Mars 2026 révèle un paradoxe saisissant : jamais les dirigeants n’ont autant investi dans l’IA, et pourtant les retours financiers restent absents pour la majorité.

Selon le PwC 29e Global CEO Survey (4 454 PDG, 95 pays), 56 % des PDG mondiaux n’ont enregistré aucun bénéfice financier significatif de leurs investissements IA. Seuls 12 % affirment avoir obtenu à la fois des gains de coûts ET de revenus.

Le signal d’alarme vient du terrain selon Accenture Pulse of Change 2026, l’usage réel des outils IA par les salariés a reculé de 10 points depuis l’été 2025, alors que 86 % des dirigeants C-suite planifient d’augmenter leurs investissements.

Le problème n’est plus technologique il est organisationnel. Deloitte confirme : seuls 34 % des entreprises réimaginent véritablement leur modèle autour de l’IA.

En France, la situation est encore plus critique : 54 % des salariés français n’ont utilisé aucun outil IA en 2025, contre 45 % dans le monde, avant-dernier en Europe (PwC Hopes and Fears 2026, 17 mars). Parallèlement, une étude Coface/OEM relayée par Le Monde estime que 16,3 % de l’emploi français (près de 5 millions de personnes) pourrait être menacé par l’IA agentique à horizon 2 à 5 ans.

Cas d’usage

3 cas d’usage qui créent de la valeur

Des résultats mesurables, reproductibles pour votre PME ou ETI.

Outil

Le Chat Enterprise - Mistral AI (25 €/mois HT)

L’assistant IA souverain, connecté aux données de votre entreprise.

Le Chat Enterprise est l’assistant IA professionnel de Mistral AI, le champion français de l’IA générative (valorisé 11,7 milliards d’euros). Contrairement aux outils américains, les données restent sur des infrastructures françaises ou européennes, notamment conformes au RGPD. L’outil se connecte directement à vos données internes (SharePoint, Google Drive, OneDrive) pour des réponses contextualisées.

Mistral vient de lancer Mistral Forge à NVIDIA GTC (17 mars 2026), confirmant sa position de standard IA pour l’entreprise européenne. Déjà déployé chez BNP Paribas, SNCF, CMA-CGM et Veolia, Le Chat Enterprise se décline désormais accessible aux PME dès 25 EUR/utilisateur/mois — moins cher que Microsoft Copilot, avec la souveraineté des données en plus.

Madbusiness rapporte que Mistral AI vise le milliard d’euros de revenus en 2026.

Analyse

Notre conviction

56 % des PDG n’ont pas encore vu de retour financier de l’IA (PwC), 54 % des salariés français n’ont pas touché un seul outil IA en 2025 (PwC France). Le paradoxe est limpide : les dirigeants investissent massivement dans des outils que leurs collaborateurs n’utilisent pas. L’IA ne crée de valeur que si elle est portée par les équipes.

Le défi de 2026 n’est pas de choisir le bon modèle. C’est de démystifier ses équipes. Nos missions le montrent : quand l’IA est co-construite avec les collaborateurs, l’adoption est immédiate et les résultats mesurables en moins de 4 mois.

C’est exactement ce que nos bilans PoC confirment : des scores IMS (Indice de maturité et de satisfaction) allant jusqu’à 10/10, une adoption immédiate des agents co-construits, et 81,8 % d’autonomie post-formation. La recette n’est pas secrète, elle est méthodique : diagnostic, co-construction en sprints, accompagnement dans la durée.

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Pour comprendre comment Rietsch & Co. accompagne les dirigeants d'ETI sur ces questions, rendez-vous sur notre site web rietsch.co.

Le piège classique consiste à vouloir « déployer » l’IA comme on déploie un ERP ou un CRM.

Comme le souligne une étude du MIT Sloan Management Review et du BCG (2024), plus de deux tiers des projets d’IA échouent non pas pour des raisons techniques, mais parce que les organisations tentent de les traiter comme des projets informatiques classiques.

