Les premiers gains de l’IA sont réels et mesurables, mais ils ne s’accumulent que si une organisation construit les fondations nécessaires pour les mettre à l’échelle.
Signe de la rapidité avec laquelle l’IA s’est imposée dans l’informatique, plus de la moitié (56 %) des organisations déploient désormais l’IA à grande échelle sur plusieurs flux de travail ou à un niveau critique pour l’entreprise où l’IA est pleinement intégrée et génère des améliorations continues. Seuls 2 % déclarent ne pas utiliser l’IA du tout.
Les impacts de l’adoption de l’IA à grande échelle apparaissent dans les données : Près de la moitié (45 %) des professionnels informatiques déclarent que l’IA rend leur travail plus rapide et meilleur, et 63 % disent passer moins de temps sur des tâches répétitives. Mais les gains ne sont pas universels. Le niveau de bénéfices dépend fortement de la manière dont une organisation a investi de façon intentionnelle dans la gouvernance, les compétences et les bons cas d’usage.
Au sein de l’environnement informatique, l’IA est intégrée dans la gestion des services informatiques (ITSM) et la gestion des terminaux, plus de la moitié des organisations signalant une utilisation large ou profondément intégrée dans ces deux domaines.
Dans l’ITSM, les applications actuelles les plus courantes comprennent la prise en charge des agents virtuels et des chatbots (58 %), la classification et le routage des tickets (56 %) et la résolution automatisée des tickets (51 %).
Dans la gestion des terminaux, l’IA gère déjà la détection d’anomalies (57 %), l’identification des vulnérabilités des appareils (55 %) et la priorisation des correctifs (47 %), avec une automatisation encore plus importante attendue dans les 24 prochains mois.
Les organisations matures ne se contentent pas d’utiliser l’IA pour signaler des problèmes sur les terminaux, elles l’utilisent pour résoudre les problèmes de manière autonome, comblant l’écart entre détection et remédiation sans aucune intervention humaine. Ces capacités constituent la base de la gestion autonome des endpoints (AEM), où l’IA ne se contente pas de détecter les problèmes mais les résout automatiquement.
Du côté prédictif, l’adoption de l’IA est presque universelle. Seulement 6 % des organisations informatiques déclarent ne pas utiliser du tout l’IA à des fins prédictives. Les principales applications incluent la maintenance prédictive, la planification des capacités (58 %) et la gestion des coûts du cloud (53 %).
En outre, 57 % des organisations informatiques utilisent l’IA agentique pour au moins plusieurs flux de travail informatiques importants, dont 17 % qui s’y appuient pour des flux de travail complets de bout en bout. 32 % supplémentaires testent actuellement l’IA agentique.
Le déploiement des agents IA est concentré dans le support informatique niveau 1 (L1) (61 %), les opérations réseau/infrastructure (59 %), le support spécialisé niveau 2 (L2) et les opérations sur terminaux (tous deux à 57 %). Cela est logique puisque ces fonctions sont celles où la gestion autonome des terminaux (AEM) apporte la plus forte valeur immédiate et où les organisations qui y investissent peuvent capter les gains de productivité les plus importants.
Ensemble, le support L1/L2, les opérations réseau/infrastructure et les opérations sur terminaux représentent les fonctions les plus volumineuses et les plus répétitives de l’informatique, précisément là où l’IA agentique offre le meilleur retour.
Le rythme de transformation disruptif observé ces deux dernières années ne ralentira pas de sitôt, étant donné que les organisations informatiques s’attendent à ce que près de la moitié (46 %) de leurs opérations soient automatisées dans les 18 prochains mois.
Sans surprise, la composition des équipes informatiques devrait évoluer en parallèle. Les professionnels informatiques anticipent une part nettement plus importante d’agents IA dans leurs équipes dans les 3 à 5 prochaines années que les employés de bureau, un écart qui reflète probablement une meilleure connaissance des cas d’usage de l’IA en entreprise ainsi qu’un niveau d’adoption plus avancé dans les opérations informatiques. En ce sens, l’expérience des professionnels informatiques en matière d’IA au travail constitue un indicateur avancé de la manière dont la technologie transformera l’ensemble de la main-d’œuvre.
