Cinq questions que les dirigeants d'entreprise doivent se poser sur l'IA en 2026

Le potentiel de l'IA est considérable, mais sa valeur dépend de fondations solides : données fiables, gouvernance et processus repensés. Sans cela, l'automatisation amplifie l'inefficacité.

Les opportunités liées à l’IA sont immenses : selon McKinsey, elle pourrait générer jusqu’à 4,4 milliards de dollars de productivité et de croissance sur le long terme. Pourtant, si le potentiel de l’IA est important, les retours à court terme que nous avons sont pour l’heure moins clairs. Le Boston Consulting Group révèle pour sa part que seules 5 % des entreprises sont réellement prêtes pour appréhender le futur avec l’IA, tandis que 60 % constatent peu ou pas de gains sur le chiffre d’affaires ou d’économie de coûts malgré leurs investissements.

Le fossé ne tient pas uniquement à la technologie, mais surtout aux fondations nécessaires pour la soutenir : alignement, données, processus et gouvernance. Alors que nous démarrons 2026, les dirigeants doivent se poser une nouvelle série de questions. Celles-ci vont au-delà de l’adoption de l’IA pour interroger la structure même permettant une création de valeur organisationnelle, durable et explicable.

Sommes-nous prêts à concrétiser la valeur de l’IA ?
Il est tentant de prendre des processus existants et de simplement les automatiser. Mais si les données et les workflows d’origine sont défaillants, l’automatisation ne fera qu’accélérer l’inefficacité.

L’IA est désormais intégrée au sein des principaux systèmes de gestion d’entreprise. Grâce aux workflows agentiques, à l’intelligence conversationnelle et à la recherche en langage naturel, les organisations peuvent automatiser la réconciliation de documents, identifier les exceptions, accélérer les validations et guider dans les étapes suivantes, sans complexité supplémentaire. Ces bénéfices se multiplient lorsque les équipes partagent les mêmes données, processus et garde-fous. Sans système connecté – c’est-à-dire des données partagées, une gouvernance claire et une adoption cohérente –, les gains ne changent pas d’échelle : cela produit de l’activité, mais pas forcément de l’impact opérationnel.

Cela souligne un point critique : de nombreuses « mesures de productivité » récompensent l’activité, et pas nécessairement l’impact. Avant d’appliquer l’IA à un système existant hérité d’une autre époque et donc obsolète, il convient de questionner sa finalité : pourquoi notre processus est-il structuré ainsi ? Que ferions-nous différemment si nous repartions de zéro ?

Sans remise en cause des schémas anciens ni refonte des résultats recherchés, autour d’une source de données unique, l’automatisation risque d’accélérer l’inefficacité au lieu de générer de la valeur.

Comment avoir confiance dans les décisions appuyées par l’IA ?
Le passage à l’IA met en lumière un mal chronique : la fragmentation des données. De très nombreuses entreprises détiennent une masse d’informations, mais seule une proportion limitée est suffisamment cohérente, gouvernée et accessible pour alimenter un système intelligent. Et s’il n’est pas possible d’expliquer le fonctionnement du système, alors il ne doit pas être déployé : toute IA responsable se doit d’être explicable. Bonne nouvelle : le phénomène « garbage in, garbage out » est désormais largement compris par les dirigeants.

La mission est donc claire : il faut centraliser les données en temps réel issues de l’ensemble de l’organisation – finance, opérations, RH, supply chain – pour les rendre accessibles et connectées entre les différents départements.

La visualisation des données dans un tableau de bord adapté au rôle et aux responsabilités de chaque collaborateur, et la possibilité de creuser et d’interroger les points sensibles permettent aux dirigeants de prendre des décisions sur une source unique de vérité et non à l’instinct. Et lorsque davantage de collaborateurs peuvent accéder aux mêmes données cohérentes, les organisations optimisent les possibilités de détecter d’éventuels risques et multiplient les opportunités de faire émerger des informations pertinentes.

Quelle stratégie concernant le shadow AI ?
Les collaborateurs utilisent déjà des outils IA, que les dirigeants l’autorisent ou non. D’un côté, cela démontre un intérêt certain pour l’IA et pour son potentiel en termes de gains de productivité. Mais d’un autre côté, l’utilisation dissimulée de l’IA, appelée « shadow AI », et en dehors de tout cadre prévu par l’organisation soulève de sérieux enjeux de sécurité, de gouvernance et de conformité lorsque des données de l’entreprise sont utilisées et partagées hors des systèmes officiels.

Les dirigeants doivent privilégier des modes d’utilisation de l’IA sûrs et gouvernés, en phase avec la politique de l’entreprise. Des solutions telles que NetSuite AI Connector Service par exemple offrent aux collaborateurs un moyen flexible et évolutif de connecter leurs propres IA à NetSuite, garantissant que les résultats proviennent de données validées, dans le respect total de la conformité. Cette approche redonne le contrôle sur les usages de l’IA sans pour autant freiner l’innovation dont peuvent faire preuve les équipes.

Comment les équipes vont-elles interagir avec l’IA en 2026 ?
La relation des employés aux systèmes évolue rapidement. L’intelligence conversationnelle, les workflows autonomes via les agents IA et la recherche en langage naturel deviennent la norme au quotidien.

Plutôt que de naviguer dans des tableaux de bord ou de cliquer dans divers menus, les collaborateurs vont être amenés de plus en plus à interroger les systèmes à l’oral ou à l’écrit (« montre-moi les revenus des deux derniers trimestres ») ou à interagir avec des agents autonomes capables d’effectuer des workflows complexes sur instructions humaines. L’IA sera embarquée dans les applications utilisées au quotidien par les collaborateurs, sans aucune nécessité d’interface spécialisée ou de compétence technique avancée pour en extraire la valeur.

Cette bascule implique que les dirigeants repensent les compétences, la gouvernance, et l’expérience collaborateur. Les ERP de nouvelle génération exploitent ainsi l’IA comme un prolongement naturel du fonctionnement existant de l’entreprise.

Quelles compétences compteront lorsque chacun sera augmenté ?
Les initiatives focalisées uniquement sur les compétences techniques ne seront pas suffisantes. L’avantage concurrentiel que représente un espace de travail enrichi par l’IA n’appartient pas seulement à ceux qui maîtrisent l’aspect technologique, mais à ceux qui savent interpréter, challenger, et contextualiser les informations générées.

Au fur et à mesure que les outils intelligents amplifient les capacités humaines, les dirigeants se doivent avant tout de valoriser la pensée critique et la synthèse créative, et de veiller à ce que les plans de formation et de développement renforcent ces savoir-faire irremplaçables.

À l’aube de 2026, les organisations qui tireront pleinement profit de l’IA ne seront pas celles qui auront accumulé le plus d’outils, mais celles qui auront repensé les fondations sur lesquelles ces outils reposent. L’impact durable vient en effet de workflows repensés autour des résultats, d’une source de données fiable unique, d’un usage sécurisé et maîtrisé des capacités d’IA émergentes ; il vient aussi de l’anticipation des nouvelles formes d’interaction des collaborateurs avec les systèmes, dans un environnement plus conversationnel et davantage piloté par des agents intelligents.