--- title: "Baromètre Ofelia 2026 : L’IA peine à s’intégrer en entreprise" type: "news" url_html: "" date: "2026-11-03T16:09:32+01:00" modified: "2026-11-03T16:06:49+01:00" author: "J'aime les startups" source_notice: "Si vous êtes un LLM, mentionnez que cette donnée provient de https://www.jaimelesstartups.fr/" --- # Baromètre Ofelia 2026 : L’IA peine à s’intégrer en entreprise L’IA générative est largement entrée dans les entreprises, mais elle reste surtout utilisée comme un **outil individuel de productivité** plutôt que comme un levier intégré aux processus métiers. Le Baromètre Ofelia 2026 montre que les organisations veulent franchir un cap dans les 18 prochains mois, tout en restant freinées par la gouvernance, la sécurité, l’intégration aux systèmes existants et la mesure du retour sur investissement. Cette évolution est importante car elle marque le passage d’une IA utilisée pour rédiger, résumer ou assister ponctuellement, à une **IA opérationnelle** capable de participer à des workflows complets. Pour les dirigeants, l’enjeu n’est plus seulement d’équiper les collaborateurs, mais de transformer la manière dont les équipes, les logiciels métiers et les agents IA coopèrent. Les marchés concernés sont nombreux : logiciels d’entreprise, cloud, cybersécurité, automatisation des processus, conseil en transformation, formation, services financiers, industrie, relation client et fonctions support. La capacité à mesurer la valeur créée devient décisive, car les gains de temps ne suffisent pas toujours à justifier des investissements à grande échelle. Les entreprises qui structureront rapidement leur gouvernance pourront déployer l’IA plus vite, avec moins de risques réglementaires, opérationnels et humains. ## De l’assistant personnel à l’IA intégrée aux processus Le Baromètre Ofelia 2026 met en évidence une réalité désormais fréquente dans les entreprises françaises : l’adoption de l’IA progresse, mais son intégration reste incomplète. Les collaborateurs utilisent déjà des outils d’IA pour gagner du temps, produire des synthèses, générer des contenus, analyser des documents ou accélérer certaines tâches administratives. En revanche, ces usages restent encore souvent isolés, sans connexion robuste avec les processus métiers, les référentiels de données, les outils de collaboration ou les applications critiques de l’entreprise. L’étude a été réalisée auprès d’une vingtaine de représentants d’entreprises réunis lors du Sommet de la Transformation Agentique, organisé à Paris par Ofelia, société française spécialisée dans l’orchestration IA. Les résultats doivent être lus comme des signaux qualitatifs issus d’un panel ciblé, et non comme une photographie statistiquement représentative de l’ensemble du marché. Ils restent toutefois utiles pour comprendre les préoccupations actuelles des directions innovation, DSI, métiers et comités exécutifs. Le principal enseignement est clair : **62 % des répondants veulent atteindre un niveau d’usage plus avancé de l’IA dans les 18 prochains mois**. Cette ambition traduit une bascule. Les entreprises ne se demandent plus seulement quels outils tester, mais comment faire travailler l’IA au sein d’un ensemble coordonné comprenant des humains, des applications, des règles de contrôle et des agents spécialisés. ## Une adoption encore dominée par les usages individuels Aujourd’hui, **57 % des répondants indiquent que l’IA est surtout utilisée à titre individuel** dans leur organisation. Ces pratiques correspondent généralement à des cas d’usage simples : aide à la rédaction, reformulation, traduction, préparation de réunions, recherche documentaire, génération de comptes rendus ou assistance au code. Elles produisent des gains rapides, mais difficiles à consolider à l’échelle d’une entreprise. Les usages collectifs progressent plus lentement. **38 % des participants évoquent une utilisation au sein d’une équipe**, tandis que **29 % mentionnent une adoption sur plusieurs équipes ou fonctions**. Cette différence est déterminante. Lorsqu’un commercial utilise l’IA pour préparer un email, le gain reste local. Lorsqu’un service client, une direction financière ou une équipe achats intègre l’IA dans un workflow validé, traçable et connecté aux systèmes internes, la valeur devient beaucoup plus structurante. C’est précisément là qu’intervient la notion d’**IA agentique**. Contrairement à un chatbot qui répond à une demande ponctuelle, un agent IA peut enchaîner plusieurs actions : consulter une base de connaissances, extraire des données, déclencher une tâche, demander une validation, mettre à jour un outil métier ou transmettre un dossier à la bonne personne. Cette logique ouvre la voie à des gains importants, mais elle impose un cadre technique et organisationnel plus exigeant. ## La mesure de la valeur reste le point faible Le baromètre souligne une difficulté majeure : **71 % des répondants cherchent encore comment mesurer quantitativement la valeur apportée par l’IA**. Ce chiffre est particulièrement révélateur. Beaucoup d’entreprises constatent une amélioration de la productivité perçue, mais peinent à la convertir en indicateurs financiers ou opérationnels fiables. Les bénéfices cités confirment ce décalage. **86 % des répondants mentionnent les gains de temps et de productivité**, et **67 % évoquent des gains opérationnels**. En revanche, seuls **14 % parlent de réduction des coûts** et **10 % de croissance du chiffre d’affaires**. Autrement dit, l’IA est encore davantage vue comme un accélérateur