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L’enthousiasme autour de l’IA générative semblait inarrêtable depuis trois ans. Les entreprises se lançaient dans des projets ambitieux, persuadées que les gains suivraient rapidement. Et les investisseurs n’ont pas hésité, convaincus d’une adoption massive de l’IA.
Mais la réalité vient refroidir l’ambiance. L’utilisation réelle de ces outils recule. Les données publiées le 20 novembre 2025 par le Census Bureau le prouvent. Et les profits attendus tardent toujours à montrer le bout de leur nez.
Que montrent ces données ?
Les données du Census Bureau montrent une baisse de l’usage de l’IA au travail, désormais autour de 11 %. Cette part a perdu un point en un an, ce qui confirme le ralentissement. Les grandes entreprises sont les plus touchées par cette chute.
Certaines études affichent un taux d’adoption plus élevé, mais leurs courbes racontent la même histoire. Elles montrent toutes un essoufflement clair de l’usage de l’IA dans les entreprises.
L’équipe de Stanford dirigée par Jon Hartley constate une baisse rapide entre juin et septembre. L’usage passe de 46 % à 37 % en seulement trois mois. Ce recul touche même les secteurs que l’on pensait plus dynamiques.
La Banque fédérale de réserve de Saint-Louis observe aussi une stagnation sur un an. L’usage quotidien de l’IA au travail passe de 12,1 % à 12,6 %. Ce faible mouvement montre que l’adoption stagne.
Ramp Business Corporation confirme cette phase d’accalmie. L’usage avait grimpé en début d’année pour atteindre 40 %. Il reste depuis à un niveau stable, sans réelle progression.
Pourquoi ça ralentit alors que tout le monde en parle ?
L’incertitude économique pèse lourd sur les budgets technologiques. Les tensions commerciales et les variations des taux rendent les entreprises plus prudentes. Elles repoussent leurs investissements, même dans des outils très médiatisés.
L’histoire montre que les technologies ne suivent jamais une progression continue. L’adoption des ordinateurs avait connu un vrai coup d’arrêt à la fin des années 1980. Cela n’avait pourtant pas empêché leur présence massive dans les foyers quelques années plus tard.
Les tensions internes jouent aussi un rôle. Les dirigeants encensent l’IA à chaque publication financière. Les employés, eux, se montrent plus réservés, parfois par crainte de perdre leur poste.
Les chiffres de Dayforce montrent un écart important entre les niveaux de gouvernance. Les cadres utilisent l’IA à 87 %, les managers à 57 %, et les employés à seulement 27 %. Ce fossé crée des projets fragiles et souvent abandonnés en silence.
Certains salariés testent l’IA, puis arrêtent rapidement. Ils ne voient pas toujours d’amélioration immédiate dans leur travail quotidien. L’outil perd alors de son intérêt pour eux.
Et côté profits, ça avance comment ?
Les investisseurs attendaient une hausse rapide des revenus liés à l’IA. Ils découvrent surtout des projets qui stagnent. Les rendements restent loin des promesses affichées lors des annonces de lancement.
Un rapport Deloitte indique que 45 % des dirigeants jugent les retombées inférieures à leurs attentes. Seuls 10 % estiment que leurs attentes ont été dépassées. La plupart des projets restent donc en-dessous des espoirs initiaux.
McKinsey observe des impacts faibles sur les bénéfices globaux. Les gains restent isolés et rarement significatifs. Ces effets limités ralentissent les décisions de déploiement.
Les économistes expliquent aussi que l’intégration de l’IA peut réduire temporairement la productivité. Les changements de systèmes créent une période d’adaptation difficile à éviter. La performance remonte plus tard, selon la fameuse courbe en J décrite par Erik Brynjolfsson.
Une autre hypothèse évoque un « piège de la médiocrité ». L’IA permet de produire du contenu correct rapidement, ce qui aide les moins performants. Les plus performants pourraient revoir leurs efforts à la baisse, ce qui réduit les gains réels.
Pendant ce temps, les géants technologiques continuent de construire des infrastructures massives pour soutenir l’IA. Leur pari repose sur une adoption future bien plus large que celle d’aujourd’hui. L’usage actuel ralentit, mais l’industrie mise toujours sur une normalisation progressive dans les années à venir.
L’usage de l’IA au travail recule malgré les investissements massifs. Les entreprises stagnent et les profits attendus ne suivent pas encore.
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