Intelligence artificielle : quel retour sur investissement ?

L’enquête 2025 de Deloitte, menée auprès de 1854 dirigeants à travers l’Europe et le Moyen-Orient (249 en France et 1742 en Europe) et appuyée par 24 entretiens approfondis, montre que la dynamique s’accélère. Dans 10 % des organisations, le dirigeant pilote directement la stratégie IA. De plus en plus d’entreprises considèrent l’intelligence artificielle (IA) comme un impératif stratégique, et non plus simplement comme une évolution technologique, notamment à mesure que l’IA agentique remet en question les hypothèse sur le fonctionnement futur des entreprises.

Pour capter la valeur de l’IA, les entreprises leaders adoptent une approche pilotée par le dirigeant et généralisée à l’ensemble de l’organisation. Elles deviennent également plus sélectives dans le choix des cas d’usage et mettent en place des programmes structurés afin de conduire les transformations organisationnelles nécessaires à un déploiement à grande échelle de l’IA. L’IA générative (GenAI) offre déjà des gains de productivité mesurables. Quant à l’IA agentique, elle implique une plus grande complexité, mais offre un potentiel de refonte complète des processus.

Cependant, intégrer l’IA au cœur d’une organisation ne se résume pas à une simple mise à jour technologique. Cela est comparable à la transition de la vapeur à l’électricité. Lorsque les usines sont passées de la vapeur à l’électricité, elles ont dû reconfigurer leurs lignes de production, repenser l’organisation du travail, investir dans de nouvelles infrastructures et former leurs équipes. Les bénéfices réels ne sont apparus que lorsque les organisations ont radicalement transformé leur mode de fonctionnement. Il en va de même pour l’IA, qui requiert une planification rigoureuse, des investissements à long terme et souvent une transformation organisationnelle en profondeur. À terme, l’IA s’intégrera au cœur des opérations, redéfinissant ainsi la création de valeur pour l’entreprise.

Des investissements en hausse, un ROI à concrétiser

Tous secteurs confondus, les investissements dans l’IA connaissent une croissance rapide. Selon notre enquête, 85 % des entreprises françaises (vs 98 % en Europe) ont augmenté leurs investissements au cours des 12 derniers mois, et 92 % prévoient de les accroître à nouveau cette année.

Figure 1. Evolution des investissements en IA en France au cours des 12 derniers mois
Comment les investissements de votre organisation dans l’IA ont-ils évolué au cours des 12 derniers mois (depuis août 2024) ?

Figure 2. Prévisions des investissements dans l’IA au cours des 12 prochains mois
Au cours des 12 prochains mois (jusqu’à août 2026), comment votre organisation prévoit-elle de faire évoluer ses investissements financiers dédiés à l’IA ?  

Pourtant, malgré cette dynamique, la plupart des répondants indiquent qu’il faut entre deux et quatre ans pour obtenir un retour sur investissement satisfaisant pour un cas d’usage type de l’IA. Ce délai est nettement plus long que la période de retour sur investissement habituellement attendue pour les technologies, qui se situe entre sept et douze mois. 

Figure 3. Délai de retour sur investissement
Pour le cas d’usage de l’IA au sein de votre organisation, quel est le délai moyen observé pour obtenir un retour sur investissement ?  

La GenAI, catalyseur d’un retour sur investissement rapide

L’IA générative s’impose comme un levier de retour sur investissement (ROI) rapide, bien plus que les précédentes vagues d’IA. Les dirigeants y voient la promesse d’une efficacité immédiate : automatisation des tâches répétitives, génération de contenus, assistance à la décision.

En France, cette approche à court terme traduit une volonté claire : démontrer rapidement les bénéfices, dans un contexte de forte pression budgétaire et de nécessité de preuves concrètes pour maintenir l’adhésion des directions générales. En effet, 18 % des entreprises françaises constatent déjà un ROI, et 45 % en attendent un en moins d’un an.

À l’échelle européenne, la vision se révèle plus équilibrée : nombre d’entreprises envisagent la GenAI à la fois comme un vecteur d’efficacité opérationnelle rapide et comme un socle pour des transformations plus profondes à moyen terme. Près de trois quarts des entreprises européennes attendent un ROI sur la GenAI avant 2027.

Cette perception d’un ROI rapide explique en grande partie l’adoption accélérée de la GenAI : elle permet de générer de la valeur sans nécessiter de refonte technologique majeure.

Figure 4. ROI attendu de la GenAI
Quand pensez-vous constater un retour sur investissement significatif et mesurable à la suite de la mise en œuvre de l’IA dans votre organisation ?

Un ROI tangible, ancré dans la performance opérationnelle

Le ROI de l’IA se distingue par sa solidité et sa mesurabilité : il est déjà concret (entre +20 % et +50 % dans la majorité des cas observés), mais reste encore largement centré sur la performance interne. Les bénéfices se concentrent aujourd’hui sur la productivité et la réduction des coûts opérationnels, en particulier au sein des fonctions support (marketing, IT, RH).

L’impact sur le chiffre d’affaires demeure pour l’instant secondaire, signe que la GenAI est avant tout utilisée comme levier d’efficience plutôt que comme moteur d’innovation produit ou de création de nouveaux services. En effet, 55 % des entreprises européennes (vs. 49 % des entreprises françaises) estiment que 6 % à 25 % de leur chiffre d’affaires peut être attribué à la réussite de leurs cas d’usage en matière d’intelligence artificielle.

