2025 est l’année du “retour à la raison” (et pourquoi ça change tout en 2026)
Ce qui a changé dans les entreprises
Les contraintes de données, de sécurité et de conformité redeviennent des prérequis, pas des “ajouts de fin de projet”.
Cette bascule transforme la place de l’IA dans les entreprises. Les équipes ne cherchent plus l’effet vitrine, elles veulent une amélioration visible d’indicateurs métier : qualité, délais, réduction d’erreurs, meilleure décision. Les modèles n’impressionnent plus par la démonstration ; ils sont jugés sur la fiabilité, la robustesse et la capacité à s’intégrer sans friction au système d’information.
2026 : l’année où l’IA doit prouver sa valeur (et pas seulement impressionner)
En 2026, l’IA devient un sujet de pilotage. Les comités priorisent les cas d’usage, allouent les budgets par paliers, exigent des jalons de preuve, et instaurent une gouvernance claire : qui est responsable de la qualité, qui valide les données, qui gère l’escalade ? Les projets qui perdurent sont ceux qui démontrent un impact concret et maintenu dans le temps.
La valeur se matérialise par des gains tangibles : heures économisées sur des tâches répétitives, baisse du taux d’erreur sur des processus critiques, homogénéisation de la qualité de rédaction, ou amélioration mesurable des décisions.
L’IA cesse d’être une expérimentation périphérique ; elle devient un investissement suivi, où l’industrialisation des réussites et l’arrêt des gadgets font loi.
« 2026 c‘est une forme de début, de retour à la raison. Il y a un vrai travail d’identification des cas d’usage et du ROI en face. »
JEAN-BAPTISTE JUIN - DIRECTEUR R&D
De l’effet waouh au ROI : prioriser, mesurer, industrialiser
Prioriser les cas d’usage : moins, mais mieux
La bonne stratégie consiste à identifier trois à cinq cas d’usage fortement répétitifs et mesurables, plutôt que de diluer l’effort sur vingt idées floues. On privilégie les sujets où le gain est immédiatement lisible : volume élevé, fréquence soutenue, process standardisés et risque fonctionnel modéré. Cette sélection facilite l’obtention de preuves rapides et crédibles.
Concrètement, cela oriente vers des chantiers comme :
- l’extraction d’informations dans des documents volumineux,
- la rédaction assistée avec gabarits et contrôles,
- la classification et l’enrichissement de données, ou des résumés actionnables de dossiers.
Le ciblage évite de déployer des assistants trop généralistes dont le ROI s’érode faute de contexte et de métriques pertinentes.
Enfin, la priorisation intègre des paramètres de soutenabilité : disponibilité et qualité des données sources, exigences de sécurité, facilité d’intégration aux outils existants, et réversibilité vis-à-vis des modèles employés. Mieux vaut une réussite modeste mais industrialisable qu’un prototype spectaculaire sans chemin vers la production.
Mesurer : la condition pour passer du POC à la production
Passer du POC à la production exige de définir des métriques simples et opérationnelles. Les plus utiles restent le temps moyen par tâche, le taux d’erreur avant/après, le taux d’adoption par profil, la qualité perçue par les utilisateurs, et le coût par tâche automatisée. Ces mesures doivent être collectées automatiquement et comparables sur la durée.
La boucle qualité est indispensable. Elle repose sur la détection des échecs, des seuils d’alerte, une escalade humaine et une amélioration continue des prompts, contextes et règles métier. Sans ce cycle, l’IA dérive, les coûts augmentent, et la confiance s’effrite. Avec ce cycle, l’entreprise apprend, stabilise la performance et justifie l’extension à d’autres périmètres.
Dans les domaines où la réussite est objectivable (tests logiciels, contrôles formels), on automatise la vérification. Ailleurs, on combine règles métier, échantillonnage et validation par un expert. L’objectif n’est pas le “zéro humain”, mais une chaîne de décision maîtrisée, traçable et économiquement optimale.
Industrialiser : intégrer dans les process dès le départ
Industrialiser signifie intégrer l’IA au SI et aux outils métiers, pas la laisser vivre en dehors des processus. Droits d’accès, journaux d’audit, observabilité, disponibilité, SLA et support utilisateur doivent être pensés dès le design. Un outil “dans un coin” ne survit pas à la réalité du terrain et ne produit pas de ROI durable.
Il faut également prévoir l’exploitation : maintenance planifiée, mises à jour des modèles, gouvernance des prompts et des données de contexte, gestion de versions, pilotage des coûts et suivi des performances. L’industrialisation est aussi organisationnelle : communication, formation, référents métier, et règles d’usage. Sans adoption, la meilleure architecture reste lettre morte.
