Le ROI de l’IA générative et des agents en 2026

Si les solutions d’IA agentique ne sont pas encore très répandues ni très complexes en général, notre étude montre que les agents gagnent déjà du terrain parmi les premiers utilisateurs de l’IA générative : 

• 32 % des personnes interrogées affirment avoir des solutions agentiques en production à ce jour.

• Les cadres dirigeants s’attendent à un retour sur investissement des agents pouvant atteindre 47 % dans les 12 prochains mois, dans la droite ligne des résultats de l’IA générative à ce jour.

• 44 % des entreprises qui ont plusieurs cas d’usage de l’IA générative en production utilisent déjà l’IA agentique.

Il n’est pas surprenant que les utilisateurs précoces de l’IA générative reportent leur intérêt vers les agents. Cependant, il est important de signaler que les entreprises aux technologies plus avancées pourraient s’octroyer une avance considérable sur leurs concurrents. Téléchargez le rapport complet pour plus de détails.

On redoute souvent que l’IA générative et agentique n’ait pour conséquence la suppression d’emplois humains. Et c’est le cas. Les équipes qui ont le plus souvent subi des suppressions d’emplois à cause de l’IA générative au cours de l’année écoulée sont les opérations informatiques (dans 40 % des entreprises interrogées), le service client/l’assistance à la clientèle (37 %) et l’analyse de données (37 %). Mais ce n’est pas tout.

• 42 % des participants ont affirmé que l’IA générative n’avait fait que créer des emplois au sein de leur entreprise.

• 11 % ont répondu qu’il n’y avait eu que des suppressions d’emplois. 

• 35 % ont affirmé que des emplois avaient été créés et d’autres supprimés à cause de l’IA.

• 13 % ont répondu que l’automatisation permise par l’IA n’avait pas eu d’impact sur l’emploi. 

Consultez le rapport pour en savoir plus sur la répartition de ces impacts en fonction des niveaux d’ancienneté et d’autres facteurs.

Ce transfert de l’enthousiasme vers les agents ne signifie pas pour autant que l’IA générative est désormais un jeu d’enfant. Alors que presque tous les participants ont indiqué que l’IA générative était rentable, 96 % ont aussi signalé qu’elle soulevait des difficultés importantes : 

• Qualité et quantité des données (40 % des participants)

• Expertise ou compétences des collaborateurs (35 %)

• Intégration avec des systèmes existants ou hérités (31 %)

• Évolutivité et performances (27 %)

Pour les entreprises de taille moyenne, le plus grand défi concerne les talents : 43 % ont cité ce problème, contre 34 % des grandes entreprises.

Les équipes qui déploient le plus souvent l’IA générative et des agents sont celles en charge des opérations informatiques (62 % des participants), de l’analyse de données (59 %), de la cybersécurité (53 %), du développement de logiciels (50 %) et du service client (49 %). Les trois principaux objectifs visés par ces déploiements sont les suivants : 

• L’efficacité opérationnelle, citée par 51 % comme l’objectif prioritaire. D’ailleurs, 88 % de l’ensemble des participants font état d’une amélioration significative dans ce domaine.

• L’innovation, citée par 44 % des participants ; 83 % de tous les participants ont déclaré avoir constaté une amélioration mesurable.

• L’amélioration de l’expérience client, citée par 40 % des participants ; 84 % de tous les participants affirment avoir atteint cet objectif.

Le rapport complet explique comment les principales équipes opérationnelles et informatiques exploitent l’IA générative et si elles obtiennent des résultats. (Spoiler : oui.)

Nous analysons les principales caractéristiques de 10 pays et six secteurs. Les principaux points à retenir sont les suivants : 

• Les entreprises canadiennes se concentrent activement sur les cas d’usage destinés aux clients ; 54 % appliquent l’IA générative au service client et à l’assistance à la clientèle (contre 48 % à l’échelle mondiale). 

• Les entreprises françaises peinent à rentabiliser l’IA générative, avec un ROI quantifié à 32 % contre 49 % à l’échelle mondiale.

• Les sociétés de services financiers sont plus souvent préoccupées non pas par l’efficacité opérationnelle, mais par l’amélioration des performances financières, citée comme le principal moteur d’adoption par 44 % des entreprises, contre 29 % dans l’ensemble des autres secteurs.

• Les industriels sont plus susceptibles de se plaindre d’un manque de compétences et d’expérience des collaborateurs (41 % contre une moyenne de 34 %).

Lisez le rapport pour découvrir les principaux points à connaître par région et par secteur : qui obtient le meilleur ROI, qui adopte le plus vite les agents, qui se livre le plus à des utilisations sauvages de l’IA, etc.