Temps moyen économisé par les professionnels de l’informatique ayant une expérience avancée de l’IA.
Lorsqu’une organisation est mature dans son utilisation de l’IA, elle utilise non seulement la technologie plus souvent et plus largement que ses pairs ; elle maintient également une responsabilité plus claire pour les décisions liées à l’IA et des structures de gouvernance plus formelles. Ce faisant, les organisations utilisant une IA mature et à grande échelle obtiennent des résultats fondamentalement différents de ceux de leurs pairs. En matière de productivité, de collaboration et de planification des effectifs, l’écart entre les premiers expérimentateurs et les organisations à grande échelle est spectaculaire.
Résultats opérationnels :
Dans les organisations où l’IA est déployée à grande échelle ou critique pour l’activité, 54 % des professionnels informatiques déclarent que l’IA rend leur travail à la fois plus rapide et meilleur, soit plus du double du taux observé dans les organisations se situant au stade initial d’expérimentation ou de projets pilotes (24 %).
Et les professionnels informatiques qui utilisent l’IA au niveau individuel le plus avancé économisent en moyenne 6 heures par semaine, soit deux fois plus que les 3 heures économisées au niveau de maturité le plus faible.
Le même écart de performance est visible dans la détection proactive. Dans les organisations en phase d’expérimentation initiale, 43 % des professionnels informatiques déclarent que l’IA aide fréquemment leur équipe à détecter des problèmes avant que les utilisateurs finaux n’en soient conscients. Dans les organisations à grande échelle ou critiques pour l’activité, ce chiffre atteint 89 %. Ce constat représente l’un des écarts les plus marqués de cette étude : Les organisations matures en IA ne font pas simplement plus de choses ; elles opèrent à un niveau catégoriquement différent de performance et de résilience informatique.
La maturité IA porte ses fruits
Les organisations matures utilisent la détection proactive des problèmes à un taux deux fois plus élevé que les premiers expérimentateurs et surpassent systématiquement les organisations en phase initiale en termes de vitesse de résolution, de satisfaction client et d’économies de coûts.
Parmi les organisations à grande échelle ou critiques pour l’activité, 64 % mesurent l’impact de l’IA via le temps de résolution, 64 % via les scores de satisfaction client et 65 % via les économies de coûts, contre seulement 38 %, 26 % et 37 % respectivement dans les organisations en phase d’expérimentation.
Structure organisationnelle :
L’IA transforme également la manière dont les organisations informatiques sont structurées et dotées en personnel. Toutes entreprises confondues, près de trois organisations informatiques sur quatre (72 %) ont déjà créé des rôles ou des équipes dédiés à l’IA, et 13 % supplémentaires prévoient de le faire. Pour les organisations à grande échelle ou critiques pour l’activité, 91 % déclarent disposer de rôles ou d’équipes dédiés à l’IA.
Les rôles les plus courants centrés sur l’IA ? Les responsables produit/programme IA (54 %), les spécialistes IA intégrés (51 %) et les comités de gouvernance (50 %) deviennent la norme.
Une refonte organisationnelle plus large est également en cours : 37 % des organisations déclarent qu’au moins certains rôles ou équipes ont été significativement remodelés parce que l’IA prend désormais en charge une partie de leur travail, un chiffre qui atteint 57 % dans le secteur technologique.
Confiance et orientation des effectifs :
Les environnements IA matures produisent également des effectifs plus adaptables et tournés vers l’avenir. Au niveau individuel, l’intention de se former, c’est-à-dire la proportion d’employés prévoyant de mettre à jour leurs compétences en réaction à l’impact de l’IA, augmente fortement avec la maturité en IA, passant de seulement 37 % au niveau de base à 86 % parmi les utilisateurs les plus avancés.
L’exposition favorise l’optimisme :
L’intention de se former passe de 37 % chez les utilisateurs basiques à 86 % chez les plus avancés, soit un écart de 49 points qui montre une main-d’œuvre activement engagée dans son propre avenir.
L’IA permet aux équipes informatiques d’économiser des milliers d’heures, de passer d’un mode réactif à un mode proactif et de libérer de la capacité pour les tâches qui comptent réellement.
Les professionnels de l’informatique réaffectent la capacité récupérée vers des tâches qui restaient auparavant sans réponse.
