Le paradoxe Gen-AI : ce que les dirigeants doivent activer maintenant

Depuis deux ans, presque toutes les entreprises ont activé un copilote quelque part dans l’organisation, qu'ils prennent la forme d'un ChatGPT, d'un Gemini ou encore du Copilot de Microsoft. Un assistant qui aide à rédiger, un chatbot pour les RH, un résumé automatique des e-mails…

Pourtant, les fichiers Excel de fin de trimestre restent obstinément plats : 78 % des entreprises expérimentent la Gen-AI, mais plus de 80% n’en voient toujours aucune trace dans leur P&L (*profit & loss statement*). C’est ce qu’on appelle désormais le “Gen-AI paradox”.

Ce constat vient d’un rapport très structuré publié en juin 2025 par McKinsey / QuantumBlack : “Seizing the Agentic AI Advantage”. Un playbook stratégique à destination des CEO, pour comprendre pourquoi l’impact tarde à venir — et comment le débloquer.


1. Le « Gen-AI paradox » : pourquoi ça coince ?

Trop d’horizontal, pas assez de vertical

C’est le principal écueil identifié. L’immense majorité des projets IA actuels sont “horizontaux” : ils touchent à des tâches génériques, non liées au cœur de métier.
Par exemple :

  • Résumer un compte rendu
  • Rédiger une réponse client
  • Générer une présentation PowerPoint

C’est rapide à déployer, facile à tester, et relativement bluffant à l’usage… Mais les gains sont individuels, fragmentés, difficilement mesurables. On améliore la fluidité du quotidien, pas la performance de l’entreprise.

À l’inverse, les cas d’usage “verticaux” ancrés dans des processus à fort levier business (supply chain, gestion des sinistres, underwriting, R&D, etc.) restent souvent à l’arrêt.

Pourquoi ?

  • Parce que ces projets sont complexes,
  • qu’ils nécessitent une vraie intégration aux systèmes internes,
  • et surtout qu’ils manquent souvent de sponsor exécutif pour être menés à terme.

Résultat : une IA qui automatise quelques gestes… mais ne transforme rien en profondeur.

Une transformation bloquée à mi-parcours

Ce que montre le rapport McKinsey, c’est que la plupart des entreprises sont restées dans une phase exploratoire, sans bascule stratégique.

  • On fait des tests.
  • On lance des pilotes.
  • On forme quelques équipes.

Mais trop rarement, on réorganise les processus, on restructure les chaînes de valeur, ou on réinvente le modèle opérationnel.
Or, sans transformation structurelle, l’IA reste une surcouche cosmétique.


2. L’arrivée des AI Agents : du copilote au co-équipier

La vraie bascule, elle est là.

Le copilote, c’est utile. Mais c’est réactif.
Il attend qu’un humain formule une demande. Il répond à une commande.
C’est un assistant.

Les AI Agents, eux, fonctionnent autrement :
Ils sont proactifs.
Ils comprennent un objectif, planifient les étapes, dialoguent si besoin, se connectent aux outils internes et agissent de manière autonome. C’est un co-équipier numérique.

Quelques cas d’usage concrets

1. Secteur bancaire – Dossiers de crédit

  • Avant : un analyste passe 2 à 4 jours à compiler des données, remplir des sections standardisées, rédiger une synthèse.
  • Opportunité : l’agent extrait automatiquement les données des systèmes internes, rédige les parties pertinentes, évalue la confiance de chaque info, et prépare un mémo complet pour validation.
    ➡️ Résultat : +60% de productivité, décisions prises 30% plus vite.

2. Retail – Service client automatisé

  • Avant : les agents humains traitent tous les tickets de niveau 1 (disponibilité produit, suivi de livraison, etc.).
  • Opportunité : un agent identifie automatiquement le problème à partir de l’email ou du formulaire, applique des règles de résolution, et génère une réponse personnalisée sans intervention humaine.
    ➡️ 80% des tickets de niveau 1 sont résolus sans humain. Temps de réponse divisé par 5.

3. Industrie – Maintenance prédictive

  • L’agent analyse en continu les données des capteurs, détecte une anomalie potentielle, évalue le risque de panne, commande automatiquement une pièce si nécessaire, et planifie une intervention.
    ➡️ Réduction des incidents critiques de 60%, meilleures marges sur les SLA.

Ce que ces exemples montrent

La différence n’est pas juste technologique.
C’est une différence d’approche :

  • Le copilote augmente l’humain.
  • L’agent s’intègre dans l’organisation.
  • Le copilote agit à la demande.
  • L’agent travaille en continu, en parallèle, et n’appelle l’humain qu’en cas d’ambiguïté.

C’est cette autonomie maîtrisée, encadrée, gouvernée qui débloque enfin l’impact.


3. Le mandat CEO : sortir du mode « test », entrer en transformation

McKinsey est très explicite sur ce point :
seul le leadership de la direction générale permet de passer à l’échelle.

Le rôle du CEO, aujourd’hui, c’est de sortir du terrain de jeu expérimental et de poser les fondations d’un modèle d’entreprise agent-compatible.
Trois grands leviers :

1. Redéfinir les priorités IA

Fini le “catalogue de use cases”.
Il faut concentrer les ressources sur 2 ou 3 grands chantiers stratégiques, avec des objectifs clairs et un budget d’industrialisation. C’est là que la valeur est, pas dans l’inventaire d’idées.

2. Penser processus, pas fonctionnalités

La bonne question n’est plus :
“Où puis-je automatiser une tâche ?”
Mais :
“À quoi ressemblerait ce processus si un agent le pilotait de bout en bout ?”
Cela suppose de revisiter les chaînes de valeur, les rôles, les outils, les interfaces… Bref : de reconstruire, pas d’ajouter.

3. Organiser la mise en œuvre

Les Proof-of-Concepts isolés ne suffisent plus.
Il faut constituer des équipes durables, pluridisciplinaires, capables de livrer des agents opérationnels, connectés, monitorés, gouvernés.
Et accepter qu’une part du budget soit dédiée au run, pas juste au test.


En conclusion

Le paradoxe Gen-AI nous rappelle une chose essentielle :
👉 Un outil qui “fait gagner du temps” ne fait pas toujours gagner de l’argent.
👉 Et sans réorganisation profonde, une IA aussi puissante soit-elle ne génère pas de transformation durable.

Mais les AI Agents offrent une vraie sortie de secours.
Pas en ajoutant une couche d’autocomplétion,
mais en réinventant les workflows.

Cette bascule – technologique, organisationnelle, culturelle – ne se décrète pas.
Elle se pilote, se structure, se finance.
Et elle exige une gouvernance forte, un alignement stratégique, et une discipline d’exécution.

Le temps des tests est terminé.
Place aux projets à fort enjeu.
Ceux où humains et agents jouent vraiment dans la même équipe.

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