Le choc: 95% des projets d’intelligence artificielle en entreprise échouent, affirme le MIT
Une étude récente du MIT, intitulée The GenAI Divide: State of AI in Business 2025, révèle qu’environ 95 % des projets pilotes d’intelligence artificielle générative (IA) en entreprise échouent à générer un retour sur investissement mesurable. Cette étude repose sur l’analyse de 300 déploiements d’IA, 150 entretiens avec des dirigeants et 350 retours d’employés.
Plusieurs facteurs majeurs expliquent cet échec massif :
- Une intégration défaillante : les projets d’IA sont rarement alignés avec les processus métiers existants, ce qui réduit considérablement leur impact opérationnel.
- Des objectifs flous : de nombreuses entreprises lancent des initiatives sans définir clairement les problèmes à résoudre, entraînant un manque de direction stratégique.
- Des données de mauvaise qualité : des jeux de données incomplets, obsolètes ou biaisés nuisent à la performance et à la fiabilité des modèles d’IA.
- Un manque de compétences internes : les équipes ne disposent pas toujours de l’expertise technique requise pour développer, ajuster et maintenir des solutions d’IA performantes.
Cette situation a des conséquences économiques tangibles : face à ces échecs répétés, les investisseurs se montrent de plus en plus prudents vis-à-vis des promesses de l’IA. Certaines entreprises technologiques subissent même une baisse de la valeur de leurs actions, conséquence directe du décalage entre les attentes et les résultats concrets.
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