La moitié (50 %) des professionnels de l’informatique déclarent que l’IA les aide à se concentrer sur des tâches plus complexes ou stratégiques, et 45 % affirment qu’elle leur offre une meilleure visibilité et de meilleurs connaissances pour la prise de décision. Autrement dit, les heures récupérées sont consacrées aux tâches qui nécessitent réellement un jugement humain.
La véritable ligne de fracture en matière de maturité de l’IA est le passage du réactif au proactif. L’IA est essentielle à ce basculement, mais elle ne peut pas y parvenir seule. L’IA fait émerger des signaux et guide la prise de décision ; la gestion autonome des terminaux fournit la discipline et la structure de flux de travail qui transforment ces signaux en actions, permettant aux équipes informatiques de résoudre les problèmes avant même que les utilisateurs finaux ne les rencontrent.
À grande échelle, l’automatisation pilotée par l’IA ne se contente plus d’alerter ; elle agit de manière autonome. Par exemple : ajustement automatique des paramètres de performance (52 %), isolation des dispositifs à risque (50 %), redémarrage des services (47 %) et application des correctifs (46 %). Dans les organisations matures ou à grande échelle, ces applications autonomes sont utilisées à un taux plus de deux fois supérieur à celui des organisations moins matures.
C’est le cœur opérationnel de la gestion autonome des terminaux (AEM) : non pas simplement des alertes plus intelligentes, mais une IA qui agit sur les signaux sans attendre d’intervention humaine. Contrairement à la gestion traditionnelle des terminaux, qui repose sur des analyses planifiées et une remédiation manuelle, la gestion autonome des terminaux comble le fossé entre détection et résolution, agissant souvent avant même que les utilisateurs finaux ne sachent qu’un problème existait.
Au-delà des heures économisées, la maturité individuelle en matière d’IA entraîne également un changement fondamental dans la manière dont les professionnels de l’informatique passent leurs journées de travail.
Ces écarts de points représentent parmi les différences de maturité les plus importantes de l’étude.
De plus, l’IA brise les silos qui ont historiquement ralenti les équipes. 60 % déclarent utiliser davantage d’outils et de plateformes communs entre informatique, sécurité et équipes métier ; 57 % disent que l’IA a amélioré le partage des connaissances ; 53 % déclarent partager plus facilement les données ; et 50 % ont créé des flux de travail communs couvrant plusieurs équipes. Tous ces indicateurs augmentent significativement chez les professionnels de l’informatique qui utilisent l’IA de manière plus extensive.
Les responsables informatiques doivent désormais réfléchir attentivement à la manière dont ils vont redéployer le temps et la capacité récupérés. Les responsables informatiques les plus tournés vers l’avenir se posent la question :« Que devrait faire l’informatique qu’elle n’avait jamais le temps de faire auparavant ? »
Les organisations qui vont aller de l’avant sont celles qui se concentrent sur les résultats commerciaux et garantissent que la responsabilité est structurelle, intégrée et clairement définie. Chaque responsable informatique doit se demander : « Ce que nous avons adopté génère-t-il vraiment les rendements que nous voulons ? Les employés perçoivent-ils cette même valeur ? » Car au final, l’IA permet aux humains d’être encore meilleurs dans ce qu’ils font.
Sterling Parker
Senior Vice President of Global Solutions and Services, Ivanti
Les entreprises évoluent plus rapidement dans le déploiement de l’IA que dans la gouvernance de l’IA. Avec près de la moitié des opérations informatiques qui devraient être automatisées dans les 18 mois, cet écart devient une responsabilité.
La gouvernance est une base non négociable pour l’adoption de l’IA, et non simplement un sous-produit de la maturité croissante. Construire cette base nécessite des protocoles clairs et intégrés (par exemple : quand l’IA peut agir de manière autonome et quand elle doit escalader), ainsi que la discipline organisationnelle pour les respecter.
Les recherches d’Ivanti montrent que le déploiement de l’IA s’accélère rapidement, mais les structures de gouvernance conçues pour le soutenir n’ont pas suivi le rythme.
La plupart des organisations informatiques déclarent disposer de processus de gouvernance IA de base :
Mais les professionnels de l’informatique admettent que ces protocoles ne sont pas toujours respectés.
