Tout le monde en parle. Peu en profitent. Où se joue vraiment la différence ?
💥 L’IA générative est sur toutes les lèvres… mais rarement dans les résultats financiers. Malgré des milliards investis, seuls 5 % des projets produisent une vraie valeur business.
Le GenAI Divide, c’est ce fossé entre l’expérimentation enthousiaste (POC, chatbots internes, assistants LLM) et l’absence de ROI concret.
Dans cet article, découvrez pourquoi la majorité des projets d’IA générative échouent, quels secteurs s’en sortent, et surtout comment cadrer un projet GenAI qui crée de la valeur réelle.
Décryptage | Qu’est-ce que le GenAI Divide ?
❓ Qu’entend-on par « fossé » entre usage et valeur ?
Le GenAI Divide, c’est le constat simple mais brutal : la plupart des organisations testent l’IA générative, mais très peu en retirent des bénéfices tangibles.
Pourquoi ? Parce qu’entre “jouer avec ChatGPT pour générer un texte” et “intégrer une IA qui change votre façon de travailler”, il y a un gouffre.
C’est un peu comme acheter une Tesla pour la montrer à ses voisins… mais continuer à prendre la voiture thermique pour tous ses trajets. Impressionnant en vitrine, inutile dans le quotidien.
Outils no code : pourquoi (et comment) les choisir intelligemment ?
🧪 Pourquoi 95 % des projets GenAI restent des pilotes ?
Trois causes principales :
🚨 Des modèles qui n’apprennent pas vraiment : manque de mémoire, incapacité à contextualiser les échanges, limites d’adaptation.
🚨 Une déconnexion avec les métiers : les POC sont pensés en laboratoire, sans alignement avec les process réels.
🚨 Des craintes de gouvernance : données sensibles, conformité RGPD, risque de fuite. Résultat : on expérimente, mais on ne déploie pas.
Exemple typique : une banque teste un assistant IA pour ses conseillers. Le prototype marche bien, mais jamais il n’est branché au CRM ou aux bases de données clients. Résultat : zéro impact opérationnel.
Gouverner l’IA en entreprise : qui pilote vraiment, et comment garder le contrôle ?
📊 Quels secteurs parviennent à franchir le cap (et pourquoi pas les autres) ?
- 🟡 Technologie et médias : déjà numériques, avec des process agiles. Ici, le GenAI booste la production de contenu, le code, l’analyse de données.
- 🟡 Industrie, santé, retail : freinés par la règlementation, la complexité organisationnelle et des coûts d’intégration massifs.
Insight clé : il n’existe pas de “recette magique” universelle. Le succès dépend moins de la technologie que de la maturité sectorielle et culturelle.
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Analyse | Quels risques pour un décideur digital ?
💸 Où se perd l’argent : les coûts cachés des POC
Un POC, c’est séduisant : il rassure la direction et montre qu’on “fait quelque chose”. Mais la majorité n’aboutit jamais.
👉 Derrière un pilote raté, on trouve :
- 🟡 des licences logicielles coûteuses,
- 🟡 des consultants externes facturés au jour,
- 🟡 des heures internes mobilisées sans retour.
Selon le MIT, plus de 60 % des budgets IA partent en tests sans suite. Un vrai gouffre pour les PME.
Investir dans l’IA sur un site : caprice techno ou vraie création de valeur ?
👤 Shadow AI : quand vos équipes contournent vos process
Pendant que la direction tâtonne, les collaborateurs trouvent leurs propres solutions : ChatGPT pour rédiger des mails, Copilot pour coder plus vite.
On appelle ça la Shadow AI.
C’est pratique, mais dangereux :
- 🟡 risques de fuite de données,
- 🟡 incohérence dans la communication,
- 🟡 dépendance à des outils non maîtrisés.
Cas concret : une équipe marketing qui alimente ChatGPT avec des documents internes… et expose sans le savoir des données sensibles à l’extérieur.
Pourquoi votre entreprise vous interdit d’utiliser ChatGPT au travail ?
⚙️ L’illusion de la productivité sans transformation business
Oui, l’IA générative peut accélérer des tâches : écrire un texte, résumer un document, générer une première version d’un visuel.
Mais tant que ces gains de temps ne s’intègrent pas dans un process métier repensé, ils ne créent pas de valeur durable.
💡 L’IA ne fait que libérer du temps. La vraie question stratégique est : qu’allez-vous faire de ce temps gagné ?
IA en entreprise : quelles solutions pour quels besoins ?
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Focus – comment franchir (ou éviter) le GenAI Divide
🎯 Focus – comment franchir (ou éviter) le GenAI Divide
Oui… mais pas pour “cocher la case IA”.
Un projet GenAI ne vaut le coup que s’il répond à un cas d’usage précis, lié à un objectif métier clair :
- 🟡 améliorer la satisfaction client,
- 🟡 réduire les délais de reporting,
- 🟡 automatiser la veille réglementaire.
Sinon, mieux vaut patienter.
Investir dans l’IA sur un site : caprice techno ou vraie création de valeur ?
🤔 Faut-il encore lancer un projet GenAI en 2025 ?
- 🟡 Une gouvernance claire des données : savoir quelles infos peuvent (ou non) être partagées avec un modèle.
- 🟡 Un budget d’exploitation : ne pas tout mettre dans le POC, prévoir la maintenance et l’évolutivité.
- 🟡 Une implication métier forte : si l’IA est pensée uniquement par l’IT, elle sera rejetée.
- 🟡 Un partenaire lucide : pas seulement technique, mais capable de comprendre vos arbitrages stratégiques.
Gouverner l’IA en entreprise : qui pilote vraiment, et comment garder le contrôle ?
🧭 Quand patienter, quand accélérer ? Le vrai arbitrage stratégique
Accélérer si :
- 🟡 votre secteur est déjà digital-first (médias, tech, e-commerce),
- 🟡 vous avez un cas d’usage directement lié au ROI.
Patienter si :
- 🟡 la réglementation de votre secteur reste floue (santé, éducation),
- 🟡 la culture interne n’est pas prête (forte résistance au changement).
☕ Conclusion
Le GenAI Divide n’est pas une fatalité. C’est un révélateur : la technologie avance plus vite que la capacité des organisations à l’intégrer intelligemment.
En tant que décideur·euse, votre rôle n’est pas de suivre la hype, mais de choisir les bons combats :
- ✅ miser sur les cas d’usage à forte valeur,
- ✅ refuser les gadgets qui n’apportent rien,
- ✅ préparer vos équipes à travailler autrement.
L’IA générative n’est pas une baguette magique. C’est un outil puissant, à condition de l’ancrer dans vos objectifs business.
La prochaine étape ? L’IA agentique, plus autonome et contextualisée. Elle promet de réduire le fossé… mais exigera encore plus de pilotage stratégique.
En clair : mieux vaut avancer lentement mais sûrement, que de courir pour tomber dans le GenAI Divide.
IA agentique : comment cadrer un projet sans être expert technique
👩💻 Je suis Carole Lavocat
Cheffe de projet digital — Stratégie : SEO, IA & conformité RGPD.
Rédactrice en chef de wexample.com, le média des décideurs du web.
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