BusinessVentureBeat AI · 9 juil. 2026, 17:00· 2 min de lecture

L'IA en entreprise : un défi que le code seul ne résout pas

Résumé IASource uniqueImpact UE Pourquoi ça compte

Selon Michael Ameling, directeur produit de la plateforme technologique SAP Business Technology Platform, 81% des organisations disposent d'une stratégie détaillée en matière d'intelligence artificielle, mais seulement 12 à 16% d'entre elles parviennent effectivement à une exécution pilotée par l'IA. Le problème ne vient presque jamais de la qualité du code généré par les outils d'IA. Les entreprises qui ont investi massivement dans ces technologies se heurtent à un mur lorsque ce code doit fonctionner dans leurs environnements existants, car générer du code et le rendre opérationnel sont deux problèmes distincts. Pour les grandes entreprises, notamment les multinationales clientes de SAP dont certains systèmes tournent depuis dix ou vingt ans, le code doit répondre à des exigences strictes de conformité, de sécurité et de maintenabilité sur le long terme, des contraintes que la gestion du cycle de vie logiciel ne résout pas d'elle-même.

Ce constat a des implications concrètes pour l'industrie. Les équipes développent des prototypes convaincants, puis découvrent qu'elles n'ont pas accès aux données nécessaires, aux intégrations requises ou aux permissions pour faire tourner leur solution en conditions réelles. L'IA amplifie la maturité existante d'une organisation en matière de données et de processus, mais elle ne peut pas s'y substituer. Ce défi s'intensifie à mesure que l'IA passe de la simple production de code à l'exécution autonome d'actions: la latence, les coûts et la charge système augmentent fortement lorsque des agents fonctionnent en continu sur des données en direct plutôt que de produire un résultat ponctuel. Les exigences de performance d'un agent autonome opérant sur les systèmes transactionnels d'une multinationale n'ont rien à voir avec celles d'un simple copilote de développement.

Le véritable défi architectural, souvent sous-estimé, est celui de l'intégration dans des environnements hétérogènes combinant cloud, infrastructures legacy sur site et applications métier jamais conçues pour communiquer entre elles. Selon Ameling, la modernisation des systèmes reste indispensable, mais c'est justement l'IA qui en démultiplie la valeur: l'accès fédéré aux données et l'harmonisation des processus ne sont pas des alternatives à la mise à niveau d'un paysage informatique fragmenté, ils en sont la condition de rentabilité. Pour répondre à ces besoins, SAP mise sur sa Business AI Platform, qui regroupe des outils comme Joule Studio, l'Integration Suite, le Business Data Cloud et le SAP AI Agent Hub, afin de donner à la logique générée par l'IA une connaissance précise et à jour des systèmes d'entreprise sur lesquels elle doit s'exécuter.

Impact France/UE

SAP, éditeur européen majeur base en Allemagne, compte de nombreuses entreprises françaises et européennes parmi ses clients concernés par ces défis d'exécution de l'IA en entreprise.

💬 L'analyse de Mathieu

Bon, sur le papier 81% des boîtes ont une stratégie IA, mais 12 à 16% seulement passent à l'exécution, ça dit tout. Le code généré, c'est jamais le problème: le mur, c'est les accès aux données, les intégrations, les permissions sur des systèmes qui tournent depuis vingt ans. Retiens celle-là: l'IA n'invente pas la maturité data d'une boîte, elle se contente de l'amplifier, en bien comme en mal.