Le déficit de responsabilité est frappant : 85 % des professionnels de l’informatique affirment qu’il existe un responsable identifié pour chaque agent IA et chaque flux de travail dans leur organisation. Seuls 42 % déclarent que la responsabilité est en fait claire.
Parmi les entreprises disposant de politiques IA, seulement 24 % des employés déclarent que ces politiques sont suivies « très régulièrement » (c’est-à-dire presque tout le temps) dans le travail quotidien. Lorsque la responsabilité est floue et que les politiques sont appliquées de manière incohérente, l’IA fonctionne à partir de données fragmentées et non vérifiées plutôt que d’un système de référence fiable. Les conséquences s’accumulent rapidement.
L’IA non autorisée ajoute une couche supplémentaire de complexité. Lorsque les employés utilisent des outils d’IA non autorisés pour contourner des processus d’approbation trop lents, ils contournent les structures de gouvernance existantes, créant des angles morts qui affaiblissent la supervision organisationnelle. Les secteurs réglementés, notamment le secteur public, la santé et l’éducation, présentent les taux les plus élevés d’utilisation d’outils d’IA non autorisés, et les taux les plus faibles d’outils fournis par l’employeur.
Autre point de tension : Les dirigeants organisationnels sont presque deux fois plus susceptibles de garder leur utilisation de l’IA secrète par rapport aux autres employés (42 % contre 23 %). Parmi les dirigeants qui cachent leur utilisation de l’IA, 52 % déclarent le faire pour obtenir un « avantage secret ».
Les organisations qui n’ont pas comblé l’écart entre responsabilité nominale et responsabilité réelle déploient en réalité l’IA et l’automatisation sur une base qui n’est ni sécurisée ni conçue pour évoluer.
La bonne nouvelle :
Les recherches d’Ivanti montrent que la gouvernance s’améliore fortement avec la maturité.
Dans les organisations à grande échelle ou critiques pour l’activité, 69 % déclarent disposer d’une gouvernance complète, contre seulement 15 % dans les organisations en phase d’expérimentation. Mais même 69 % laissent une marge d’amélioration : Près d’un tiers des organisations informatiques les plus matures fonctionnent encore sans gouvernance pleinement intégrée.
La gouvernance elle-même est désormais l’obstacle le plus souvent cité à un déploiement plus rapide de l’IA. Parmi les professionnels de l’informatique, 27 % identifient la gouvernance, la sécurité ou la conformité comme le principal obstacle au déploiement, devant le manque de compétences (20 %), les limites technologiques (17 %) et les défis liés aux données (14 %).
Pour lever cet obstacle, les organisations doivent définir quand et comment faire confiance aux résultats de l’IA (c’est-à-dire quand les flux de travail nécessitent une intervention humaine). Ces décisions ont des conséquences importantes : 68 % des professionnels de l’informatique ont personnellement observé des hallucinations de l’IA avec un impact opérationnel potentiel. Plus de la moitié (52 %) déclarent que leur équipe a détecté les erreurs avant qu’elles ne causent des problèmes (16 % n’ont pas eu autant de chance).
Et pourtant, malgré des preuves claires des imperfections de l’IA, les professionnels de l’informatique déclarent faire confiance à ses capacités de prise de décision. Parmi les utilisateurs les plus avancés de l’IA, 49 % déclarent faire pleinement confiance aux résultats générés par l’IA qui influencent les décisions informatiques.
Une gouvernance efficace résout ce paradoxe en définissant des seuils de confiance pour différentes opérations. Par exemple : permettre aux IA de redémarrer automatiquement des services défaillants ou d’appliquer des correctifs de routine, tout en exigeant une validation humaine pour les modifications de configuration à l’échelle du système ou les réponses aux incidents critiques.
Lorsqu’elle est bien conçue, la gouvernance accélère le déploiement au lieu de le freiner.
Plutôt que de jouer sans fin au jeu du « tape-taupe » avec les usages d’IA non autorisés, les entreprises tournées vers l’avenir évoluent vers un modèle d’activation gouvernée. Cela signifie passer à une gouvernance basée sur des garde-fous : établir des limites opérationnelles claires qui permettent aux équipes de déployer en toute confiance sans approbation au cas par cas.