1. L’IA est déjà dans l’entreprise, mais hors radar

Ce n’est plus un secret. Dans la majorité des organisations, les collaborateurs utilisent déjà des outils d’IA générative — souvent sans cadre formel. Ce phénomène de « shadow AI » s’étend rapidement : selon le rapport de Microsoft Work Trend Index (octobre 2025), 78 % des cols blancs en Europe déclarent utiliser l’IA au travail sans directive explicite de leur entreprise.

Ce mouvement spontané confirme deux choses : une appétence forte pour ces nouveaux outils, et un décalage entre l’usage réel et la gouvernance formelle.

Dans une direction marketing d’un assureur indépendant que nous accompagnions début 2026, un constat a surpris le COMEX : près de 40 % des équipes utilisaient déjà des outils d’IA générative.

Chez eux, sans cadre.

Sans coordination.

Sans partage.

Au-delà des risques liés à la sécurité des données (confirmés par la CNIL dans son rapport sur les usages de l’IA au travail, 2025), nous avons observé des gains individuels réels : temps, qualité, confort, mais aucune transformation visible à l’échelle de l’organisation.

Autrement dit : de la valeur, mais non captée…

2. L’IA touche tous les métiers, simultanément

Contrairement aux transformations précédentes (ERP, CRM, etc.), l’IA ne cible pas une fonction : elle traverse toute l’organisation : marketing, RH, finance, commerce, opérations.

Gartner (2025) note ainsi que “l’adoption de l’IA générative suit des logiques horizontales, non hiérarchiques”, impactant aussi bien les directions support que les métiers de terrain.

Chacun explore, teste, bricole. Mais sans mise en commun, chaque équipe réinvente des usages existants, commet les mêmes erreurs, et plafonne rapidement.

Vous avez une somme d’initiatives individuelles, sans effet collectif…

3. L’adoption ne suit pas une logique de projet, mais une logique sociale

Trois années de terrain nous l’ont confirmé : ce qui déclenche l’adoption de l’IA générative en entreprise, ce n’est pas une formation, un outil, ni une directive. C’est voir un pair réussir.

Ce constat rejoint les travaux de l’Université d’Oxford (Centre for Digital Transformation, 2025) : l’adoption de l’IA dépend davantage des dynamiques de confiance et d’imitation entre pairs que des directives top‑down.

• Un commercial qui prépare ses rendez-vous deux fois plus vite.

• Un manager qui structure ses feedbacks avec plus de clarté.

• Un consultant qui rédige une note en une heure au lieu d’une demi-journée.

À partir de là, tout s’enchaîne : observation, imitation, adaptation, appropriation.

L’adoption de l’IA est fondamentalement virale.

Le basculement à opérer : passer du déploiement à l’orchestration

La question n’est plus : « Quel outil devons‑nous déployer ? »

Mais : « Comment créons‑nous une dynamique d’adoption qui se propage d’elle-même ? »

McKinsey (2025) parle de « culture d’exploitation distribuée » pour désigner ce moment où la valeur de l’IA émerge de la coordination des usages, non de la centralisation des outils.

Le rôle de la direction change alors profondément : il ne s’agit plus de définir, contrôler, imposer, mais de créer les conditions pour que l’adoption émerge et s’accélère.

Concrètement, que doit faire une direction aujourd’hui ?

#1 | Activer les pionniers

Identifiez vos profils avancés. Selon les travaux de l’INSEAD (2024), ce sont eux qui jouent un rôle clé de champions d’adoption dans les transformations numériques rapides. Donnez-leur de la visibilité, du temps et des licences. Plus que des experts techniques, ce sont des déclencheurs d’usage.

#2 | Rendre les usages visibles

Tant que les pratiques restent personnelles, elles ne diffusent pas. Les entreprises performantes sur l’adoption de l’IA (IBM Global AI Adoption Index, 2025) investissent dans la mise en scène de leurs cas d’usage internes : démonstrations courtes, retours d’expérience et partages transverses. L’objectif n’est pas de former, mais d’inspirer.

#3 | Structurer l’échange entre pairs

Créez des espaces simples : communautés internes, rituels courts, forums d’usages, pour nourrir des boucles d’apprentissage horizontales. C’est là que l’innovation devient collective.

#4 | Sécuriser sans freiner

Le rôle de la direction reste essentiel : protéger les données et garantir une cohérence globale. Mais comme le rappelle la CNIL (2025), le sur‑encadrement tue l’expérimentation, tout comme l’absence de cadre crée des risques. L’équilibre consiste à sécuriser l’essentiel, et laisser vivre le reste.

