Trois questions à vous poser avant d'investir dans l'IA en 2026
Matt Nolan
Fondateur
Mis à jour le 30 décembre 2025
Voici ce que personne ne veut dire tout haut : la plupart des projets d’IA échouent.
Non pas parce que la technologie ne fonctionne pas. Lorsqu’elle est bien appliquée, les résultats sont concrets. Les études montrent des gains de productivité de 10 à 40%. Le problème n’est pas l’IA. Le problème, c’est que les entreprises achètent des solutions avant d’avoir défini leurs problèmes.
Les chiffres parlent d’eux-mêmes : 42% des entreprises ont abandonné la plupart de leurs initiatives d’IA cette année, contre 17% l’année dernière. 95% des projets pilotes en entreprise ne génèrent jamais de retours mesurables. Des milliards de dollars investis dans les mauvaises questions.
Il ne s’agit pas d’un échec technologique. C’est un échec de réflexion, et vous ne pouvez pas vous en sortir à coups de chéquier.
L’opportunité
Quand l’IA fonctionne, vous la remarquez à peine. Elle débarrasse vos équipes du travail fastidieux et répétitif, et donne à vos meilleurs éléments l’espace nécessaire pour faire ce qu’eux seuls peuvent faire. L’objectif n’a jamais été l’automatisation pour elle-même. L’objectif, c’est l’effet de levier.
Mais vous n’y arrivez pas en suivant la dernière tendance ou en achetant la démo la plus impressionnante. Vous y arrivez en posant de meilleures questions avant de signer le premier chèque.
En voici trois qui comptent.
1. S’agit-il d’un problème de modèle ou de données ?
Tout le monde veut parler de modèles. Presque personne ne veut parler de données, ce qui est étrange, car c’est là que la plupart des projets viennent mourir.
Votre modèle n’est aussi bon que ce que vous lui donnez à traiter. Si vos données sont désordonnées, cloisonnées ou incomplètes, aucun algorithme ne vous sauvera. L’IA la plus sophistiquée au monde ne fera que vous donner des réponses fausses avec plus d’assurance et plus rapidement.
Avant d’évaluer toute solution d’IA, demandez-vous : Avons-nous réellement les données nécessaires ? Pouvons-nous décrire exactement ce que nous alimenterions dans ce système et où ces données se trouvent ?
Si cette question prend plus de quelques minutes à être résolue, arrêtez-vous. Vous n’avez pas encore de problème d’IA. Vous avez un problème de données, et c’est celui-là qu’il faut résoudre en premier.
2. Avez-vous besoin de l’outil le plus puissant ou du bon outil ?
Il y a un biais dans cette industrie vers la complexité. Des modèles plus gros, plus de paramètres, tout ce qui se fait de plus avancé. Cela sonne impressionnant dans un pitch deck. La plupart du temps, c’est exactement l’inverse de ce qu’il faut.
Gartner prédit que les entreprises utiliseront des modèles petits et spécialisés trois fois plus que les grands modèles de langage polyvalents d’ici 2027. La raison est simple : ils sont plus rapides, moins chers, et souvent plus précis pour des problèmes ciblés.
La question à se poser n’est pas “quelle est l’option la plus avancée ?” mais “quelle est la solution la plus simple qui résout réellement ce problème ?” La simplicité exige de comprendre le problème assez profondément pour savoir ce qu’on peut laisser de côté. C’est difficile. C’est aussi là que se trouve la valeur.
Demandez à votre fournisseur, ou à votre équipe : Pourquoi cette approche plutôt que quelque chose de plus simple ? Si la réponse est “parce que c’est de l’art de pointe”, partez. Ce n’est pas une raison, c’est du marketing.
J’ai assisté à suffisamment de démos de fournisseurs pour connaître le schéma : capacités impressionnantes, réponses vagues sur ce qui se passe après le pilote.
3. Quelle décision cela soutient-il réellement ?
C’est la question qui sépare l’IA utile du spectacle coûteux.
Il est facile de s’enthousiasmer pour des capacités. Tableaux de bord, chatbots, prédictions. Mais les capacités ne sont pas des résultats. La seule question qui compte est : que fera-t-on différemment une fois que cela existera ?
Si vous ne pouvez pas répondre clairement à cette question, vous n’êtes pas prêt à construire.
Essayez ceci : Complétez la phrase “Une fois cela implémenté, nous pourrons ______ ce que nous ne pouvions pas faire avant.” Si vous ne pouvez pas la terminer en termes concrets, la technologie peut attendre. La clarté, elle, ne peut pas.
Et maintenant ?
2026 va être une année de tri.
Les entreprises qui ont traité l’IA comme une case à cocher vont discrètement remiser leurs projets. Celles qui ont commencé par le problème, pas par l’outil, vont prendre de l’avance. Il ne s’agit pas de savoir qui a dépensé le plus ou bougé le plus vite. Il s’agit de savoir qui a pensé clairement, qui a résisté à la pression d’agir pour agir et s’est demandé si cette action valait la peine d’être menée.
La meilleure technologie disparaît dans le travail. Vous cessez de la remarquer. Elle rend simplement tout un peu meilleur.
C’est ce vers quoi nous construisons chez Gravitas Grove. Non pas l’IA pour l’IA, mais des outils qui méritent leur place en rendant les gens plus capables.
Si vous travaillez sur ces questions et souhaitez un second avis, nous serions ravis de vous aider.