Plus de la moitié des dirigeants d'entreprise dans le monde ne voient aucun retour visible sur leurs dépenses IA, selon Mohamed Kande (PwC). Le problème n'est presque jamais l'outil. C'est l'ordre dans lequel on l'a introduit.
Chez AXA, Matthieu Caillat pose un chiffre qui résume tout : 70 % de la valeur de l'IA vient des gens, 30 % de l'algorithme et des outils. Ce ratio n'est pas une formule motivante pour un séminaire. C'est une clé de lecture opérationnelle. Les organisations qui obtiennent des résultats commencent par les gens, pas par la plateforme. Cet article détaille cet ordre des opérations, à travers les cas AXA, Amundi et les données KPMG et Notion sur l'écart entre déploiement et adoption réelle.
L'essentiel à retenir
- Plus de la moitié des CEOs mondiaux ne voient pas de ROI sur leurs investissements IA (PwC, Mohamed Kande). La réponse n'est pas plus d'outils, c'est la réinvention du business plutôt que l'accélération de l'existant.
- AXA a formé ses 200 dirigeants avant de former 30 000 collaborateurs. Résultat : 70 % du personnel a désormais une vision positive de l'IA.
- Amundi a construit sa donnée en 2022, sa plateforme multi-LLM ensuite en 2025. Plus de 50 % des employés l'utilisent quotidiennement après 9 mois.
- Près de 90 % des usages IA en entreprise restent personnels (Notion). Seules 12 % des entreprises l'utilisent en workflow transverse (KPMG).
- 15 % seulement des entreprises ont un cadre d'adoption IA formalisé, alors que 38 % des employés admettent déjà partager de l'information critique avec des IA externes (Orange Cyberdefense).
Pourquoi la moitié des transformations IA ne produit aucun ROI visible ?
Réponse courte : parce que la majorité des entreprises accélèrent leurs process existants avec de l'IA au lieu de réinventer leur activité. Mohamed Kande (PwC) constate que plus de la moitié des CEOs mondiaux ne voient pas de retour sur leurs dépenses IA. Sa réponse : la vraie valeur vient de la réinvention du business, pas de l'accélération de ce qui existe déjà.
Cette distinction change la nature du chantier. Accélérer, c'est faire plus vite ce qu'on faisait déjà, avec les mêmes rôles, les mêmes process, un outil en plus. Réinventer, c'est se demander ce que l'organisation ferait différemment si elle repartait de zéro avec l'IA disponible dès le premier jour. La première approche produit des gains marginaux. La seconde produit les résultats que McKinsey mesure chez les équipes hybrides humain-IA : entre 50 et 70 % de gains, contre seulement 5 à 10 % pour les assistants de première génération, selon Samir Nejjai. Cette bascule entre accélération et réinvention est celle que nous détaillons dans Stratégie IA pour agence créative : passer du test à la transformation.
L'écart entre les deux approches se voit aussi dans l'usage réel. Emma Auscher (Notion) rapporte que près de 90 % des usages IA en entreprise restent personnels : notes, résumés, brouillons de brief. Seulement 12 % des entreprises utilisent l'IA en workflow transverse, connecté entre équipes et systèmes. Steve Chase (KPMG) apporte un chiffre complémentaire : 54 % des entreprises déploient des agents IA, mais seulement 11 % sont des organisations leaders sur le sujet. Déployer un outil et transformer un usage collectif sont deux choses différentes.
Mohamed Senhadji (Hu-Ma Shift) formule le diagnostic de façon directe : la transformation échoue quand on mesure le déploiement au lieu de l'adoption. Compter le nombre de licences achetées ou d'agents installés ne dit rien de ce que l'organisation en fait réellement.
Que signifie vraiment 70 % de la valeur vient des gens ? Le cas AXA
Réponse courte : ça signifie que la formation, la clarté du discours de direction et l'ordre dans lequel on forme les équipes comptent plus que le choix technique de l'algorithme. Chez AXA, Matthieu Caillat a formé les 200 dirigeants du groupe avant de former les 30 000 collaborateurs.
L'ordre n'est pas anodin. Former les dirigeants d'abord garantit un discours cohérent au moment où les 30 000 collaborateurs suivants posent leurs questions. Un manager qui a lui-même suivi la formation, compris les cas d'usage et testé les outils peut répondre à son équipe sans relayer une communication descendante mal comprise. Résultat mesuré chez AXA : 70 % du personnel a désormais une vision positive de l'IA.
Ce chiffre fait écho à celui d'Hugues Foulon (Orange Cyberdefense) : « If you are a CEO, you are the chief adoption AI officer. » L'adoption ne se délègue pas à un service IT ou à un poste dédié. Elle se porte au niveau de la direction, en premier, avant toute formation de masse. C'est exactement le prérequis que nous détaillons dans Que faire avant de former vos équipes à l'IA.
Pourquoi Amundi a construit sa donnée avant sa plateforme
Réponse courte : parce qu'une plateforme IA branchée sur une donnée mal gérée produit des résultats médiocres, quel que soit le modèle utilisé. Amundi (Valérie Baudson) a démarré par le data management en 2022, puis a lancé sa plateforme multi-LLM, Alto Studio, en 2025 seulement.