Conclusion : Ce qui fera la différence

Les entreprises gagnantes ne seront pas celles qui auront « déployé l’IA », mais celles qui auront su capter les initiatives existantes, les rendre visibles, puis les amplifier.

En un mot : elles n’auront pas imposé l’IA. Elles auront créé les conditions pour qu’elle s’impose d’elle-même.

Maintenant, c’est à vous de jouer !

Vous vous interrogez sur l’usage concret de l’IA dans votre entreprise ?

Chez Rietsch & Co., nous aidons les directions à transformer la complexité en clarté, en conjuguant rigueur stratégique, innovation maîtrisée et ancrage humain.

Échangeons sur les leviers actionnables dans votre contexte — Nous serons ravis de partager notre retour d’expérience.

Prendre contact avec Rietsch & Co.

Bibliographie

MIT Sloan Management Review & BCG (2024). The State of AI in the Enterprise 2024.

Gartner (2025). AI Maturity Model: From Tools to Transformation.

CNIL (2025). Rapport annuel sur les usages de l’intelligence artificielle en milieu professionnel.

Oxford University Centre for Digital Transformation (2025). Peer Learning Dynamics in AI Adoption.

McKinsey Global Institute (2025). Unlocking Distributed Value in the Age of AI.

INSEAD (2024). Digital Leadership and the Role of Early Adopters.

IBM Global AI Adoption Index (2025). AI Adoption Trends and Organizational Readiness.

Cet article a été développé avec le support d’une IA Générative. Cette approche s’inscrit dans le cadre de nos efforts de R&D visant à explorer les opportunités offertes par l’IA pour améliorer nos services. N’hésitez pas à nous solliciter pour toute question.

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L'intelligence artificielle générative, en particulier, peut transformer les réponses en ressources précieuses pour les entreprises, à condition que les requêtes soient formulées de manière optimale. Pour maximiser la précision et la pertinence des réponses, il est impératif de suivre des critères rigoureux.

Voici les principaux points à considérer pour structurer efficacement vos requêtes et garantir des interactions productives avec l'IA.

1. Clarté et précision

Définir clairement l'objectif de la requête : Chaque requête doit avoir un objectif spécifique et bien défini. Par exemple, au lieu de demander simplement des informations sur le marché des technologies IA, précisez que vous souhaitez une analyse détaillée des tendances pour les cinq prochaines années.

Éviter les ambiguïtés : Utilisez un langage clair et précis. Les ambiguïtés peuvent conduire à des réponses imprécises ou inutiles. Soyez explicite dans vos demandes pour éviter toute confusion.

• Question : Quel est l'objectif principal de votre requête ?

  • Exemple : "Je souhaite obtenir une analyse détaillée des tendances du marché des technologies IA pour les cinq prochaines années."

2. Contextualisation

Fournir un contexte suffisant : Les informations contextuelles aident l'IA à mieux comprendre le cadre de votre requête. Par exemple, mentionnez que vous travaillez sur un rapport pour une entreprise B2B spécialisée dans les technologies IA.

Utiliser des exemples concrets : Illustrer vos points ou besoins spécifiques avec des exemples concrets rend votre requête plus compréhensible et plus facile à traiter pour l'IA.

• Question : Quel contexte ou arrière-plan est nécessaire pour comprendre votre requête ?

  • Exemple : "Je suis consultant en stratégie et transformation digitale, et je travaille sur un rapport pour une entreprise B2B spécialisée dans les technologies IA."

3. Structure logique

Segmenter les informations : Divisez votre requête en sections logiques telles que l'introduction, les détails, les questions spécifiques et la conclusion. Cette segmentation aide à organiser les informations de manière cohérente.

Prioriser les informations : Mettez en avant les informations les plus importantes pour faciliter le traitement. Une hiérarchisation claire permet de focaliser l'IA sur les aspects cruciaux de votre requête.

• Question : Comment pouvez-vous segmenter votre requête en sections logiques ?

  • Exemple : "1. Introduction, 2. Analyse des tendances, 3. Prédictions, 4. Recommandations."

