La prochaine étape de l’IA d’entreprise n’est pas davantage de workflows, mais la capacité d’exécution

Contexte industriel

Au cours des deux dernières années, la question la plus fréquemment posée lorsque les entreprises discutaient de l’IA était : « Quelle est notre stratégie IA ? ». Ce n’est pas faux, mais cela reste souvent cantonné au niveau de l’introduction technologique. L’article de référence souligne que la question centrale de l’IA d’entreprise est déjà passée de « que peut-elle faire ? » à « où peut-elle améliorer de manière substantielle la croissance, la transformation, la prise de décision, le développement des talents et la capacité d’exécution de l’organisation ? ».

Ce changement s’explique par deux raisons. Premièrement, l’IA générative d’entreprise est passée de la phase d’expérimentation à la phase d’utilisation. L’article de référence mentionne que le rapport 2025 sur l’IA d’entreprise de Wharton Human-AI Research et GBK Collective montre que 82 % des décideurs d’entreprise utilisent l’IA générative au moins une fois par semaine, et 46 % tous les jours ; parallèlement, 72 % des dirigeants métiers suivent des indicateurs structurés de ROI de l’IA liés à la marge, au débit et à la productivité des employés. Deuxièmement, les entreprises commencent à réaliser que la valeur de l’IA ne réside pas seulement dans la génération de résumés, la rédaction de contenu ou l’automatisation des tâches répétitives, mais dans sa capacité à transformer directement la manière dont l’organisation décide, collabore et exécute.

Cela signifie que le centre de gravité de l’IA d’entreprise se déplace : de la « couche intelligente » vers la « couche d’exécution ». Par le passé, la valeur des logiciels d’entreprise résidait dans le stockage et la visualisation de l’information, par exemple les CRM, les systèmes RH, les ERP et les plateformes BI ; à la prochaine étape, la valeur de l’IA résidera dans sa capacité à comprendre le contexte, recommander des actions, coordonner les processus, activer les collaborateurs et apprendre à partir des résultats.

Impact sur le marché

Cette tendance a des implications directes pour les clients entreprises, les fournisseurs de logiciels et les investisseurs.

Pour les clients entreprises, les critères d’évaluation des projets IA deviennent plus stricts. L’article de référence indique que, selon une étude de Salesforce, 84 % des DSI estiment que l’importance de l’IA pour l’activité sera comparable à celle d’Internet, mais que 9 entreprises sur 10 n’ont pas encore achevé leur déploiement à grande échelle. Cela montre que le problème ne réside pas dans la volonté des entreprises d’essayer l’IA, mais dans la capacité des pilotes à s’intégrer réellement aux processus métier. De nombreux projets IA se montrent performants en démonstration, mais une fois confrontés à l’environnement réel, ils se heurtent à des problèmes d’autorisations, de contexte, d’intégration des systèmes, d’adaptation aux workflows et de coûts opérationnels.

Pour les fournisseurs de logiciels, cela signifie que la défense consistant à « fournir seulement une interface IA » ou à « superposer une couche de chat sur un produit existant » s’affaiblit. Les modèles généralistes vont devenir de plus en plus puissants, moins chers et plus répandus ; ce qui sera vraiment difficile à reproduire, ce sera le contexte organisationnel, l’intégration dans les processus, les données de résultats et la boucle continue de rétroaction. Ce pour quoi les entreprises paieront ne sera plus « un modèle capable de répondre aux questions », mais « un système d’exécution capable de produire des résultats métier ».

Pour les investisseurs, la logique de valorisation évoluera également. Les entreprises d’IA les plus compétitives à l’avenir ne seront pas nécessairement celles qui auront été les premières à intégrer une API de modèle, mais celles qui auront le mieux accumulé des données d’exécution d’entreprise, qui seront les plus profondément intégrées aux processus métier et qui pourront démontrer le plus facilement leur ROI. Autrement dit, le seuil de commercialisation de l’IA passe de « disposer de capacités de modèle » à « pouvoir entrer au cœur du fonctionnement de l’organisation ».## Paysage concurrentiel

Du point de vue du paysage concurrentiel, l’IA d’entreprise connaît désormais une double différenciation.

La première couche concerne les modèles fondamentaux et la couche plateforme. OpenAI, Anthropic, Google DeepMind, Meta AI, Microsoft AI, Amazon AI et d’autres entreprises se disputent encore la capacité des modèles, les points d’accès à la distribution et le contrôle de l’écosystème. La deuxième couche est celle des applications et de l’exécution : l’enjeu concurrentiel n’est plus seulement de générer du contenu, mais de savoir qui peut intégrer l’IA dans la gestion des priorités de l’entreprise, la gestion de la performance, la gouvernance des réunions, le suivi commercial, l’exploitation client et la collaboration interservices.