Trois ans séparent les deux étapes. Ce délai n'est pas un retard, c'est la condition du résultat obtenu ensuite : 2 000 RFP (appels d'offres) traités 50 % plus vite, et plus de 50 % des employés qui utilisent la plateforme quotidiennement après 9 mois de déploiement. Un chiffre d'usage quotidien aussi élevé est rare : il confirme que l'outil a été adopté dans le travail réel, pas seulement testé une fois.
Amundi applique aussi une discipline de coûts qui tranche avec le réflexe de choisir systématiquement le modèle le plus puissant. Valérie Baudson résume : « You don't need to have the best and most perfect model for basic tasks. » Cette discipline évite de payer pour une puissance de calcul inutile sur des tâches simples, et garde le budget pour les usages qui en ont réellement besoin.
Déploiement et adoption : deux chantiers, pas un seul
| Déploiement | Adoption | |
|---|---|---|
| Ce qu'on mesure | Nombre d'outils, de licences, d'agents installés | Fréquence d'usage réel, workflows transverses |
| Où se situe le risque | Sous-utilisation malgré l'investissement | Sécurité et gouvernance de l'usage |
| Chiffre clé | 54 % des entreprises déploient des agents (KPMG) | 11 % seulement sont leaders sur l'adoption (KPMG) |
| Ce qui la déclenche | Achat d'outil, décision IT | Formation des dirigeants, clarté du cadre d'usage |
| Signal d'alerte | Investissement sans résultat visible | 38 % des employés partagent déjà de l'info critique avec des IA externes, 15 % seulement des entreprises ont un cadre formalisé (Orange Cyberdefense) |
Ce dernier chiffre mérite d'être isolé. 38 % des employés admettent partager de l'information critique avec des IA externes, alors que seulement 15 % des entreprises disposent d'un cadre d'adoption formalisé. L'écart entre les deux n'est pas un problème de discipline individuelle. C'est un problème de gouvernance qui n'a pas suivi l'usage réel, déjà installé sur le terrain.
Steve Chase (KPMG) résume la priorité à donner : « A few great agents that orchestrate across a lot of capability are way better than thousands of agents. » Multiplier les agents sans coordination reproduit le même problème que multiplier les outils sans adoption : de l'activité, pas du résultat. Et il ajoute un indicateur simple pour juger la maturité d'un programme IA : « Tell me what your CEO is saying, and I'll tell you how your program is doing. »
L'ordre des opérations, dans le bon sens
Les cas AXA et Amundi partagent une même logique, malgré des points de départ différents (formation des dirigeants pour l'un, gestion de la donnée pour l'autre). Dans les deux cas, l'étape la moins visible arrive en premier. Dans les deux cas, la plateforme ou la formation de masse arrive après, pas avant.
Cet ordre inversé par rapport au réflexe courant, où l'on choisit d'abord un outil puis on cherche à convaincre les équipes de l'utiliser, explique une bonne partie de l'écart mesuré par PwC entre dépense IA et ROI visible. C'est le point de départ de notre Audit IA : la méthodologie qui mesure le vrai ROI, avant tout choix d'outil.
FAQ
Que veut dire le ratio 70/30 dans une transformation IA ? Chez AXA, ce ratio signifie que 70 % de la valeur générée par l'IA vient des gens (formation, adoption, clarté du discours de direction) et 30 % seulement de l'algorithme et des outils utilisés.
Pourquoi former les dirigeants avant les équipes ? Parce qu'un discours de direction cohérent, porté par des dirigeants qui ont eux-mêmes testé les outils, facilite l'adoption en cascade. AXA a formé ses 200 dirigeants avant ses 30 000 collaborateurs, avec un résultat de 70 % de perception positive.
Faut-il construire sa donnée avant sa plateforme IA ? Le cas Amundi le confirme : data management d'abord en 2022, plateforme multi-LLM ensuite en 2025. Une plateforme branchée sur une donnée mal structurée produit des résultats faibles, quel que soit le modèle choisi.
Quelle est la différence entre déploiement et adoption IA ? Le déploiement mesure le nombre d'outils ou d'agents installés. L'adoption mesure la fréquence d'usage réel dans le travail quotidien. Selon KPMG, 54 % des entreprises déploient des agents, mais seulement 11 % sont des organisations leaders sur l'adoption.
Faut-il toujours utiliser le modèle IA le plus puissant disponible ? Non. Amundi applique une discipline de coûts sur ce point : les tâches basiques ne nécessitent pas le modèle le plus perfectionné, ce qui permet de concentrer le budget sur les usages qui en ont réellement besoin.
---
L'ordre des opérations n'est pas un détail méthodologique, c'est ce qui sépare une transformation qui produit un ROI mesurable d'une dépense qui n'en produit aucun. Fleet Forward accompagne les dirigeants d'agences et de marques dans ce diagnostic, avant tout choix d'outil : qui former en premier, quelle donnée structurer avant quelle plateforme, quel cadre d'adoption poser avant que le Shadow AI ne s'installe. Si vous voulez challenger l'ordre de votre propre feuille de route, on peut en parler.