4. Pertinence et spécificité

Poser des questions spécifiques : Les questions bien définies conduisent à des réponses plus précises. Par exemple, demandez "Quelles sont les principales tendances actuelles dans le domaine des technologies IA ?" plutôt que "Quelles sont les tendances technologiques ?".

Utiliser des termes techniques appropriés : Adaptez le vocabulaire en fonction du domaine. L'utilisation de termes spécifiques au secteur augmente la précision des réponses.

• Question : Quelles questions spécifiques voulez-vous poser à l'IA ?

  • Exemple : "Quelles sont les principales tendances actuelles dans le domaine des technologies IA ? Quelles sont les prédictions pour les cinq prochaines années ? Quelles recommandations pouvez-vous fournir pour les entreprises B2B dans ce secteur ?"

5. Formulation de la requête

Utiliser des phrases complètes : Les phrases bien structurées sont plus faciles à comprendre pour l'IA. Évitez les fragments de phrases ou les points trop abrégés.

Éviter les jargons excessifs : Tout en étant précis, restez compréhensible. Un langage trop technique ou jargonique peut être contre-productif.

• Question : Quelles questions spécifiques voulez-vous poser à l'IA ?

  • Exemple : "Quelles sont les principales tendances actuelles dans le domaine des technologies IA ? Quelles sont les prédictions pour les cinq prochaines années ? Quelles recommandations pouvez-vous fournir pour les entreprises B2B dans ce secteur ?"

6. Utilisation de données et de faits

Inclure des données pertinentes : Les statistiques et les faits concrets enrichissent la requête. Par exemple, mentionnez que "Selon Gartner, le marché des technologies IA devrait croître de 16 % par an jusqu'en 2025".

Citer les sources : Mentionner les origines des informations ajoute de la crédibilité à votre requête et facilite les vérifications.

• Question : Quelles données ou faits pertinents pouvez-vous inclure dans votre requête ?

  • Exemple : "Selon Gartner, le marché des technologies IA devrait croître de 16 % par an jusqu'en 2025."

7. Anticipation des résultats

Définir les attentes en termes de réponse : Indiquez clairement ce que vous attendez de l’IA en termes de format et de contenu. Par exemple, précisez si vous souhaitez une analyse détaillée ou un résumé succinct.

Spécifier le niveau de détail souhaité : Faites savoir si vous avez besoin d’une réponse succincte ou détaillée. Cela aide l'IA à calibrer ses réponses.

• Question : Quel niveau de détail attendez-vous de la réponse de l'IA ?

  • Exemple : "Je souhaite une réponse détaillée d'environ 1500 mots, avec des sections clairement définies et des sous-titres appropriés."

8. Feedback et itérations

Être prêt à affiner la requête : Après une première réponse, évaluez sa pertinence et ajustez votre demande si nécessaire. La flexibilité améliore la qualité des interactions.

Fournir du feedback : Indiquez à l’IA ce qui a bien fonctionné ou non pour améliorer les futures interactions. Le feedback constructif est essentiel pour un apprentissage continu.

9. Contexte de l’utilisateur

Décrire le profil de l’utilisateur : Mentionnez des détails sur l’utilisateur final, comme son niveau de connaissance sur le sujet, pour adapter la réponse. Par exemple, un cadre supérieur peut avoir besoin de synthèses claires et concises.

Spécifier l’usage de la réponse : Expliquez comment vous comptez utiliser la réponse pour que l’IA puisse s’adapter en conséquence. Cela peut inclure la préparation de présentations ou la rédaction de rapports détaillés.

10. Sécurité et confidentialité

Respecter la confidentialité : Ne partagez pas d’informations sensibles ou confidentielles sans les anonymiser. La protection des données doit être une priorité.

Prendre en compte les considérations éthiques : Assurez-vous que votre requête respecte les normes éthiques en matière de traitement de données. Cela inclut le respect de la vie privée et des règles de conformité.

En suivant ces critères, vous pouvez formuler des requêtes de haute qualité, parfaitement structurées pour être traitées efficacement par une intelligence artificielle générative. Cela vous permettra d’obtenir des réponses précises, pertinentes et adaptées à vos besoins, facilitant ainsi la prise de décisions informées et l’optimisation des processus au sein de votre entreprise. N'oubliez pas que chaque interaction est une opportunité d'apprentissage et d'amélioration continue pour vous et pour l'IA.

