La facture que vous aviez prévue
- Modèles d’IA
- Consommation de tokens
- Infrastructure
- Applications d’IA
- Agents d’IA
- Mise en œuvre
FACTURE 1 · PAYÉE
Vous avez payé pour l’IA. Maintenant, vous payez pour lui faire confiance.
La seconde facture cachée de l’IA en entreprise — et comment une intelligence digne de confiance permet de la réduire
La facture
La plupart des organisations ont réglé la première facture
L’IA en entreprise a dépassé le stade des projets pilotes isolés pour s’intégrer aux processus dont dépendent les entreprises.
FACTURE 1 · PAYÉE
Modèles d’IA✓
Consommation de tokens✓
Infrastructure✓
Applications d’IA✓
Agents d’IA✓
Mise en œuvre✓
Où en sont les organisations avec l’IA
80%ont déployé l’IA à grande échelle ou l’ont intégrée aux processus clés
4,84types d’applications d’IA utilisés ou testés en phase pilote, en moyenne
Puis sont arrivés les coûts qui ne figuraient pas sur la facture
Validation, rapprochement, préparation des données, collecte du contexte, vérifications de l’explicabilité, reprises : autant de coûts payés en temps, en travail et en vérifications humaines.
La facture cachée dans le travail
- Collecte et préparation des données
- Validation des résultats
- Rapprochement des enregistrements
- Collecte du contexte
- Vérifications de l’explicabilité
- Corrections et reprises humaines
Payée en temps, en travail et en vérifications humaines
Le coût de la confiance en l’IA
Le coût caché de la validation, du rapprochement, de l’explication et de la reprise des résultats de l’IA avant de pouvoir les utiliser en toute confiance.
Une intelligence digne de confiance permet de réduire ce coût : des données gouvernées, un contexte métier connecté et une explicabilité pour chaque résultat.
Quatre personnes sur cinq y consacrent au moins six heures par semaine
Le temps consacré à la préparation, au rapprochement et à la validation des données avant que l’IA et l’analytique puissent fournir des réponses exploitables.
Heures par semaine consacrées à la validation, au rapprochement et au nettoyage des données
80%y consacrent au moins six heures par semaine
28%déclarent que les résultats de l’IA nécessitent trop de vérifications manuelles
27%déclarent que des données en double, incomplètes ou incohérentes ont généré des erreurs
Et le problème va bien au-delà de la simple supervision. Des professionnels qualifiés consacrent du temps à des tâches de préparation et de reprise qui pourraient être évitées.
Le paradoxe
Confiants sur le papier, mais des vérifications manuelles
Les dirigeants se disent confiants. Mais leurs équipes décrivent une réalité plus complexe.
Ce que disent les dirigeants
Ce qui se passe en pratique
La confiance déclarée n’est pas la confiance opérationnelle. L’IA devient digne de confiance lorsque l’on peut retracer, expliquer et garantir les données qui alimentent ses résultats.
Ce coût ne reste pas dans les coulisses
Des fondations de données fragiles ralentissent les initiatives, augmentent les coûts d’exploitation et rendent les résultats de l’IA plus difficiles à expliquer ou à justifier.
Initiative retardée au cours des 12 derniers mois
Conséquences de données d’entrée peu fiables
66%signalent au moins une initiative retardée
14%citent l’exposition aux risques ou aux problèmes de conformité comme principale conséquence
14%citent une baisse de la confiance des utilisateurs métier
12%citent une hausse des coûts d’exploitation
L’autonomie de l’IA se heurte à un plafond de confiance
Les dirigeants exigent précision, qualité des données, explicabilité et traçabilité avant d’accorder davantage de liberté à l’IA.
Où les organisations autorisent les actions autonomes
Ce dont les dirigeants ont besoin avant d’accorder davantage d’autonomie
Les agents ont besoin de preuves plus solides avant de bénéficier de davantage de liberté.
L’écart
Une confiance accrue exige des fondations de données plus solides
Les organisations qui ont davantage confiance en l’IA font aussi état d’une meilleure traçabilité, disponibilité et gouvernance, ainsi que de fondations de données d’entreprise plus solides.
Très confiantesModérément confiantes
La différence ? La confiance ne porte pas seulement sur le modèle, mais aussi sur les données et le contexte qui sous-tendent le résultat.
De meilleures données, de meilleurs résultats pour l’IA
Les organisations très confiantes sont plus susceptibles de signaler des progrès dans la mise en production, une valeur mesurable, un retour sur investissement et des améliorations transformatrices.