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1VentureBeat AI

Un seul type d'interface ne suffit pas pour l'IA en entreprise

Un même produit de plusieurs pages ou un article isolé ? Je vais rédiger la traduction-résumé directement à partir du texte fourni. Chaque grande rupture technologique s'accompagne d'un même pari : celui d'une interface unique qui deviendrait le point d'accès central aux systèmes d'entreprise. C'est aujourd'hui le discours dominant autour de l'IA en entreprise, où beaucoup imaginent qu'un système conversationnel unique remplacera progressivement les outils existants pour devenir le mode principal d'accès à l'information et d'exécution des tâches. Mais l'histoire des technologies d'entreprise raconte une trajectoire plus complexe. Le passage au cloud, par exemple, ne s'est pas fait de manière uniforme : certaines organisations ont basculé rapidement, d'autres ont maintenu pendant des années des environnements hybrides, chaque service modernisant ses outils à son propre rythme, en fonction de ses contraintes opérationnelles plutôt que d'un quelconque consensus sectoriel. Cette hétérogénéité reste vraie avec l'IA, malgré l'accélération technologique qu'elle a permise. Les équipes financières, soumises à des exigences de fiabilité des rapports, de contrôle et de validation, n'abordent pas l'IA de la même façon qu'une équipe d'analystes explorant des données opérationnelles, ou qu'un service client focalisé sur la rapidité de résolution des dossiers. Pour un responsable financier qui clôture ses comptes, l'intérêt de l'IA ne réside pas dans une nouvelle interface mais dans la réduction du temps de cycle de reporting. Pour un responsable des opérations confronté à des problèmes de stock, la priorité est de détecter les anomalies plus tôt et de les résoudre plus vite. Dans ces cas, la valeur de l'IA tient à la réduction de l'effort nécessaire pour accomplir des tâches déjà existantes plutôt qu'à l'ajout d'un nouveau mode d'interaction. À l'inverse, analystes, planificateurs et équipes opérationnelles réclament de plus en plus une interaction directe et conversationnelle avec les systèmes d'IA, pour explorer des scénarios et poser des questions qui ne rentrent pas dans des rapports préétablis, pour ce public, c'est justement l'interface elle-même qui apporte de la valeur. Ce constat reflète une réalité plus large sur la manière dont les entreprises évoluent : la complexité opérationnelle s'accumule progressivement, les systèmes se multiplient, les processus se fragmentent, et l'information se disperse entre applications, rapports et tableurs, obligeant les employés à passer un temps croissant à simplement localiser une donnée avant de pouvoir agir. Une grande partie de la valeur créée par les logiciels d'entreprise ces dernières décennies est venue de la réduction de cette fragmentation, en réunissant finances, opérations, stocks, données clients, planification et reporting dans des systèmes communs. L'IA s'attaque aujourd'hui à un problème connexe : une fois l'information consolidée dans des systèmes connectés, encore faut-il que chaque catégorie d'utilisateurs, du service client à la direction financière, puisse y accéder selon le mode qui correspond réellement à son métier, qu'il s'agisse d'automatisation silencieuse intégrée aux processus existants ou d'exploration conversationnelle libre. Note : le texte source fourni est tronqué en toute fin de dernier paragraphe ("employees stil..."), donc cette dernière phrase de conclusion peut être légèrement incomplète par rapport à l'article original.