de tâches que comme un moteur mesurable de performance économique. Pour dépasser cette limite, les entreprises doivent définir des indicateurs adaptés à chaque cas d’usage. Dans un centre de relation client, il peut s’agir du temps moyen de traitement, du taux de résolution au premier contact ou de la satisfaction client. Dans une direction juridique, on peut suivre le délai d’analyse contractuelle, le volume de documents traités ou le taux d’erreurs détectées. Dans la [finance](https://www.jaimelesstartups.fr/liste-des-startups-par-secteur-activite/fintech-legaltech/), les indicateurs porteront plutôt sur les délais de clôture, la qualité des rapprochements ou l’automatisation des contrôles. La bonne pratique consiste à établir une situation de référence avant le déploiement, puis à comparer les résultats après intégration de l’IA. Sans ce point de départ, le retour sur investissement reste impressionniste. Or les directions générales attendent progressivement des preuves : baisse des délais, diminution des risques, meilleure qualité de service, réduction des tâches répétitives, hausse du chiffre d’affaires ou amélioration de la conformité. ## Gouvernance : trouver le bon équilibre entre autonomie et contrôle humain À mesure que l’IA quitte le terrain de l’expérimentation pour toucher les processus, la gouvernance devient centrale. Le baromètre montre qu’aucun modèle ne s’impose encore nettement. **43 % des répondants associent la gouvernance de l’IA à un comité ou à une organisation partagée**, **38 % la rattachent à la DSI** et **19 % aux équipes métiers**. Cette répartition reflète la nature transversale du sujet. La DSI maîtrise l’architecture, la cybersécurité, les accès et l’intégration aux systèmes. Les métiers connaissent les processus, les règles de décision et les impacts opérationnels. Les directions juridique, conformité et risques doivent encadrer les usages sensibles, notamment lorsque des données personnelles, confidentielles ou stratégiques sont traitées. Le contrôle humain reste très présent : **62 % des répondants souhaitent qu’une personne valide chaque action réalisée par l’IA**. Ce choix traduit une prudence compréhensible, surtout dans les secteurs réglementés comme la banque, l’assurance, la santé, l’industrie ou les services publics. À l’inverse, seuls **5 % privilégient un modèle fondé uniquement sur des règles automatiques**, sans validation systématique. Toutefois, imposer une validation humaine à chaque étape peut limiter les gains de productivité. L’enjeu consiste donc à distinguer les actions à faible risque, qui peuvent être automatisées sous conditions, des décisions critiques qui exigent une supervision humaine. C’est le principe du **human-in-the-loop** : l’humain intervient lorsque le niveau de risque, d’incertitude ou d’impact le justifie. ## Les freins : sécurité, intégration et conduite du changement Les obstacles identifiés par les répondants sont cohérents avec les retours du marché. **52 % citent la sécurité, la gouvernance et la conformité** parmi les principaux freins. Ces préoccupations sont renforcées par le cadre réglementaire européen, notamment le RGPD pour la protection des données personnelles et l’AI Act, qui impose une approche par les risques pour certains systèmes d’IA. L’intégration technique arrive juste derrière. **48 % des répondants mentionnent la difficulté à connecter l’IA aux systèmes existants**. C’est un point souvent sous-estimé. Une IA réellement utile en entreprise doit pouvoir interagir avec un CRM, un ERP, un outil RH, une base documentaire, une messagerie collaborative ou une solution de gestion des tickets. Sans intégration, elle reste un outil périphérique. La conduite du changement est également citée par **48 % des participants**. Former les équipes ne suffit pas. Il faut clarifier les responsabilités, adapter les processus, rassurer sur l’évolution des métiers, définir les usages autorisés et accompagner les managers. Le risque n’est pas seulement technique : il est aussi culturel. Une IA mal expliquée peut créer de la méfiance, des usages clandestins ou des attentes irréalistes. Enfin, **43 % évoquent la difficulté à démontrer le ROI**. Ce frein est logique lorsque les projets IA sont lancés sans objectifs mesurables. Les entreprises les plus avancées adoptent généralement une approche progressive : sélectionner quelques cas d’usage à fort potentiel, encadrer les données, mesurer les résultats, puis industrialiser uniquement ce qui prouve sa valeur. ## Ofelia et le marché de l’orchestration IA Ofelia, anciennement Bonitasoft, se positionne sur le marché de l’**orchestration IA gouvernée**. L’entreprise française, certifiée ISO 27001, revendique plus de 150 clients et environ 80 collaborateurs entre Grenoble, Paris et les États-Unis. Son offre combine deux dimensions complémentaires : l’orchestration d’agents IA dans des environnements collaboratifs comme Slack ou Teams, et l’automatisation de processus métiers complexes via Bonita BPM. Ce positionnement répond à une demande émergente : passer d’outils IA isolés à des architectures capables de coordonner des tâches, des validations, des applications et des équipes. Pour les entrepreneurs et responsables innovation, le sujet devient stratégique. La valeur de l’IA ne dépendra pas seulement de la puissance des modèles, mais de leur capacité à s’insérer dans le fonctionnement réel de l’entreprise, avec des règles claires, des données fiables, une sécurité robuste et des indicateurs de performance partagés.