Brooke Johnson
Chief Legal Counsel, Senior Vice President of Security and Human Resources, Ivanti
Les professionnels de l’informatique qui utilisent le plus l’IA sont aussi les plus confiants quant à leur rôle dans un avenir alimenté par l’IA.
Les recherches d’Ivanti montrent que la peur explicite du remplacement d’emploi est faible. Au total, 79 % des professionnels de l’informatique et 77 % des employés de bureau déclarent qu’ils ne sont « pas du tout » ou seulement « quelque peu » inquiets à l’idée que l’IA réduise ou remplace leur emploi. Et lorsqu’on leur demande ce qu’ils ressentiraient si un poste ouvert était occupé par un agent IA, 72 % des professionnels de l’informatique déclarent qu’ils seraient soulagés ou prudemment optimistes (contre 42 % des employés de bureau).
En réalité, de nombreux professionnels de l’informatique affirment que l’IA a transformé leur vie professionnelle de manière positive :
Une grande part des professionnels de l’informatique considère l’IA comme bien plus qu’un simple outil utile ; ils la voient comme un collaborateur au travail. Parmi les utilisateurs les plus avancés, 37 % décrivent désormais les systèmes d’IA comme étant principalement ou entièrement un coéquipier virtuel, contre seulement 10 % au niveau basique. Et plus de la moitié des professionnels de l’informatique (53 %) déclarent qu’ils seraient à l’aise à l’idée que leur performance soit comparée à celle d’un agent IA.
Cependant, une collaboration efficace ne signifie pas une confiance inconditionnelle. La plupart des professionnels de l’informatique ont une vision lucide des situations où le jugement humain reste indispensable. Par exemple, 55 % déclarent qu’ils ne s’appuieraient jamais sur l’IA sans validation humaine pour des incidents de haute gravité, et 52 % disent la même chose pour la communication d’incidents aux dirigeants ou aux parties prenantes.
À mesure que les tâches routinières sont transférées à l’IA, les compétences les plus importantes évoluent également. La majorité (83 %) des professionnels de l’informatique estiment que, à mesure que l’IA automatise davantage de tâches routinières, l’intelligence émotionnelle (EQ) deviendra plus importante pour leur profession.
Lorsque l’IA prend en charge des tâches comme la détection et la remédiation, les professionnels de l’informatique passent d’un mode de gestion des incidents à un rôle plus stratégique. De plus en plus, ils devront comprendre les besoins de l’entreprise, prendre des décisions sur les risques et les priorités, et expliquer des décisions techniques complexes à des personnes non techniques.
La culture de l’IA est une compétence clé pour les professionnels de l’informatique comme pour les employés de bureau.
Les professionnels de l’informatique évaluent leur propre niveau de maîtrise de l’IA comme élevé ou très élevé, presque deux fois plus que les employés de bureau (62 % contre 27 %). Cela s’explique : Ils sont beaucoup plus susceptibles d’utiliser l’IA fréquemment ou comme une partie pleinement intégrée de leur travail (51 % contre 33 %).
Cette différence de maîtrise de l’IA est également une source de friction.
Les employés de bureau déclarent qu’il leur faut en moyenne 3,2 tentatives pour obtenir un résultat exploitable à partir de leur principal outil d’IA au travail. Pour les employés de bureau qui n’ont pas reçu de formation formelle ou d’outils conçus spécifiquement, chaque interaction retravaillée avec l’IA risque de générer de la frustration et d’éroder la confiance dans la promesse de productivité de l’IA avant même qu’elle n’ait eu le temps de produire des résultats.
Les deux groupes doivent renforcer leurs compétences. La maîtrise ne consiste pas seulement à utiliser l’IA ; il s’agit de savoir quand lui faire confiance, quand la contourner et quand la remettre en question.
Les premiers gains de l’IA sont réels et mesurables, mais ils ne s’accumulent que si une organisation construit les fondations nécessaires pour les mettre à l’échelle.
Les données sur la maturité transmettent un message important aux organisations qui ont l’impression d’être en retard : Les organisations n’ont pas besoin de passer immédiatement aux déploiements d’IA les plus sophistiqués pour obtenir des résultats significatifs. Les gains commencent tôt et se cumulent avec l’investissement.
