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De l’expérimentation à l’IA opérationnelle : Infor identifie les freins mondiaux
et dévoile une nouvelle génération d’Industry AI™
Selon la deuxième édition de l’étude Infor Enterprise AI Adoption Impact Index, les solutions d’IA “prêtes à l’emploi” ne répondent aux besoins spécifiques que d’une entreprise sur trois dans le monde.
Pour lever les frictions identifiées par cette étude et accélérer le passage à l’IA opérationnelle, Infor dévoile une version élargie d’Infor Industry AI™, son architecture agentique de nouvelle génération conçue pour les réalités de chaque secteur d’activité.
Paris, le 19 octobre 2026 – Infor, leader mondial des logiciels cloud d’entreprise sectoriels, publie les résultats de la deuxième édition de sa nouvelle étude propriétaire Infor Enterprise AI Adoption Impact Index (voir détails des résultats en PJ), menée auprès de plus de 2.000 décideurs d’entreprise dans sept marchés, dont les Etats-Unis, la France, l’Allemagne et la Grande-Bretagne.
Parmi les quatre principaux constats (dévoilés en 2e partie de ce communiqué), deux entreprises sur trois dans le monde estiment que les outils d’IA génériques ne leur permettent pas de concrétiser leurs ambitions en matière d’IA.
En marge de la publication de cette étude, Infor annonce une nouvelle version d’Infor Industry AI™, l’architecture agentique conçue pour accélérer le déploiement d’une IA directement exploitable dans les processus métiers, ainsi que les dernières évolutions de son offre Infor Velocity Suite. Celle-ci intègre aujourd’hui des expériences utilisateur adaptatives et personnalisées, de nouveaux modèles de gouvernance à l’échelle de l’ensemble de l’entreprise et davantage d’agents Industry AI.
Cette nouvelle étape pour Infor répond à des besoins auxquels les suites applicatives génériques (ERP/IA) ne peuvent pas répondre.
Infor Industry AI™ réaffirme donc l’engagement d’Infor dans le développement de solutions spécifiques à chaque secteur, conçues pour répondre aux complexités et aux réalités opérationnelles spécifiques. L’architecture de la plateforme est conçue pour contribuer à combler le « déficit de valeur », c’est-à-dire l’écart entre ce que la technologie promet et ce que les entreprises parviennent réellement à obtenir et ce, pour aider les entreprises à devenir des entreprises agentiques, où les collaborateurs et les agents travaillent de manière coordonnée.
“Avec l’accélération des déploiements d’IA, les entreprises ont besoin d’agents experts auxquels elles peuvent faire confiance pour agir. Or, la confiance ne peut se développer à grande échelle que lorsque ces agents sont coordonnés à l’échelle de l’entreprise, plutôt que de fonctionner comme des solutions isolées. Les agents Industry AI d’Infor intègrent d’emblée un contexte propre à chaque secteur d’activité. Ils sont conçus pour réduire les erreurs et les approximations inhérentes à l’IA générique, optimiser l’utilisation des tokens et raccourcir le délai entre le déploiement et la création de valeur” - Frédéric Russo, SVP & General Manager, Central & Southern Europe chez Infor
Infor Industry AI s’appuie sur quatre piliers essentiels :
* Résultats précis – Une gamme élargie d’agents Industry AI dotés d’une véritable expertise IA micro-verticale, ancrée dans une logique sectorielle approfondie. Plutôt que de raisonner à partir d’un modèle générique et horizontal, les agents Industry AI d’Infor s’appuient sur les Industry CloudSuites, les Industry Process Catalogs et des modèles de langage métier propres à chaque secteur, construits à partir de décennies d’expertise interne. Les clients qui utilisent cette couche constatent un traitement des expéditions jusqu’à 60 % plus rapide. Associé aux agents Industry AI, l’Infor GenAI Knowledge Hub met à la disposition des clients toute la richesse des connaissances d’Infor en matière d’applications et de secteurs d’activité afin de leur permettre de créer des agents d’IA personnalisés, désormais accessibles à tous.
* Ouverture et connectivité – Une architecture interopérable qui s’étend à l’ensemble de l’écosystème du client, et pas seulement à Infor. La plateforme modulaire et ouverte d’Infor se connecte aux applications non-Infor ainsi qu’aux outils d’orchestration et d’analyse existants : les clients ne sont donc pas tenus de se standardiser sur la pile technologique d’un seul éditeur. Les agents se coordonnent comme un système unique grâce à Infor IQ, la couche sémantique qui donne à chaque agent une compréhension cohérente de l’activité du client, avec un catalogue de plus de 350 cas d’usage axés sur la valeur, disponibles immédiatement.
