La grande ComedIA.
L’essentiel
— Le récit autour de l’IA dépasse largement sa réalité opérationnelle. Derrière les annonces et les démonstrations, les usages transformants restent encore minoritaires dans les entreprises.
— L’adoption se heurte à des freins structurels. Faible adhésion des équipes, dette technique, manque de maturité et projets abandonnés ralentissent la création de valeur.
— La dépendance aux grands acteurs de l’IA inquiète. En externalisant leurs données et leurs connaissances, les entreprises renforcent les modèles de fournisseurs dont elles deviennent progressivement dépendantes.
— L’avenir appartiendra aux cas d’usage concrets. Seules les organisations capables de démontrer un impact réel de l’IA prendront un avantage durable, au-delà des effets d’annonce.
Nous sommes ravis de retrouver Jérémy Lacoste, contributeur sur la Réclame. Jérémy est directeur général France de l’agence Eskimoz. C’est un expert du marketing digital, des martech et de la publicité en ligne. Il a pour grande qualité de partager chaque semaine ses analyses et observations, que ce soit sur LinkedIn, dans son podcast Icebreaker, en tant qu’enseignant ou dans ses tribunes sur la Réclame.
Depuis trois ans, l’IA vampirise tout dans les organisations. Pas un projet, une feature, une réflexion ne sort sans qu’on y associe désormais l’acronyme. Tout doit être passé à la moulinette de ces moteurs intelligents dont on a déroulé le tapis rouge, sans trop se soucier de la mise en place de garde-fous.
Pire, il faut à tout prix montrer qu’on en est. Jouer l’IA-béat ou rien d’autre. Pour satisfaire au choix le marché, les investisseurs, les équipes internes, les clients, les partenaires. Car c’est bien connu, point de salut sans l’IA… seulement quand on gratte un peu, le vernis s’écaille. Et on se rend compte que ce n’est pas aussi rose que le narratif auquel on a droit à longueur de journée.
Comme on dit : c’est quand la mer se retire que l’on voit ceux qui baignent nus.
Prêt pour la plongée en eaux sombres dans cette grande hypocrIAsie ?
1. L’IA, l’école des fans
Disons-le clairement : 99 % des organisations sont en décalage dans l’adoption et l’exploitation de l’IA par rapport au narratif dominant qui nous parle de loop, d’agentique à tout va, ou d’approche par renforcement. Ça reste très majoritairement du vœu pieux qui fonctionne pour générer du RP ou briller en conférences.
La vérité, c’est qu’il y a un ensemble de vents contraires qui parasitent ce déploiement qu’on voudrait lean :
– Une faible adhésion des équipes, avec même un rejet majoritaire chez la génération Z ;
– Une inefficacité opérationnelle à l’œuvre, classique pour toute infusion d’innovation technique majeure ;
– Une dette technique et organisationnelle qui rigidifie les processus d’absorption ;
– Une maîtrise toute relative du sujet, avec à la clé énormément de projets avortés avant leur ramp-up.
Et ces quatre vents contraires se cumulent plutôt qu’ils ne se compensent : plus l’adhésion est faible, plus la dette technique s’accumule sans être corrigée, et plus les projets s’arrêtent avant d’avoir prouvé quoi que ce soit.
C’est ce que résume très bien Elena Verna dans son blog. « Alors j’ai commencé à poser une question simple chaque fois que quelqu’un me disait que l’IA avait changé sa vie : « Génial. Montrez-moi. » La plupart du temps, je vois des tâches routinières basiques : résumer Slack, répondre aux e-mails, effectuer des analyses planifiées, faire des recherches et réserver quelque chose, envoyer des e-mails depuis Claude. Bon… c’est utile. Mais montrez-moi quelque chose qui est devenu tellement essentiel à votre quotidien que si je vous le retirais demain, votre travail s’effondrerait. Montrez-moi quelque chose qui change véritablement votre vie. »
Ce déséquilibre-là est révélateur : on sous-exploite massivement la fonction exécutive de l’IA, mais on surexploite sa fonction communicationnelle. Le fake it until you make it est à son apogée.
Les chiffres viennent confirmer l’intuition. Une étude du MIT de 2025 (un autre siècle à l’ère de l’IA) a montré que seulement 5 % des projets d’IA généraient une accélération du chiffre d’affaires. Aujourd’hui, on peut décemment penser que c’est un peu plus. Mais ça reste résiduel, bien moins important que les trop nombreux effets d’annonce que l’on voit ça et là.
D’ailleurs, on attend aussi les premiers retours d’expérience sur les échecs et les reculades. Hormis le cas emblématique de Klarna, qui a fait son aggiornamento, c’est silence radio.
2. L’externalisation de son savoir, cet impensé
C’est le PDG de Palantir, Alex Karp, qui a tiré la sonnette d’alarme récemment sur CNBC. Évidemment non sans arrière-pensée, mais son propos vaut le détour. En creux :
– Les dirigeants du S&P 500 seraient furieux des factures astronomiques qu’ils reçoivent d’Anthropic, OpenAI & co, sans retour sur investissement réel.
– Les entreprises outsourcent leur asset le plus précieux : leurs données propriétaires et connaissance client… dans des modèles d’IA qui les utilisent pour s’améliorer et proposer ainsi de meilleurs résultats à leurs concurrents. L’enfer.
