Pourquoi les entreprises reportent leurs projets d’IA ?
Une enquête mondiale menée par Cloudera révèle que 95 % des entreprises ont reporté ou annulé au moins un projet d'intelligence artificielle au cours des douze derniers mois. L'étude, baptisée The Great AI Re-Architecture et réalisée par Wakefield Research entre le 5 et le 22 juin 2026, repose sur les réponses de 1 500 spécialistes des données et des infrastructures issus de neuf pays répartis entre les Amériques, l'Europe, le Moyen-Orient, l'Afrique et l'Asie-Pacifique. Malgré ce taux d'abandon élevé, l'adoption de l'IA reste massive puisque 77 % des organisations interrogées l'utilisent déjà activement dans leurs opérations. Les freins identifiés concernent principalement la gouvernance des données, la conformité réglementaire et l'inadéquation des architectures existantes. Pour 72 % des entreprises, une refonte profonde de leur architecture de données est jugée nécessaire pour soutenir les futurs usages de l'IA, et 75 % affirment que ces technologies ont déjà transformé leurs pratiques de stockage.
Résumé et traduction réalisés par Le Fil IA à partir de Le Big Data. Lire l'article original →
Ce constat a des conséquences directes sur les budgets et l'organisation interne des entreprises. Les charges de travail liées à l'IA ont fait grimper les coûts d'infrastructure pour 84 % des personnes interrogées, tandis que 73 % estiment que l'intelligence artificielle a accru la complexité du contrôle des données. Le chiffre le plus frappant reste celui des entreprises les plus touchées : 55 % déclarent avoir reporté ou annulé plus de six projets en un an pour des raisons liées à la gouvernance ou à la réglementation. La circulation constante des données, avec 97 % des organisations qui déplacent leurs informations entre plusieurs environnements au moins une fois par mois, illustre l'ampleur du défi opérationnel. Pour Sergio Gago, directeur technique de Cloudera, les architectures pensées pour l'analyse de données traditionnelle atteignent désormais leurs limites face aux exigences de l'IA, qui réclament un socle technique capable d'exécuter les charges de travail au bon endroit sans sacrifier la sécurité ni le contrôle.
Cette pression pousse un nombre croissant d'entreprises vers des modèles hybrides, combinant cloud public, cloud privé et infrastructures sur site. Deux tiers des organisations, soit 66 %, ont ainsi rapatrié des charges de travail d'IA depuis le cloud public vers des environnements privés ou internes au cours de l'année écoulée. Un quart des entreprises prévoit même de faire de l'approche hybride leur priorité stratégique pour les deux prochaines années. Cette réorganisation traduit un basculement plus large dans l'industrie, où la maîtrise des données et la conformité réglementaire deviennent des critères aussi déterminants que la puissance de calcul pour réussir le déploiement de l'intelligence artificielle à grande échelle.
L'etude inclut l'Europe parmi les regions sondees et souligne des defis de gouvernance des donnees et de conformite reglementaire directement pertinents pour les entreprises europeennes.