* Facilité d’utilisation – L’UX Adaptive propose une expérience personnalisée, conçue par l’IA, qui s’intègre directement aux outils que les utilisateurs utilisent déjà au quotidien. L’Adaptive UX d’Infor rassemble les éléments nécessaires à une décision, comme la nomenclature, le prix du devis et la date de livraison, dans une vue unique adaptée au rôle de chacun, au lieu de dix écrans répartis entre plusieurs applications : les utilisateurs examinent et agissent en une seule étape. Les clients peuvent travailler via l’Infor GenAI Assistant ou via les assistants IA qu’ils ont déjà adoptés, sans obligation de se standardiser sur l’un d’eux. Les clients constatent jusqu’à 90 % de gain de temps sur leurs processus d’achats, de chaîne d’approvisionnement, de production et de vente.
* Gouvernance – Les fonctionnalités renforcées d’Infor Governance, Risk & Compliance renforcent, dès leur conception, la sécurité, la gouvernance et la traçabilité indispensables aux grandes entreprises. Workflows d’approbation humaine, structures d’autorisation agentiques et pistes d’audit sont présents dans toute la couche d’orchestration d’Infor : les clients bénéficient ainsi d’atouts essentiels, comme l’explicabilité et la traçabilité, intégrés directement à l’architecture. Chaque action d’un agent passe par une couche de gouvernance, de gestion des risques et de conformité intégrée au cœur de l’Infor Industry Cloud Platform, avec une logique d’IA explicable et une journalisation vérifiable et immuable de chaque action effectuée. Les clients constatent jusqu’à 90 % de réduction des coûts d’audit liés à la gestion des accès.
Les résultats de l’étude Enterprise AI Adoption Impact Index : ce que nous disent les entreprises mondiales… (détails par pays en PJ)
Les données de l’Infor Enterprise AI Adoption Impact Index, menée auprès de 2.000 décideurs d’entreprise dans sept pays, montrent que les investissements des entreprises dans l’IA progressent plus vite que les gains d’efficacité, ce qu’Infor attribue à l’écart post-adoption souvent créé par les solutions d’IA et d’ERP traditionnelles.
Constat n° 1 : Les entreprises se heurtent toujours au même obstacle : l’IA générique ne comprend pas les spécificités de leur secteur d’activité.
Lorsqu’on demande aux dirigeants d’entreprise pourquoi leurs initiatives d’IA n’ont pas donné les résultats escomptés, une même frustration revient sans cesse : les outils utilisés n’ont pas été conçus pour répondre aux réalités propres à leur secteur d’activité. Ce constat est partagé par la majorité des répondants dans six des sept marchés étudiés : 68 % des entreprises, soit près de deux sur trois, estiment que les solutions d’IA prêtes à l’emploi ne répondent pas suffisamment aux besoins de leur secteur. Et encore plus en France qu’ailleurs avec 76% des entreprises insatisfaites !
Constat n° 2 : Les écarts se creusent entre les pays dans le déploiement de l’IA, certaines accélérant nettement tandis que d’autres peinent à suivre, alors que les dirigeants sont de plus en plus prêts à confier des décisions critiques à des agents autonomes.
En comparant les réponses aux mêmes questions posées lors de la première édition de l’Enterprise AI Adoption Index, en avril 2026, sur les marchés étudiés à ces deux occasions, un clivage net apparaît. Aux États-Unis et en France, les entreprises accélèrent le déploiement de l’IA et enregistrent des gains d’efficacité supérieurs à ceux observés quelques mois auparavant. En Allemagne, les deux indicateurs restent stables, les entreprises privilégiant une extension progressive et méthodique des projets pilotes plutôt qu’un déploiement généralisé précipité. Au Royaume-Uni, la situation est plus contrastée : les gains d’efficacité reculent, tandis que le déploiement progresse légèrement. Globalement, 59 % des entreprises dans le monde prévoient une hausse de leurs investissements dans l’IA au cours des 12 prochains mois (60% en France). Désormais, plus de la moitié (54 %) des dirigeants dans le monde se disent à l’aise à l’idée que des agents autonomes exécutent intégralement des processus métier critiques sans intervention humaine à chaque étape. Seuls 11 % des dirigeants préfèrent que les décisions à fort enjeu soient prises par des humains, sans aucune contribution de l’IA.
Constat n° 3 : Presque aucune entreprise n’a encore clairement défini qui est responsable de l’IA, un problème qui reste sous-estimé.