– Les moteurs IA ne cessent de vanter les gains économiques et de productivité engendrés par les organisations grâce à leur technologie. Le hic : ça ne se traduit pas encore dans leurs comptes de résultat, ni dans leur pricing au token, plutôt très conservateur. « Pourquoi pas les rémunérer au succès ? » demande-t-il. En voilà une bonne question 😊
Microsoft, Uber, Tesla ou plus récemment Alibaba ont commencé à siffler la fin de la récré, en limitant la consommation débridée de tokens et en favorisant les modèles open source.
Car même si les technologies d’IA aujourd’hui ne facturent pas le coût réel de leur service, elles créent de la dépendance. Demain, quand la politique tarifaire changera ou qu’une décision politique coupera au hasard l’accès au dernier modèle, aucun moyen pour ces entreprises qui ont ouvert grands les bras à l’IA de se retourner. Et ne nous trompons pas : si globalement, le coût des licences et API reste le même, c’est la consommation de tokens à requête équivalente qui flambe. De l’inflation déguisée.
Reste que nous sommes dans une boucle infernale où tout le monde se tient par la barbichette. On peut contester le modèle, dénoncer les partis pris, mais personne ne se refuse à jouer le jeu, au risque sinon de ne pas profiter des effets de levier et de réseau induits par les modèles d’IA. Un vrai jeu de dupes en somme.
Le réveil risque d’être difficile quand on va collectivement se rendre compte qu’en utilisant l’IA, c’est surtout elle qui nous utilise pour perfectionner ses modèles et que les avantages concurrentiels d’hier risquent de ne pas tenir la digue très longtemps. Pour les outsiders, en revanche, c’est une énorme opportunité de rattrapage qui se profile.
3. Les jobs, la grande peur
Depuis 2 ans, j’écris sur la mystification à laquelle nous sommes soumis sur le futur du marché de l’emploi (ici et là). Comme quoi l’IA raserait tout sur son passage. C’est évidemment faux, et ça traduit surtout un agenda commercial des bigtechs, qui ont un intérêt stratégique à agiter le chiffon rouge. Enfin, ça, c’était avant leur volonté de partir en IPO. Depuis, étonnamment, on assiste à une normalisation du discours.
Pourtant côté dirigeants, la dissonance cognitive demeure : d’un côté, on promet aux investisseurs et au marché une optimisation de sa structure de coûts, une rationalisation du tissu productif grâce aux gains opérés par l’IA (dont on a vu qu’ils n’existaient qu’à la marge) ; de l’autre, on répète à longueur d’interviews ou de réunions internes que l’important, c’est l’humain avant tout. La bonne blague.
Ce que l’on sait sur l’emploi, à ce jour : il n’y a pas d’atrophie du marché de l’emploi imputable directement à l’IA. C’est souvent la conséquence d’une politique macroéconomique inefficace (rigidité du tissu productif, atonie des dépenses de R&D, manque de compétitivité, etc.) ou d’une dynamique géopolitique négative (droits de douane, hausse du coût des matières premières ou de l’énergie).
Il n’en demeure pas moins que les organisations ont la fâcheuse tendance à sur-anticiper un réel qui n’est pas encore là, en repoussant des embauches prévues, en réduisant le recours à des prestataires, en ne remplaçant pas les départs à la retraite. Et à l’autre bout du spectre, les entreprises qui adoptent l’IA à haute intensité voient leur effectif grimper de 10,2 % sur les deux années suivantes, d’après l’étude de Ramp & Revelio.
Il faut évidemment se montrer prudent avec ce type de données, le risque est toujours de confondre corrélation et causalité, mais les faits sont têtus. Et voici ce sur quoi je suis prêt à mettre une pièce :
– L’IA va-t-elle renforcer les biais dans les processus de recrutement ? Clairement oui. Ces modèles reproduisent les biais avec lesquels ils ont été entraînés.
– L’IA va-t-elle être un égalisateur de compétences ? Clairement non. Ceux qui ont le plus de capital intellectuel s’en sortiront mieux. L’écart risque même de s’agrandir.
– L’IA va-t-elle créer un appel d’air vers les métiers manuels ? Clairement non, car ils ne seront pas à l’abri de l’automatisation non plus, même si chaque rupture technologique entraîne son lot de jobs additionnels, qu’il convient d’imaginer.
– L’IA va-t-elle fluidifier les organisations ? Je ne pense pas, honnêtement. Pourquoi pas tuer la centralité du middle management au profit des contributeurs individuels. Mais l’IA ne supprimera pas les rapports de domination.
– L’IA va-t-elle libérer du temps ? Sam Altman parle d’une semaine de 32 heures aux États-Unis. Peut-être, mais la nature a horreur du vide. L’IA va certes augmenter l’intensité de la production individuelle, mais surtout nous entraîner dans un schéma de travail où la frontière entre pro et perso va voler en éclats. Pourquoi ? Parce que les agents IA, eux, ne s’arrêtent jamais.
Une chose est sûre en tout cas : la marée finira par se retirer complètement. Et ce jour-là, il ne restera debout que les organisations qui auront construit leur patrimoine et leur usage de l’IA sur des use cases réels et non uniquement dans des discours. C’est moins audible, mais c’est efficace.