L’article de référence propose trois scénarios d’exécution parmi les plus précieux :

1. Alignment and prioritization（alignement et gestion des priorités） : le problème courant des entreprises n’est pas l’absence d’objectifs, mais leur excès, la dérive des priorités et le fonctionnement en silos des équipes. Si l’IA peut traduire les objectifs de l’entreprise en actions au niveau des équipes et identifier les conflits et les écarts, elle passera d’un « outil d’information » à une « intelligence des priorités ».

2. People performance and culture（performance et culture） : les entreprises disposent d’un nombre croissant de données sur les talents — enquêtes d’engagement, feedback à 360°, sondages flash, retours des managers, dynamiques d’équipe et signaux de performance — mais les données ne modifient pas automatiquement les comportements. La véritable valeur consiste à relier ces signaux aux objectifs commerciaux afin d’aider les managers à identifier les lacunes de compétences, les frictions organisationnelles et les risques culturels qui freinent la croissance.

3. Growth activation and execution（activation de la croissance et exécution） : de nombreux projets de transformation échouent non parce que l’orientation est erronée, mais parce que les discussions en réunion ne se transforment pas en décisions, les décisions ne deviennent pas des actions avec des responsables clairement désignés, et les actions ne sont pas suivies dans la durée. Si l’IA peut transformer les réunions, la collaboration et le travail transverse en enregistrements d’exécution et en mécanismes de suivi, elle influencera directement la capacité de l’organisation à concrétiser sa stratégie.

Dans cette compétition, les entreprises les plus avantagées seront celles qui disposent d’un véritable contexte métier, qui peuvent s’intégrer en profondeur dans les workflows et qui peuvent prouver une amélioration des résultats ; celles qui subiront la plus forte pression seront les éditeurs d’applications qui se contentent d’empiler des « fonctionnalités IA » pour maintenir leur différenciation.

Implications pour l’entreprise

Pour les décideurs, le message de cet article est clair : il ne faut pas seulement se demander si l’IA peut automatiser des tâches, mais si elle peut améliorer la capacité d’exécution de l’organisation.

Les entreprises devraient se concentrer sur quatre questions :

• L’IA peut-elle réduire les conflits de priorités et aider l’organisation à se concentrer plus rapidement sur les sujets clés ?
• L’IA peut-elle transformer les réunions, les projets et les actions en une boucle de responsabilité traçable ?
• L’IA peut-elle convertir les données de performance, d’engagement et de culture en actions managériales, au lieu de rester au niveau des tableaux de bord ?
• L’IA peut-elle fonctionner à travers les systèmes, les départements et les processus, plutôt que dans un seul scénario isolé ?Si la réponse est non, ce type de projet reste très probablement au stade pilote et peine à générer une véritable valeur commerciale.

Pour les CIO, COO, CHRO et responsables de la transformation, la prochaine étape n’est pas d’ajouter davantage de « workflows IA », mais de կառուցire une couche d’exécution à l’échelle de l’entreprise capable d’enregistrer le contexte, d’exécuter les décisions, de suivre les responsabilités et de remonter les résultats.

Perspectives

Au cours des 12 prochains mois, l’évaluation de l’IA d’entreprise continuera de se durcir. Les entreprises demanderont plus fréquemment des preuves de ROI, en se concentrant particulièrement sur des indicateurs tels que la productivité, les marges, le débit des processus et la vitesse de décision. Les projets d’IA qui ne font que démontrer des capacités auront de plus en plus de mal à obtenir des budgets pérennes.

Au cours des 24 prochains mois, le marché des logiciels d’entreprise pourrait connaître une segmentation plus nette. Les capacités générales d’IA se diffuseront rapidement, mais les produits véritablement différenciants proviendront de plateformes d’exécution profondément intégrées aux données d’entreprise, aux processus métier et au rythme de management. Les produits centrés sur les comptes rendus de réunion, la distribution des tâches, l’assistance à la performance, l’exécution commerciale et les opérations collaboratives seront soumis à une pression accrue en matière d’intégration et de concurrence.

Au cours des 3 prochaines années, le cœur de la concurrence dans l’IA d’entreprise pourrait passer de « quel modèle est le plus puissant » à « quelle cartographie d’exécution est la plus complète ». Autrement dit : qui comprend le mieux le fonctionnement de l’organisation, où se produisent les blocages, comment déclencher l’action et comment tirer des enseignements des résultats. À ce moment-là, la valeur de l’IA d’entreprise ne consistera plus seulement à réduire les coûts ou à améliorer l’efficacité, mais à remodeler la manière dont les organisations transforment la stratégie en résultats.

Note de source

Cet article est élaboré à partir de l’article de Forbes « Enterprise AI’s Next Frontier Is Not More Workflows. It’s Execution. » ainsi que des recherches Wharton Human-AI Research, du rapport 2025 sur l’IA d’entreprise de GBK Collective et d’études connexes de Salesforce citées dans le texte. La conclusion centrale mise en avant par l’article original est la suivante : la prochaine étape de l’IA d’entreprise ne consiste pas à multiplier les processus, mais à renforcer la capacité d’exécution.