Fin de l’IA “outil” : l’IA devient un composant logiciel standard
L’IA sort de l’interface chat et s’infiltre partout
L’IA n’est plus un “chat” à part. Elle apparaît en natif dans les écrans : recherche sémantique, rédaction avec gabarits, classification, extraction et résumé, assistance contextuelle. Plutôt que de “déployer un chatbot”, on ajoute des briques intelligentes aux workflows existants, alimentées par des référentiels fiables et des règles métier explicites.
Ce déplacement vers le “là où on travaille déjà” réduit la friction et augmente l’adoption. La valeur vient de l’intégration fine au contexte : données autorisées, mémoire métier, consignes stables, critères d’acceptation. La performance brute du modèle compte, mais c’est l’orchestration et la qualité du contexte qui déterminent l’impact réel.
L’IA suit désormais les règles de l’IT (et c’est une bonne nouvelle)
Dès qu’elle s’insère dans le SI, l’IA hérite des standards IT : sécurité, gestion des identités et des accès, conformité, supervision, disponibilité, support. On parle coûts unitaires d’inférence, gestion de la charge, performance et réversibilité (capacité à changer de modèle sans tout réécrire). Cette normalisation clarifie les responsabilités et accélère la production.
Changement majeur : écosystème complet plutôt qu’une techno isolée
L’IA ne se réduit plus à “choisir un modèle”. Il faut aligner modèles, outils de RAG et de vectorisation, connecteurs, plateformes de déploiement, observabilité, politiques de sécurité, intégration front et maintenance. La valeur réside dans l’assemblage de cette chaîne, et dans la capacité à la faire évoluer sans rupture.
L’objectif est de fluidifier le passage du POC au run, orchestrer la réversibilité, piloter le coût et garantir la qualité perçue. En 2026, l’avantage concurrentiel vient moins de la “meilleure démo” que de l’écosystème qui tient la distance.
L’adoption progresse, mais la formation reste le facteur-clé de succès
Le vrai différenciateur : la compétence d’usage
Beaucoup d’équipes utilisent l’IA, peu l’exploitent bien. La différence tient aux bonnes pratiques : contextualiser correctement, formuler des consignes claires, vérifier, capitaliser sur des prompts robustes, gérer les exceptions et tracer les décisions. Sans formation, les résultats sont inégaux, la déception s’installe et l’usage se délite.
La compétence d’usage repose sur la culture de la mesure. Les utilisateurs doivent savoir :
- évaluer un résultat,
- reconnaître les cas à risque,
- définir clairement quand l’IA doit passer la main à un humain compétent (souvent un référent métier) : dès qu’elle manque d’informations, qu’elle n’est pas sûre, ou que le sujet est sensible.
Cette rigueur transforme l’IA d’un “outil malin” en un “composant fiable”, capable de délivrer une qualité constante à grande échelle.
Deux niveaux de formation à prévoir en 2026
- Niveau 1 : acculturation générale. Il s’agit de comprendre les limites, les erreurs possibles, les biais, la sécurité, la confidentialité et les responsabilités. Ce socle commun réduit les fantasmes, harmonise les pratiques et sécurise les usages de base dans toute l’organisation.
- Niveau 2 : formation outil. Elle porte sur les solutions réellement déployées : prompts et workflows propres au métier, règles internes, points d’escalade, jeux de données autorisés, formats attendus et critères qualité. L’objectif est d’obtenir une productivité répétable, conforme et mesurable, plutôt qu’un “bricolage” individuel.
Conduite du changement : faire adopter (vraiment) plutôt que “rendre disponible”
La conduite du changement ne se limite pas à ouvrir l’accès. Il faut des référents par métier, des exemples concrets, des ateliers sur cas réels et des boucles d’amélioration. Les garde-fous doivent être explicites :
- quand utiliser l’IA,
- quand éviter,
- quand escalader.
Ce cadre protège la qualité, réduit les risques et ancre l’usage dans la durée.
Conclusion : Deux points clés à retenir
En 2026, l’IA ne fera pas la différence par l’effet waouh, mais par des résultats démontrables. Mieux vaut viser peu de cas d’usage, les cadrer, mesurer la performance, passer rapidement à l’échelle et former les équipes.
Abordez l’IA comme une brique logicielle à part entière : exigences IT, sécurité, suivi, et gouvernance solide. Les entreprises qui appliquent cette discipline prendront une avance opérationnelle durable.
Jean Baptiste Juin - Directeur R&D de Cross Data
Ingénieur Docteur en Astrophysique, il créée les outils dont nos équipes ont besoin aujourd’hui et surtout ceux dont elles auront besoin demain.