obstacles qui entravent le potentiel de l'IA

Michael de Kare-Silver, associé directeur chez Signium UK, observe que  Malgré tous les efforts, aucune organisation n’a encore trouvé la « solution miracle » pour un RoAI cohérent. 

Les obstacles sont nombreux et familiers :

1. Pilotes et expériences dispersés:De nombreuses entreprises permettent aux employés d'expérimenter des outils comme Microsoft CoPilot ou ChatGPT Pour les petites tâches. Mais ces essais ne sont pas coordonnés : différentes équipes testent différents outils sans supervision centrale ni partage d'apprentissage.
2. Absence de stratégie unifiéeSans cadre organisationnel, l'adoption de l'IA devient fragmentée. Il n'existe aucune définition claire de qui devrait utiliser l'IA, à quelles fins et quand cela est approprié.
3. Peur de l'inconnuL'incertitude entourant la valeur à long terme de l'IA maintient de nombreuses entreprises dans l'expectative. Comme le dit de Kare-Silver : « Aucun dirigeant ne veut risquer de perdre son argent. »
4. Mauvaise hygiène des donnéesDes données de haute qualité sont essentielles à l'efficacité de l'IA. Malheureusement, de nombreuses entreprises manquent de bases de données propres et standardisées, ce qui entraîne des résultats erronés et des comportements imprévisibles.
5. Pas de direction dédiée à l'IAL'IA est souvent confiée à des directeurs techniques ou à des responsables de données déjà surchargés. Or, un déploiement significatif de l'IA exige un leadership concentré et permanent. 

De Kare-Silver a félicité des entreprises comme BT, Schneider Electric et ING pour avoir nommé des cadres supérieurs spécifiquement responsables de la stratégie en matière d'IA.

Alors, l’IA n’est-elle qu’un autre mirage technologique ?

La réponse n'est pas binaire. L'IA n'est pas une simple bulle, mais ce n'est pas non plus une baguette magique. Son impact dépend entièrement de la manière dont elle est déployée. Pour une entreprise, les chatbots IA peuvent résorber les retards de support. Pour une autre, les outils de détection des fraudes peuvent prévenir des violations coûteuses.

Il est clair que l'IA transformera l'avenir du travail : ce qui est fait, qui le fait et comment. Mais cette transformation ne sera durable que si les entreprises agissent avec clarté, discipline et anticipation.

Plutôt que de suivre aveuglément les tendances, les organisations devraient se concentrer sur les cas d'usage réels et adopter l'IA en ayant une compréhension claire des risques. Mettre en œuvre une gouvernance d'entreprise. Concevoir des stratégies alignées sur les opérations actuelles et les objectifs futurs.

Le « pourquoi » doit toujours venir avant le « comment ».

En considérant l’IA non pas comme un sauveur mais comme un outil – l’un des nombreux outils de la boîte à outils numérique – les entreprises peuvent prendre des décisions plus intelligentes et éviter le sort de celles qui ont été victimes des précédents cycles de battage médiatique.