Bonjour à tous,
Voici nouvelle étude Cognizant sur l’écart entre investissements IA et résultats concrets - avec 3 chiffres à retenir :
25 % des projets IA ont été suspendus ou abandonnés, pour un coût moyen de 4 M$ par projet.
32 % seulement des dirigeants peuvent démontrer des gains de productivité tangibles.
64 % des grandes entreprises ont encore des infrastructures data insuffisamment préparées pour l’IA.
En bref : le sujet n’est plus seulement d’investir dans l’IA, mais de disposer des bonnes fondations pour en tirer des résultats.
Je vous joins le CP - et suis bien sûr dispo si vous souhaitez échanger avec Cognizant.
Bien à vous,
Lucie
+(0)44 7919 967 346
IA en entreprise : un quart des déploiements abandonnés, une perte moyenne de 4 millions de dollars par projet avorté
Une étude menée par Cognizant auprès de 1 100 dirigeants de grandes entreprises révèle que les résultats de l'IA demeurent difficilement mesurables.
Paris, France, 28 September 2026 – Alors que la quasi-totalité des grandes entreprises prévoient d'augmenter leurs investissements en IA dans les deux prochaines années, une nouvelle étude Cognizant, baptisée "Closing the AI Execution Gap: A $2 Billion Business Boost," dresse un constat qui tranche avec l'optimisme ambiant : seulement 32 % des dirigeants peuvent justifier de gains de productivité tangibles et un quart des organisations ont déjà suspendu ou abandonné des déploiements IA. Le coût moyen de ces projets avortés est estimé à 4 millions de dollars par entreprise, cette année seulement.
L'analyse révèle que ce paradoxe s'explique moins par un manque de moyens que par une mauvaise allocation des investissements. L'étude, conduite auprès de 1 100 dirigeants de grandes entreprises mondiales et 100 startups au sein de dix secteurs, montre en effet que les organisations qui obtiennent les meilleurs résultats ne sont pas celles qui dépensent le plus mais bien celles qui ont pris soin de consolider leurs fondations technologiques avant de chercher à passer à l'échelle. La différence de performance entre les entreprises les mieux et les moins bien préparées représente, pour une grande entreprise type, entre 1 et 2 milliards de dollars de gains annuels et jusqu'à 4 700 milliards de dollars de valeur potentielle non exploitée à l'échelle du G2000, si l'on intègre la productivité des collaborateurs, la productivité globale de l'entreprise, les revenus et les économies de coûts.
Deux facteurs ressortent comme déterminants. D'abord, la puissance de calcul disponible : un tiers des dirigeants la citent comme un frein à l'adoption de l'IA, et les entreprises dotées d'une infrastructure de calcul cloud performante affichent des gains de productivité supérieurs de 4,8 points à celles dont l'infrastructure est jugée seulement adéquate. Ensuite, la qualité des données : 64 % des grandes entreprises présentent au moins une dimension de leur infrastructure de données insuffisamment préparée pour l'IA avec des conséquences directes sur les résultats qu’elles obtiennent. Les organisations dont les fondations de données sont solides enregistrent quant à elles des gains de productivité près de 27 % supérieurs à leurs pairs, et sont plus de 20 % moins susceptibles d'abandonner leurs déploiements.
« En France comme ailleurs, nous observons le même décalage : des ambitions élevées, des budgets en hausse mais des résultats qui tardent à se matérialiser. Un projet IA n’échoue pas parce que le modèle est mauvais. Il échoue parce que les données ne sont pas prêtes, parce que l'infrastructure ne suit pas, ou parce que des indicateurs de succès clairs et précis n’ont pas été définis. » souligne Gagan Syal, Directeur Europe du Sud et Moyen-Orient chez Cognizant .
.
L'étude souligne également le rôle des partenaires externes : les entreprises qui obtiennent les meilleurs résultats sont aussi celles qui font le plus appel à des expertises extérieures pour renforcer leurs fondations avec un écart de plus de 18 points par rapport aux segments les moins performants.
Méthodologie
"Closing the AI Execution Gap: A $2 Billion Business Boost” est une étude quantitative conduite auprès de 1 100 dirigeants de grandes entreprises mondiales au sein du G2000 et 100 startups réparties dans dix secteurs d'activité.
A propos de Cognizant
Cognizant (NASDAQ : CTSH) est un AI Builder et une entreprise de services numériques (ESN) élaborant des solutions complètes d’IA maximisant les investissements pour des résultats concrets. Sa profonde expertise des métiers, des processus et des technologies lui permet d’intégrer dans les systèmes technologiques le contexte unique de chaque organisation de l’ingénierie à la production à l’échelle. Son objectif : améliorer l’efficacité des équipes, créer de la valeur et permettre aux grandes entreprises de rester performantes dans un monde qui évolue rapidement. Pour en savoir plus : www.cognizant.com ou @cognizant.
Contact PRESSE :
Lucie Arnaud
[email protected]
+44(0)7919 967 346