Alors que l’adoption s’accélère, la plupart des entreprises n’ont toujours pas répondu à une question élémentaire : qui est responsable lorsque l’IA se trompe ? Sur l’ensemble des marchés étudiés, la responsabilité est dispersée plutôt que centralisée : 23 % désignent le CEO ou l’équipe dirigeante, 22 % le DSI ou le CTO, 15 % un comité IA ou une instance de gouvernance, et 10 % les responsables de département. Pour 15 %, aucune personne en particulier n’assume la responsabilité principale. Partout, le poste de Chief AI Officer reste l’exception plutôt que la règle, avec seulement 10 % au niveau mondial. Ce vide se reflète dans ce dont les dirigeants disent avoir le plus besoin : 33 % citent la sécurité des données, la souveraineté ou la conformité comme le principal obstacle à la poursuite de leur stratégie en matière d’IA.
Constat n° 4 : Les industriels sont parmi ceux qui se heurtent le plus fortement au manque d’adéquation de l’IA avec les réalités de leur secteur.
Sur l’ensemble des sept marchés, 73% des répondants du secteur industriel estiment que l’IA “prête à l’emploi” ne répond pas à leurs besoins, signe que c’est précisément dans la complexité des environnements de production réels, des processus d’atelier aux subtilités de la chaîne d’approvisionnement, que l’IA générique montre ses limites. Le constat est encore plus marqué dans le secteur de la distribution, où ce chiffre atteint 76%, tandis que le commerce de détail affiche 69%. Ces résultats dessinent une tendance claire : plus l’environnement opérationnel est variable et concret, moins l’IA générique est en mesure de répondre aux besoins des entreprises.
“Tout le monde dispose désormais des mêmes modèles d’IA. Nos clients nous répètent que l’IA généraliste ne saisit pas les spécificités de leur univers, comme la façon dont un industriel agroalimentaire remonte la trace d’un lot défectueux jusqu’à ses fournisseurs, ou dont un distributeur doit revoir ses prix lorsque les coûts de fret s’envolent. Nos agents ont accès à une connaissance approfondie de chaque secteur pour produire des résultats précis et à forte valeur” - Kevin Samuelson, CEO d’Infor.
“L’IA n’a d’intérêt que si elle crée une réelle valeur. Infor a su accompagner nos ambitions en associant les agents Infor Industry AI à des Forward Deployed Engineers qui connaissent notre secteur et travaillent comme une véritable extension de notre équipe. Ensemble, nous réduisons les tâches manuelles et transformons les défis opérationnels en améliorations concrètes, en construisant la confiance processus après processus”- Alicia Thompson, CTO de Team Air Distributing.
“La prochaine phase de l’IA d’entreprise ne se définira pas par l’accès aux modèles, mais par l’efficacité avec laquelle les organisations appliquent l’IA dans le contexte de leur secteur et de leurs processus métier », a déclaré. « En misant sur l’intelligence sectorielle, l’interopérabilité et la gouvernance intégrée, Infor s’attaque à plusieurs obstacles concrets auxquels les organisations se heurtent lorsqu’elles passent de l’expérimentation de l’IA à des résultats fiables et mesurables” - Shashi Bellamkonda, Principal Research Director chez Info-Tech Research Group
En savoir plus :
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Questions fréquentes :
Qu’est-ce qu’Infor Velocity Suite ?
Infor Velocity Suite est une offre d’IA tout compris, conçue pour votre secteur. Elle comprend des agents IA spécifiques à chaque secteur, de l’IA générative, du process mining, de l’automatisation ainsi qu’une équipe d’experts chargée de tout mettre en œuvre pour vous. Infor Velocity Suite est conçue pour être la voie la plus rapide pour tirer une valeur réelle de l’IA et, à terme, devenir une entreprise agentique. Infor Velocity Suite est l’offre unique par laquelle les clients accèdent aux capacités annoncées aujourd’hui. Elle réunit les Infor Industry AI Agents, l’Agentic Orchestrator, le process mining, l’automatisation, des cas d’usage sectoriels préconfigurés, l’IA générative et l’expertise de mise en œuvre nécessaire pour les exploiter, le tout relié à l’Industry Process Catalog du client. Plutôt que d’assembler des outils et des modèles de consommation distincts provenant de plusieurs éditeurs, les clients adoptent une offre unique, avec un accès illimité dans les limites d’un usage professionnel raisonnable : adopter plus vite ne se traduit donc pas par une facture plus élevée.
Qu’est-ce que l’Infor Enterprise AI Adoption Impact Index ?
Il s’agit de l’initiative de recherche exclusive d’Infor qui suit, dans la durée, la manière dont les entreprises adoptent l’IA, la gouvernent et en tirent de la valeur. La vague d’octobre 2026, deuxième de la série, a interrogé 2 111 décideurs d’entreprise sur sept marchés mondiaux ; elle prolonge une première vague, en avril 2026, menée auprès de 1 024 décideurs sur quatre marchés.
Quelle a été la méthodologie de l’enquête de l’Infor Enterprise AI Adoption Impact Index ?
