Deloitte est l’un des plus grands cabinets de conseil au monde, accompagnant des gouvernements, des entreprises internationales et des leaders sectoriels sur la stratégie, la technologie et la transformation. De par cette position, ses travaux de recherche reflètent souvent des signaux précoces sur la direction que prennent les industries. Lorsque Deloitte publie des conclusions sur l’intelligence artificielle, les modèles opérationnels ou la gouvernance, cela annonce généralement des changements auxquels de nombreuses organisations seront bientôt confrontées.

L’état de l’IA en entreprise 2026 souligne un moment clé dans l’adoption de l’IA. Les organisations du monde entier élargissent l’accès aux outils d’IA et expérimentent de nouvelles capacités. Dans le même temps, beaucoup d’entreprises peinent encore à transformer l’expérimentation en résultats business mesurables

L’accès à l’IA se développe dans l’ensemble de la main-d’œuvre

L’une des tendances les plus nettes est la forte expansion de l’accès à l’IA.

En l’espace d’un an, la part des employés ayant accès à des outils d’IA approuvés est passée de moins de 40 % à environ 60 %. Certaines organisations de pointe offrent désormais un accès à l’IA à plus de 80 % de leur effectif.

Cependant, l’accès seul ne garantit pas la création de valeur. Parmi les employés qui disposent déjà d’outils d’IA, moins de 60 % les utilisent réellement de manière régulière dans leur travail quotidien. Cela montre que de nombreuses entreprises sont encore à un stade précoce d’adoption, où les outils existent mais où les workflows n’ont pas encore été repensés pour en tirer pleinement parti.

Le principal obstacle est le passage à l’échelle au-delà des pilotes

Beaucoup d’organisations expérimentent l’IA, mais son déploiement à l’échelle de l’entreprise reste difficile.

Seules environ 25 % des entreprises ont fait passer au moins 40 % de leurs expérimentations IA en production à ce jour. Cependant, plus de la moitié s’attendent à atteindre ce niveau dans un avenir proche.

Cet écart s’explique par le fait que les projets pilotes et les déploiements en production ont des exigences très différentes. Un pilote peut fonctionner avec une petite équipe et des données limitées. Les systèmes de production nécessitent :

• l’intégration avec les systèmes existants

• des contrôles de sécurité et de conformité

• la supervision et la maintenance

• des pipelines de données fiables

En raison de cette complexité, de nombreux projets IA restent bloqués entre l’expérimentation et le déploiement opérationnel complet.

L’IA agentique est la prochaine grande vague

Une tendance en hausse mise en avant dans le rapport est l’émergence des systèmes d’IA agentique. Ces systèmes peuvent planifier des tâches, interagir avec des outils et exécuter des workflows en plusieurs étapes. Leur adoption exigera des fondations de données plus solides, une meilleure intégration des systèmes et une gouvernance claire.

La gouvernance ne suit pas le rythme de l’adoption

L’adoption de l’IA s’accélère, mais la gouvernance ne suit pas.

Alors que de nombreuses organisations s’attendent à déployer des systèmes d’IA autonomes dans les années à venir, seules environ 21 % déclarent disposer de cadres de gouvernance matures pour ces systèmes.

Comme l’IA autonome peut agir directement au sein des processus métier, les entreprises ont besoin de règles claires sur l’autonomie décisionnelle, la supervision humaine et la surveillance des actions de l’IA. Sans ces contrôles, il devient difficile de déployer l’IA à grande échelle en toute sécurité.

L’IA physique se développe

Une autre tendance est la croissance de l’IA physique, qui relie l’intelligence artificielle à la robotique, aux capteurs et aux machines.

Aujourd’hui, environ 58 % des organisations utilisent déjà l’IA physique sous une forme ou une autre, et l’adoption devrait atteindre environ 80 % au cours des deux prochaines années.

Parmi les exemples : la robotique en industrie, les systèmes logistiques autonomes et la surveillance intelligente des infrastructures.

La stratégie devance l’exécution

Beaucoup d’entreprises pensent être prêtes stratégiquement pour l’IA, mais la maturité opérationnelle est souvent en retard. L’infrastructure de données, les talents et l’architecture technologique nécessitent encore des améliorations significatives.

En conséquence, le principal défi n’est plus de définir une stratégie IA, mais de l’exécuter efficacement.

Les entreprises se transforment à des vitesses différentes

Les organisations adoptent l’IA à des niveaux très différents.

Environ 34 % des entreprises utilisent l’IA pour transformer en profondeur leur activité, tandis que environ 30 % repensent des processus clés autour de l’IA. Dans le même temps, environ 37 % des organisations n’utilisent encore l’IA que de manière limitée sans changement opérationnel majeur.

Cet écart crée un fossé concurrentiel croissant entre les entreprises qui repensent les workflows autour de l’IA et celles qui se contentent d’ajouter des outils d’IA par-dessus des processus existants.

Conclusion

L’adoption de l’IA s’accélère, mais le principal défi consiste à transformer l’expérimentation en véritable changement opérationnel.

Les organisations qui réussiront se concentreront sur le passage à l’échelle en production, la refonte des workflows, le renforcement de la gouvernance et la construction de l’infrastructure nécessaire pour soutenir l’IA à grande échelle.