Très confiantesModérément confiantes
La confiance ne se limite pas à réduire les risques. Elle aide à transformer les activités liées à l’IA en résultats visibles pour l’entreprise.
Même l’IA la plus performante fait encore l’objet de vérifications
Les programmes d’IA plus matures affichent davantage de valeur, un meilleur retour sur investissement et une meilleure explicabilité. Ils valident aussi leurs résultats plus souvent.
Maturité élevée (n=317)Maturité faible (n=83)
Le constat inattendu
Valident ou reprennent souvent ou toujours les résultats de l’IA
Ce n’est pas nécessairement contradictoire. Les organisations matures peuvent utiliser l’IA plus largement, dans des processus aux enjeux plus importants, avec des contrôles plus rigoureux. Plutôt que de supprimer toute vérification, l’objectif est de réduire les reprises évitables et d’améliorer la supervision éclairée.
La réponse
Pas seulement plus d’intelligence. Une intelligence digne de confiance.
Une intelligence digne de confiance, voilà à quoi ressemble la réussite de l’IA : des données gouvernées, un contexte métier connecté et une explicabilité pour chaque résultat sur lequel vous vous appuyez.
1
Poser les fondations de la confiance
Unifiez et gouvernez les données métier essentielles dans l’ensemble des domaines, des systèmes et des processus.
2
Donner à l’IA le contexte derrière chaque enregistrement
Reliez les produits, les clients, les fournisseurs, les sites, les actifs et les transactions pour que l’IA comprenne leur sens métier et leurs relations.
3
Rendre la confiance mesurable
Suivez la traçabilité, l’explicabilité, le temps de validation, les travaux de préparation, les reprises et les résultats fournis par l’IA.
Vous savez déjà ce que coûte le fonctionnement de votre IA. Il est temps de découvrir ce que coûte la confiance que vous lui accordez.
Méthodologie
Comment nous avons recueilli ces informations
Partenaire de rechercheTEAM LEWIS
Période de l’enquêteDu 4 au 10 août 2026
Participants400 dirigeants d’entreprises américaines
Pouvoir de décision82% sont les principaux décideurs
Stibo Systems a chargé TEAM LEWIS de mener une enquête en ligne auprès de 400 responsables d’entreprises américaines travaillant à temps plein, de niveau manager ou supérieur, dans des organisations comptant au moins 500 salariés. Chaque participant influence la stratégie de son organisation en matière de données d’entreprise et d’IA, et 82% sont les principaux décideurs. Plus de la moitié (51%) travaillent dans l’informatique, notamment dans l’architecture des données, l’ingénierie des données, la gouvernance, les produits d’IA, l’AIOps et des fonctions connexes. Les autres travaillent dans la finance, les opérations, l’administration des entreprises, le développement de produits, les ventes, le marketing et les fonctions en contact avec les clients. Les organisations représentent notamment l’industrie manufacturière, les services financiers, le commerce de détail et la restauration rapide, les produits de grande consommation (CPG), les sciences de la vie, la distribution et l’assurance. Les données ont été recueillies du 4 au 10 août 2026.
Comment interpréter les résultats
- Très confiantes
- Organisations dont les utilisateurs métier sont très ou extrêmement confiants dans les résultats générés par l’IA (72% des participants). Le groupe de comparaison est constitué des organisations modérément confiantes.
- Maturité élevée en matière d’IA
- Organisations qui ont déployé l’IA à grande échelle dans plusieurs fonctions ou unités opérationnelles, ou qui l’ont profondément intégrée aux processus métier clés (n=317).
- Maturité faible en matière d’IA
- Organisations qui n’utilisent pas l’IA, l’expérimentent dans le cadre de projets pilotes limités ou l’ont déployée dans certaines fonctions ou certains cas d’usage (n=83). La taille plus réduite de ce groupe donne à ces résultats une portée indicative.
- Association, et non causalité
- Les comparaisons entre groupes mettent en évidence des tendances. Elles ne prouvent pas qu’un facteur en cause un autre.
- Arrondis et réponses combinées
- Les pourcentages sont arrondis et leur somme peut ne pas être égale à 100%. Lorsqu’un chiffre regroupe plusieurs réponses, par exemple 6 heures ou plus par semaine ou les niveaux très et extrêmement confiants, il correspond à la somme des catégories de réponses concernées.