BusinessOpinion

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2Le Big Data

IA en entreprise : sans méthode, les coûts dépassent les bénéfices

Tristan Duranté, cofondateur du cabinet Studeria et spécialiste de l'intelligence artificielle appliquée, alerte sur un décalage croissant entre l'équipement des entreprises françaises en outils d'IA générative et leur capacité réelle à en tirer des bénéfices mesurables. Selon lui, les logiciels dotés d'intelligence artificielle se sont diffusés dans la quasi-totalité des fonctions de l'entreprise, de la rédaction à la recherche documentaire en passant par l'automatisation des tâches administratives, mais cette diffusion technologique n'a pas été accompagnée d'une transformation équivalente des méthodes de travail. Beaucoup d'organisations, notamment des PME, multiplient les essais de solutions différentes sans revoir leurs processus internes, ce qui limite l'exploitation réelle des investissements consentis dans la recherche et l'innovation. L'expert pointe aussi la montée de ce qu'il appelle la « shadow AI », c'est-à-dire l'usage par les salariés d'outils d'intelligence artificielle non validés ni encadrés par leur employeur, un phénomène favorisé par la simplicité d'accès aux assistants conversationnels et aux générateurs de contenus. Ce constat a des implications concrètes pour les directions d'entreprise qui accumulent abonnements et licences sans stratégie de données définie en amont. Tristan Duranté résume la situation en soulignant qu'« accumuler des licences technologiques sans stratégie de données préalable ne garantit aucun retour sur investissement ». En clair, les dépenses en outils d'IA s'accumulent tandis que les gains de productivité restent difficiles à quantifier, faute de gouvernance claire sur l'usage des données et sur la cohérence des pratiques entre équipes. La généralisation de la shadow AI ajoute un risque supplémentaire, celui de la confidentialité des données sensibles de l'entreprise et du non-respect d'obligations réglementaires, à un moment où les cadres juridiques autour de l'intelligence artificielle se précisent en Europe. Pour les dirigeants, l'enjeu n'est donc plus seulement de s'équiper, mais de structurer l'adoption de ces outils pour que les investissements se traduisent réellement en performance. Ce diagnostic s'inscrit dans un contexte où les projets d'intelligence artificielle en entreprise restent encore majoritairement pilotés par les équipes techniques, alors que les usages concernent tout autant les ressources humaines, les fonctions commerciales, le marketing ou les services administratifs, ces métiers étant les premiers concernés par les processus que l'IA vise à transformer. Tristan Duranté plaide pour la diffusion d'une véritable culture de l'intelligence artificielle à l'échelle de toute l'organisation, ce qui suppose un travail préalable sur la qualité des données, une révision des procédures internes et des formations adaptées à chaque métier plutôt qu'à la seule direction informatique. Selon lui, les entreprises qui engagent dès maintenant cette montée en compétences prendront une avance durable, alors que les usages de l'intelligence artificielle sont appelés à devenir de plus en plus structurants dans les années à venir pour l'ensemble des secteurs économiques.

UEConcerne directement les PME et entreprises françaises, confrontées à un manque de gouvernance des données face à un cadre réglementaire européen sur l'IA qui se précise.

BusinessOpinion

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3AI News

OpenAI Frontier place les agents IA d'entreprise au cœur d'un combat que le secteur SaaS ne peut pas se permettre de perdre

OpenAI a lancé Frontier en février dernier, se positionnant officiellement comme une plateforme d'agents IA pour les entreprises. Mais derrière l'annonce se cache une offensive directe contre le modèle économique qui domine l'industrie du logiciel depuis deux décennies : la licence par siège. Conçu comme une couche sémantique transversale, Frontier connecte entrepôts de données, CRM, outils de ticketing et applications internes pour donner aux agents IA le même contexte métier qu'un employé humain. Uber, State Farm, Intuit et Thermo Fisher Scientific figurent parmi les premiers clients. L'enjeu dépasse largement la simple productivité. Si un agent IA exécute les tâches qui justifiaient auparavant l'abonnement d'un collaborateur à Salesforce ou à tout autre SaaS, la logique du paiement à l'utilisateur s'effondre. Fortune résume la crainte des acteurs en place : des plateformes comme Frontier pourraient rendre les logiciels SaaS « invisibles » et, par conséquent, moins valorisables. La directrice financière d'OpenAI, Sarah Friar, ne cache pas ses ambitions, les clients entreprise représentent aujourd'hui ~40 % du chiffre d'affaires de la société, et elle vise 50 % d'ici la fin de l'année. Les résultats des premiers déploiements illustrent l'ampleur du changement. Un fonds d'investissement mondial utilisant Frontier sur son processus commercial a récupéré plus de 90 % du temps que ses commerciaux consacraient aux tâches administratives. Un client technologique signale 1 500 heures économisées par mois en développement produit. Chez un grand industriel, un processus d'optimisation de production est passé de six semaines à une journée. La plateforme orchestre indifféremment des agents OpenAI, des agents maison et des agents tiers, y compris ceux de Google, Microsoft et Anthropic, ce qui lui confère une portée plus difficile à rejeter comme un simple enfermement propriétaire. Fidji Simo, CEO Applications d'OpenAI, a résumé le problème des silos lors du lancement en s'appuyant sur son expérience chez Instacart : « Nous avons passé des mois à intégrer chacun des outils sélectionnés. Nous n'avons même pas obtenu ce que nous voulions réellement, car chaque outil était bon pour un cas d'usage, mais ils n'étaient pas intégrés ni connectés entre eux. » Les acteurs établis tentent de s'adapter. Salesforce a affiché des résultats solides au T4 FY2026, 11,2 de milliards de $ de revenus trimestriels, 800 millions de $ de revenus récurrents annuels pour Agentforce, 29 000 contrats Agentforce signés, mais le titre a tout de même reculé en après-séance sur des prévisions décevantes. Sur l'ensemble de l'année, l'action a perdu plus de 27 %, une chute que les analystes attribuent davantage aux craintes liées à la disruption agentique qu'à une faiblesse fondamentale. En réponse, Salesforce a introduit un contrat de licence entreprise agentique à prix fixe pour Agentforce, tentant de rendre la consommation plus prévisible, signe que le secteur cherche encore sa nouvelle grammaire commerciale face à l'irruption des agents IA.

