Baromètre IA 2026 : entre adoption généralisée et défis de structuration

L'intelligence artificielle s'impose désormais comme un levier de transformation majeur au sein des organisations. Pourtant, une interrogation persiste pour les décideurs : à quel stade de maturité se situent réellement les entreprises face à l'émergence de l'IA agentique ? Comment les leaders parviennent-ils à industrialiser leurs cas d'usage tout en garantissant une gouvernance solide ? 

Pour apporter une lecture claire et opérationnelle de ces enjeux, les experts d'Elevate ont conçu ce Baromètre IA 2026. 

Cette étude analyse les priorités stratégiques, les freins opérationnels et les transformations engagées par un panel de plus de 100 décideurs issus de 37 entreprises de premier plan. 

Méthodologie et périmètre de l’étude

Pour garantir une vision représentative et stratégique, ce baromètre s'appuie sur les retours d'un panel composé majoritairement de profils de direction (Comex, Codir, C-level) issus d'ETI et de grands groupes. 

Les fonctions représentées (Marketing, Data, IT et Direction Générale) permettent de croiser les enjeux techniques et business.

L'analyse s'articule autour de cinq piliers fondamentaux :

• La maturité technologique : le positionnement entre exploration et transformation réelle.
• Les cas d'usage : l'identification des domaines où l'IA crée effectivement de la valeur.
• L'organisation et la gouvernance : les structures mises en place pour piloter les initiatives.
• L'architecture technique : les choix structurants pour la performance des systèmes.
• L'impact business : la mesure des gains observés et du retour sur investissement.

Une priorité stratégique portée au plus haut niveau

L’un des enseignements les plus marquants de ce baromètre est la place prépondérante qu'occupe désormais l’IA dans les priorités des entreprises. En 2026, 86 % des décideurs font de l’IA générative et agentique une priorité, et 70 % prévoient d'augmenter leurs investissements. 

Ce positionnement traduit un changement profond : l’IA n’est plus un sujet d’innovation marginale, mais une mutation structurelle. Près d'un tiers des répondants (33 %) la positionnent déjà au niveau du Comex. La maturité progresse également de manière significative : 57 % des organisations industrialisent déjà plusieurs cas d’usage concrets, tandis que 18 % sont engagées dans une transformation plus globale. 

Les départements Digital & Marketing (70 %), IT (68 %) et Data (60 %) s'affirment comme les moteurs historiques de cette adoption. 

Des cas d’usage concrets, mais un passage à l’échelle à consolider

L’IA est désormais bien présente dans les opérations quotidiennes. Les entreprises ont largement dépassé le stade des expérimentations isolées pour déployer des solutions concrètes, principalement centrées sur l’IA générative.

La création de valeur se concentre aujourd'hui sur des tâches à fort volume et à faible complexité. Le baromètre identifie les usages les plus déployés :

• L'analyse de données (81 %) : pour accélérer le traitement et l'interprétation des flux d'information.
• L'assistance rédactionnelle et la synthèse documentaire (76 %) : pour optimiser le temps de production des collaborateurs.
• La génération de contenu marketing (60 %) : pour industrialiser la création de campagnes.
• Le support technique et le service client : via la génération de code, la documentation automatique et le déploiement de chatbots intelligents.

Toutefois, dès que l’on s’éloigne de ces cas d’usage dits "simples", les limites opérationnelles apparaissent. Les applications plus avancées, notamment celles liées à l’automatisation de processus métiers complexes ou à l’IA agentique, restent encore peu représentées. Elles exigent une intégration profonde dans les systèmes d'information et une structuration rigoureuse des données, ce qui freine encore leur déploiement massif.

Le contraste est particulièrement net concernant l'IA agentique. Si une majorité d'entreprises anticipe un déploiement à grande échelle dans les 12 à 24 mois, seules 13 % disposent aujourd’hui d’une stratégie formalisée à ce sujet. Près de la moitié des organisations (45 %) se trouvent encore en phase de réflexion ou de pilote. 

Ce diagnostic confirme que l'enjeu actuel n'est plus de trouver des idées d'applications, mais de créer les conditions techniques pour les industrialiser.

Un décalage persistant entre ambition et gouvernance

Un autre point d'attention concerne la structuration interne : les résultats révèlent un décalage entre l'ambition stratégique affichée et les moyens humains réellement déployés. 

Près de la moitié des entreprises (46 %) disposent de moins de cinq personnes dédiées à l'IA.

Cette situation varie selon la taille des organisations. Les grands groupes parviennent à structurer des équipes de 5 à 20 personnes, alors que les ETI peinent encore à franchir le cap des 5 experts dédiés. Sans un cadre de gouvernance clair, les initiatives risquent de rester fragmentées. 

La définition des responsabilités et l'encadrement des usages sont aujourd'hui des conditions essentielles pour transformer les pilotes en moteurs de croissance durables.

Des architectures encore centrées sur l’assistance

Le diagnostic est également net concernant l'autonomie des systèmes : 87 % des architectures IA actuelles fonctionnent encore comme des outils d’assistance. 

Les "copilots" et les automatisations ciblées améliorent les tâches existantes, mais transforment rarement les processus métiers en profondeur.

L’IA agentique reste majoritairement confinée à des périmètres limités, couvrant souvent moins de 10 % des activités de l'entreprise. L’enjeu des prochains mois sera de faire évoluer ces infrastructures vers des systèmes capables d’orchestrer des workflows de manière autonome, afin de couvrir un périmètre d'activité plus large et d'atteindre une réelle efficacité opérationnelle.

Un impact réel mais un ROI encore difficile à objectiver

L'IA produit des résultats tangibles, principalement orientés vers l'efficacité interne. La productivité est l'objectif numéro un pour 57 % des répondants, loin devant l'amélioration de l'expérience client.

Toutefois, la mesure du retour sur investissement (ROI) reste le point faible de nombreuses stratégies. 

Près de 51 % des décideurs ne mesurent toujours pas précisément le ROI de leurs projets IA. Ce décalage s'explique par la nature des gains générés, souvent diffus et transverses, rendant leur quantification complexe. Pour pérenniser les investissements, les entreprises devront développer leur capacité à isoler et à mesurer l'impact business de chaque déploiement.

Conclusion : ce qu’il faut retenir du Baromètre 2026

L'analyse des données de cette année permet de dégager plusieurs enseignements clés pour les organisations souhaitant consolider leur stratégie IA :

• Une adoption ancrée dans les pôles métiers : Les départements IT, Data et Marketing sont les piliers de cette transformation, avec une industrialisation des usages génératifs désormais acquise.
• Une maturité disparate : Si l'IA générative atteint une phase de déploiement mature, l'IA agentique reste majoritairement au stade de l'expérimentation.
• Un besoin urgent de structuration : La réussite du passage à l'échelle dépendra de la capacité des entreprises à muscler leurs équipes dédiées et à stabiliser leur gouvernance.
• Le défi de la mesure : La généralisation de l'IA impose de passer d'une logique de test à une logique de performance business pilotée par le ROI.
• L'enjeu de la souveraineté : L'omniprésence des solutions internationales pose la question de l'autonomie technologique et de la maîtrise des données pour l'avenir.

(Source : Baromètre IA 2026 – Enquête réalisée entre janvier et mars  2026 auprès de 100 décideurs et responsables IA, data et innovation issus d’entreprises françaises et internationales)