La vague d’octobre 2026 a été réalisée en août 2026 auprès de 2 111 décideurs d’entreprise sur sept marchés : Royaume-Uni (254), États-Unis (550), Singapour (260), Japon (266), France (260), Australie (263) et Allemagne (258). L’étude a été menée par YouGov pour le compte d’Infor.
Que signifie concrètement « l’IA prête à l’emploi n’est pas adaptée à notre secteur » ?
Dans l’enquête, les répondants devaient indiquer si les solutions d’IA génériques répondent de manière satisfaisante aux exigences réglementaires, de processus et de données propres à leur secteur. Dans six des sept marchés étudiés, une nette majorité des répondants estime que ce n’est pas le cas : la plupart des entreprises considèrent donc que les outils d’IA horizontaux et standardisés ne répondent pas pleinement aux besoins spécifiques de leur secteur, quelle que soit leur zone géographique.
Comment l’architecture d’Infor répond-elle aux écarts mis en évidence par cette étude ?
L’architecture d’Infor est précisément construite autour des deux écarts que l’étude fait ressortir le plus nettement. L’écart d’adéquation au secteur est traité dès les fondations : les CloudSuites d’Infor et leurs modèles de données sous-jacents sont conçus spécifiquement pour un ensemble défini de secteurs, plutôt que d’être généralisés à tous les secteurs, et une couche sémantique/ontologique fournit aux agents un contexte sectoriel, et non des données génériques, sur lequel fonder leur raisonnement. L’écart en matière de responsabilité de la gouvernance est comblé grâce à l’auditabilité intégrée et aux circuits d’approbation humaine présents dans toute la couche d’orchestration : la responsabilité et la traçabilité font ainsi partie intégrante de l’architecture, au lieu d’être un élément que le client doit greffer séparément.
Que signifie concrètement le « contexte sectoriel » sur le plan technique ?
Les agents d’Infor s’appuient sur une couche sémantique et de connaissances partagée, appelée en interne Infor IQ au cours de son développement, qui permet à l’ensemble des applications d’une CloudSuite de partager une compréhension cohérente des concepts métier fondamentaux (ce qui constitue un « site », un « article » ou un « client »), ainsi que des spécificités liées aux processus et aux différents secteurs d’activité. Par exemple, un agent qui traite une commande de matières premières pour un fabricant de produits alimentaires doit comprendre une spécification propre au secteur, comme le degré Brix d’une cargaison de sucre, tandis qu’un agent qui traite une commande de pièces automobiles doit savoir interpréter un numéro VIN : deux niveaux de précision totalement différents, qu’un modèle de données générique et horizontal n’est pas conçu pour prendre en charge.
Pourquoi le contexte sectoriel est-il important pour des aspects comme la précision et les coûts ?
Les agents d’IA d’entreprise doivent généralement appeler de nombreuses API techniques et très granulaires pour réaliser une même opération métier, ce qui augmente à la fois le risque d’erreur et les coûts de calcul nécessaires à l’exécution d’une tâche. L’architecture d’Infor expose au contraire des API de processus métier, l’équivalent de « créer un bon de commande », plutôt que de devoir effectuer des dizaines d’appels techniques sous-jacents, afin que les agents puissent accomplir une tâche en moins d’étapes. Associé au contexte sectoriel fourni par la couche sémantique, ce fonctionnement vise à réduire les hallucinations, à améliorer la précision du raisonnement et à diminuer le nombre de tokens nécessaires à l’exécution d’une tâche donnée, par rapport à une approche d’IA générique reposant sur des données génériques.
Cette architecture remplace-t-elle les outils d’IA ou d’orchestration existants du client ?
Non. L’architecture d’Infor est conçue pour être ouverte et composable : elle s’intègre à l’écosystème existant du client, y compris aux outils d’orchestration tiers, sans l’obliger à remplacer ce qu’il utilise déjà. Une couche d’orchestration unique au sein d’Infor coordonne le travail entre les propres applications d’Infor, quelle que soit l’expérience front-end ou l’orchestrateur externe choisi par le client.
À propos d’Infor
Infor est un leader mondial des logiciels cloud d’entreprise spécialisés par secteur. Nous développons des solutions complètes pour nos secteurs sur lesquels nous concentrons notre expertise. Les applications et services stratégiques d’Infor sont conçus pour offrir des avantages opérationnels durables, tout en renforçant la sécurité et en accélérant la création de valeur. Plus de 60 000 organisations dans plus de 175 pays s’appuient sur les 17 000 collaborateurs d’Infor pour atteindre leurs objectifs. En tant qu’entreprise du groupe Koch, nous tirons de notre solidité financière, de notre structure actionnariale et de notre vision à long terme la capacité de nouer avec nos clients des relations durables et mutuellement bénéfiques. Rendez-vous sur www.infor.com.
Contact presse Infor France :
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