UELes entreprises européennes utilisant des logiciels SaaS à licences par siège (Salesforce, SAP, ServiceNow) doivent anticiper une disruption tarifaire structurelle si ce modèle d'agents IA se généralise en Europe.

BusinessOpinion

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4Latent Space

Cursor déploie l'IA au sein de l'entreprise

Pauline Brunet, vice-présidente de l'ingénierie déployée sur le terrain (forward deployed engineering) chez Cursor, a détaillé la stratégie d'entreprise de la startup lors d'un entretien avec Latent Space à l'occasion de l'AI Engineer World's Fair. Chez Cursor, plateforme de codage assistée par IA, cette fonction consiste à envoyer des ingénieurs directement chez les clients pour déployer des applications hautement configurables, adaptées à leurs systèmes et processus internes. L'équipe de Brunet travaille aujourd'hui avec des organisations issues des services financiers, des télécommunications, du développement logiciel, de la technologie et des semi-conducteurs, en aidant les directions IT et les CTO à mettre en place ce qu'elle appelle une "usine logicielle IA" (AI software factory), couvrant l'ensemble du cycle de vie du développement, de la planification à la maintenance en passant par l'écriture, la révision et les tests de code. Cursor prévoit de multiplier par dix la taille de cette équipe de forward deployed engineers d'ici la fin décembre. Le recrutement cible exclusivement des ingénieurs logiciels comptant au moins cinq ans d'expérience en production, capables de concevoir des systèmes et de faire des arbitrages techniques, tout en ayant une expérience significative de la relation client. Plusieurs recrues viennent d'entreprises comme Spotify, Rippling et Palantir, où elles avaient déjà déployé des systèmes en production pour des clients. Cette montée en puissance illustre un enjeu central de l'adoption de l'IA en entreprise : dépasser les usages individuels et isolés pour atteindre une transformation à l'échelle de l'organisation. Selon Brunet, le concept d'usine logicielle répond à un problème structurel actuel, à savoir que les différentes étapes du développement (conception, développement, gestion de produit) restent aujourd'hui cloisonnées entre équipes distinctes, chacune optimisant son propre travail avec l'IA de façon indépendante, sans cohérence d'ensemble. L'ambition de Cursor est de connecter ces silos pour créer un flux de travail unifié où les agents IA interviennent à chaque étape du cycle de développement logiciel. Ce virage traduit une évolution plus large du secteur de l'IA en entreprise, où le rôle de forward deployed engineer, à mi-chemin entre ingénierie logicielle, développement produit et implémentation client, s'impose comme une fonction stratégique. Il ne s'agit plus seulement de vendre un outil clé en main, mais d'accompagner sur le long terme des organisations complexes dans l'intégration d'agents IA à grande échelle, un mouvement que plusieurs acteurs de la tech observent de près alors que la compétition s'intensifie autour de l'automatisation du développement logiciel.

UELes entreprises européennes du secteur tech pourraient s'inspirer de ce modèle d'ingénierie déployée sur le terrain, mais aucun impact direct sur la France ou l'UE n'est mentionne.

BusinessActu

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