Malgré un enthousiasme généralisé pour l’intelligence artificielle, l’intégration réelle de la technologie dans les processus métiers reste marginale.
Une étude menée par Harvard Business Review Analytic Services pour Hyland révèle que seulement 12 % des projets d’IA sont véritablement intégrés aux flux de travail, expliquant pourquoi moins d’une entreprise sur deux atteint ses objectifs.
L’IA à l’épreuve du réel…
Le constat est sans appel : entre l’intention et l’exécution, le fossé se creuse.
Si 94 % des décideurs considèrent qu’une interconnexion fluide entre les données, les processus et les applications est vitale pour le succès de l’IA, seuls 27 % affirment avoir atteint ce niveau de connectivité.
Ce décalage opérationnel freine l’adoption de formes d’IA plus avancées et pénalise le retour sur investissement (ROI).
Selon l’étude « Bridging the Readiness Gap to the Agentic Enterprise », moins de la moitié des organisations (45 %) déclarent que leurs projets d’IA produisent les résultats escomptés.
La donnée non structurée : le maillon faible de la stratégie
Le principal obstacle au déploiement de l’IA à grande échelle ne réside pas dans le manque de données, mais dans leur nature et leur accessibilité.
Si 65 % des entreprises estiment que leurs données structurées sont prêtes pour l’IA, ce chiffre s’effondre à 39 % pour les données non structurées (e-mails, PDF, vidéos, documents métiers).
Pourtant, le problème n’est pas le volume d’informations. Seuls 10 % des répondants citent le manque de données comme un obstacle.
Le véritable défi réside dans :
- Les silos de données (54 %) : Une information fragmentée qui empêche une vision globale.
- La sécurité et la confidentialité (48 %) : Des freins légitimes face à l’utilisation de données sensibles par l’IA.
- L’absence de gouvernance (46 %) : Le manque de stratégie claire sur l’utilisation et la fiabilité des modèles.
« L’enjeu n’est plus seulement l’accès aux modèles, mais la capacité de l’entreprise à opérationnaliser l’IA d’une manière gouvernée et contextualisée », souligne Jitesh S. Ghai, CEO de Hyland.
Pour lui, les données non structurées sont à la fois l’actif le plus négligé et le plus grand défi pour passer à l’échelle.
Vers l’entreprise « agentique » : sortir du mode expérimental
L’étude met en lumière une utilisation encore trop superficielle de la technologie.
Aujourd’hui, 39 % des organisations utilisent des outils d’IA isolés (mode « standalone »), déconnectés des outils quotidiens. À l’inverse, seules 12 % des entreprises ont réussi l’intégration de l’IA directement dans le flux de travail des collaborateurs.
L’objectif ultime est de devenir une « entreprise agentique ». Dans ce modèle, l’IA ne se contente pas de répondre à des requêtes, mais agit de manière autonome et contextualisée au sein des processus.
« Le passage à la prochaine phase de l’IA ne dépend plus de la technologie, mais du ROI. Pour transformer l’ambition en impact durable, il est urgent de construire une fondation solide où l’intelligence est nativement intégrée au contenu et aux processus. »
explique Mountaha Ndiaye, EMEA Director chez Hyland
Ce qu’il faut retenir pour les décideurs
Pour combler ce fossé, les entreprises doivent impérativement moderniser leurs plateformes de gestion de contenu.
L’IA ne pourra délivrer sa pleine valeur que si elle est nourrie par des données contextualisées et si elle est ancrée dans les outils que les employés utilisent déjà.
En résumé, l’avenir de l’IA en entreprise ne se jouera pas sur la puissance des algorithmes, mais sur la capacité des organisations à briser les silos et à transformer leurs documents dormants en actifs stratégiques exploitables…
Méthodologie :
L’enquête « Bridging the Readiness Gap to the Agentic Enterprise » a été réalisée en décembre 2025 par Harvard Business Review Analytic Services auprès de 325 décideurs mondiaux (Amérique du Nord, Europe, Asie-Pacifique) issus de secteurs variés (industrie, tech, services financiers, secteur public).