En matière de coûts liés à l’IA, les différences France vs Europe sont nettes. En France, la majorité des entreprises (37 %) ont observé une augmentation modérée (+11 % à +19 %), tandis que les baisses restent minoritaires (10 % parlent d’une réduction entre 6 % et 19 %). Enfin, les coûts sont stables pour 12 % des organisations. En Europe, les réductions dominent : 30 % des entreprises constatent une baisse modérée, 15 % une baisse significative et 6 % une baisse drastique. Les hausses sont rares (3 % à 4 %), avec 13 % de coûts stables. Cette comparaison illustre une Europe plus orientée maîtrise des coûts, alors que la France mise sur des investissements plus élevés pour expérimenter l’IA.

Cette logique d’optimisation à court terme n’est pas un frein : elle reflète une phase de consolidation où les entreprises testent, affinent et standardisent leurs cas d’usage avant de viser des gains plus stratégiques.

Côté gains de productivité, 86 % des entreprises français et 84 % des européennes mesurent l’impact de leurs cas d’usage d’IA de manière régulière. Ces chiffres confirment que la productivité et le temps gagné restent l’un des KPI (indicateur de performance) les plus suivis pour apprécier le ROI de la GenAI.

Ainsi, le ROI de la GenAI n’a rien de spéculatif : fondé sur des gains opérationnels tangibles, il fait de cette technologie une innovation « rentable par nature », capable de créer de la valeur sans transformation profonde du modèle d’affaires existant.

Adoption de l’IA et fonctions concernées   

Lorsqu’on interroge les organisations sur les fonctions où elles déploient le plus grand nombre de cas d’usage d’IA, les priorités diffèrent entre les pays.  

En France, la cybersécurité (53 %), le marketing (43 %) et l’IT (41 %) concentrent la majorité des initiatives, tandis qu’en Europe, c’est l’IT (54 %) qui arrive en tête, suivie de la cybersécurité (46 %) et du marketing (39 %).  

Ces choix traduisent deux formes de ROI :  

• En France, il est principalement défensif, axé sur la réduction des coûts, la maîtrise des risques et la sécurisation des processus. 
• En Europe, il est davantage productif, visant l’accélération des livrables et le développement de nouvelles capacités numériques.  

Cette distinction explique pourquoi la France privilégie des gains à court terme, alors que l’Europe construit une trajectoire de ROI plus progressive et potentiellement plus transformative. 

Obstacles au ROI et le rôle de la GenAI pour les dépasser

Les freins à l’adoption de l’IA et à la réalisation du ROI sont avant tout organisationnels et humains. En Europe, ils se traduisent par : un manque de compétences en IA (29 %), des infrastructures et des données insuffisantes (26 %), une gouvernance peu structurée (21 %) et des préoccupations en matière de sécurité et de souveraineté (25 %-28 %). Ces éléments freinent souvent le passage du prototype à l’échelle industrielle, là où se concrétise le ROI durable.

Cette dynamique ne peut toutefois être pérenne sans un effort parallèle sur :

• La formation et la montée en compétences, pour créer des utilisateurs avertis et autonomes.
• La structuration de la donnée et des environnements MLOps, garants de la qualité et de la sécurité des modèles.
• Et un pilotage exécutif clair, afin d’éviter la dispersion des initiatives.

En somme, l’IA accélère le ROI à court terme, mais elle met aussi en lumière les chantiers structurels, nécessitant parfois un accompagnement d’expertise, pour ancrer la valeur sur le long terme.

Figure 5. Les obstacles au ROI de l’IA
Quels obstacles freinent votre organisation dans la réalisation du ROI de ses projets IA ? 

Réglementation : sécuriser et accélérer le ROI

Les inquiétudes liées à la conformité, la souveraineté et la transparence freinent encore les investissements en IA.

Pour renforcer le ROI, les entreprises peuvent agir sur plusieurs leviers : clarifier la gouvernance et les responsabilités, normaliser la qualité et la transparence des outputs IA, garantir la souveraineté des données, soutenir la formation et l’acquisition de nouvelles compétences, et encourager l’expérimentation via des bacs à sable réglementaires.

Selon notre étude, les entreprises françaises identifient la souveraineté des données et la conformité réglementaire parmi les principaux freins à la rentabilité de leurs projets IA. Ces résultats montrent que la réglementation, loin d’être une contrainte, peut devenir un levier de compétitivité : en réduisant l’incertitude juridique et en renforçant la confiance, elle favorise l’investissement et accélère le ROI. Une approche proactive, à l’image du RGPD pour les données, permettrait à l’Europe de créer un cadre stable propice à un ROI plus rapide et durable.
L’équation est simple : moins d’ambiguïté réglementaire = plus de confiance = plus d’investissements = ROI accéléré.

GenAI vs Agentic AI : deux logiques de ROI

Les entreprises distinguent désormais deux modèles économiques autour de l’IA :

• La GenAI se positionne comme un moteur de ROI express, immédiat et quantifiable, avec des impacts mesurables en termes de productivité, rapidité et économies.
• À l’inverse, l’Agentic AI se projette sur un horizon plus long, orienté vers la transformation organisationnelle et la délégation partielle de la prise de décision aux systèmes autonomes.

Figure 6. Mesures différenciée du ROI entre GenAI et IA agentique 
Votre organisation mesure-t-elle le ROI de manière distincte pour les initiatives de GenAI et d’Agentic AI ?

Cette distinction reflète une maturité croissante des directions IA, qui ne se limitent plus à évaluer les gains d’efficacité immédiats, mais mesurent également la valeur structurelle à long terme de l’automatisation intelligente. Ensemble, la GenAI et l’Agentic AI tracent une trajectoire en deux temps : l’une optimise les opérations d’aujourd’hui, l’autre prépare le modèle économique de demain, combinant efficacité immédiate et autonomie durable.

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