Maintenant, à vous de jouer !

Voici de quoi passer à l’action immédiatement :

• Exemple de requête structurée

• Trame de requête pour IA générative

Exemple de requête structurée

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La personnalisation de l'IA par l'intégration d'instructions spécifiques permet d'adapter ses fonctionnalités aux exigences de chaque domaine, entreprise et situation. Ces instructions permettent de guider les réponses de l'IA Générative dans les nouvelles conversations. Cette démarche requiert une compréhension claire des attentes et du contexte d'utilisation. Cela prend du temps et implique un effort soutenu mais les bénéfices potentiels sont considérables.

La configuration des instructions personnalisées est un processus en deux étapes simples : intégration d'informations de base pour mieux comprendre votre profil, et définition de la façon dont l'intelligence artificielle générative créera son contenu.

1/ Intégrer vos informations de base

En fournissant à l'IA un cadre contextuel riche et détaillé, les entreprises peuvent non seulement améliorer la précision des réponses de l'IA, mais aussi aligner son fonctionnement sur leurs valeurs et objectifs stratégiques. Voici une synthèse des informations que je vous conseille de communiquer.

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Contexte

La transition vers l'adoption de l'IA dans les entreprises ne se fait pas du jour au lendemain. Elle exige une compréhension profonde de votre position actuelle et de la direction que vous souhaitez prendre. Ce playbook est conçu pour les entreprises à différents niveaux de maturité en IA, depuis les organisations naissantes sans vision claire de l'IA, jusqu'aux leaders du secteur qui ont pleinement intégré l'IA dans leur stratégie globale.

Feuille de route

Dans le domaine évolutif de l'IA, une feuille de route stratégique est cruciale pour réussir. Elle doit détailler votre vision de l'IA, comment l'atteindre, et comprendre une mise en œuvre rigoureuse pour assurer la réussite. Ce cadre transforme les aspirations en actions, facilitant la transition vers un avenir où l'IA est un moteur d'innovation au sein de votre organisation.

Ambition 1: Définition de la Vision IA

Étape 1: Audit de la situation actuelle

• Objectif: Évaluer précisément où se situe votre entreprise en termes d'adoption et de compréhension de l'IA.

• Plan d’action :

  • Réaliser un inventaire des compétences IA présentes en interne.

  • Analyser les projets en cours ou passés liés à l'IA pour identifier les succès et les échecs.

  • Mener des entretiens avec les leaders clés de différents départements pour comprendre leurs perceptions et attentes vis-à-vis de l'IA.

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Dans un monde où les opportunités digitales évoluent rapidement, il est crucial pour les entreprises de définir une feuille de route numérique claire. Cela permet non seulement d’anticiper les changements technologiques, mais aussi de mobiliser l’ensemble des parties prenantes autour d’une vision commune. Une feuille de route bien formalisée aide à structurer les initiatives digitales, à allouer efficacement les ressources et à mesurer les progrès réalisés.

Objectifs à atteindre

• Définir une vision stratégique numérique : Clarifier la direction que doit prendre l’entreprise dans son parcours de transformation digitale.

• Structurer les initiatives digitales : Organiser et prioriser les projets numériques pour une mise en œuvre efficace.

• Mobiliser les parties prenantes : Engager l’ensemble des équipes autour de la transformation digitale de l’entreprise.

Implications

• La réussite de ce module implique une collaboration étroite entre les différents départements de l’entreprise, un engagement de la direction et une communication claire et continue.

Plan d'action

Étape 1 : Définir votre vision stratégique numérique

◾️◽️◽️

Objectif : Clarifier la direction stratégique et les objectifs de la transformation digitale.

Étapes clés :

• Analyser l’environnement technologique et concurrentiel.

• Identifier les opportunités et menaces.

• Définir la vision numérique de l’entreprise.

• Fixer des objectifs clairs et mesurables.

• Communiquer la vision et les objectifs à toutes les parties prenantes.

Document de référence : Vision stratégique numérique

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