Pour la plupart, cela signifie tirer davantage parti de l’automatisation déjà en place. Un grand nombre d’équipes informatiques disposent d’une capacité inexploitée dans leurs outils et leurs flux de travail. Étendre ce qui fonctionne déjà est plus rapide, moins risqué et souvent plus impactant que lancer de nouveaux projets pilotes IA. Mais ces gains initiaux ne se cumulent que si l’organisation construit une base capable de passer à l’échelle.
Les organisations qui ont comblé le déficit de gouvernance partagent une approche commune : La responsabilité est structurelle (c’est-à-dire intégrée et automatisée dans les politiques et les pratiques). Chaque agent et flux de travail d’IA a un responsable identifié, et les parcours d’escalade sont définis avant d’être nécessaires. Des politiques existent et sont réellement appliquées. Et la gouvernance est intégrée dès le départ, et non ajoutée après coup. Sans ce type de fondation unifiée, le risque lié à l’IA autonome dépasse ses bénéfices.
Atteindre une gouvernance de premier plan implique :
Résultat : des décisions automatisées, une remédiation intelligente, moins de perturbations et un risque réduit.
On ne peut pas gouverner ce que l’on ne voit pas. Les organisations qui réussissent aujourd’hui à passer à l’échelle se regroupent autour d’une plateforme unifiée qui sert de système de référence, en particulier pour les composants d’IA agentique. C’est cette base qui rend l’IA auditable, prévisible et capable de passer à l’échelle.
Sterling Parker
Senior Vice President of Global Solutions and Services, Ivanti
Les organisations qui tirent le meilleur parti de l’IA repensent fondamentalement ce que font leurs équipes. Plus d’une organisation sur trois (37 %) déclare qu’au moins certains rôles ou équipes informatiques ont été profondément transformés par l’IA, un chiffre qui atteint 57 % dans le secteur technologique. Et 72 % ont déjà créé des rôles ou des équipes dédiés à l’IA, avec 13 % supplémentaires qui prévoient de le faire.
Lorsque l’IA prend en charge la détection, le tri et la remédiation de routine, la valeur de l’informatique se déplace vers des activités nécessitant contexte, jugement et relations. La transition nécessite :
L’intention de se former passe de 37 % au niveau basique à 86 % chez les utilisateurs les plus avancés.
Autrement dit, les personnes qui utilisent le plus l’IA sont aussi les plus motivées pour continuer à progresser.
Les organisations doivent élaborer des programmes structurés pour soutenir cette vague croissante d’intérêt pour l’IA et d’intention de renforcement des compétences :
L’exposition à l’IA, combinée à un fort soutien à la montée en compétences, produit des équipes plus confiantes. Les organisations qui proposent formation, refonte des rôles et développement de carrière liés à la maturité IA sont plus susceptibles de retenir des employés confiants face à l’impact de l’IA, ainsi que sur leur propre capacité à y participer.
Étant donné que plus de la moitié des organisations informatiques déploient déjà l’IA à grande échelle ou à un niveau critique, et que 46 % des flux de travail informatiques devraient être automatisés dans les 18 prochains mois, la fenêtre pour agir de manière mesurée et réfléchie se réduit. La question n’est plus de savoir si l’IA va transformer l’informatique, c’est déjà le cas. La véritable question est de savoir si les organisations façonneront cette transformation ou si elles la subiront.
Ivanti a interrogé 3 900 employés dans six pays, les États-Unis, le Royaume-Uni, la France, l’Allemagne, l’Australie et le Japon, en février et mars 2026. Notre objectif : comprendre comment l’IA transforme les opérations informatiques et les dynamiques de main-d’œuvre à travers les régions et les secteurs.
L’enquête comprenait deux groupes de répondants distincts : 1 500 professionnels de l’informatique dont les principales responsabilités sont liées à l’informatique ou à la cybersécurité, et 2 400 employés de bureau occupant des postes non informatiques. Tous les participants travaillaient pour des organisations employant au moins 500 personnes.
Ce rapport s’appuie sur deux échelles de maturité distinctes, chacune mesurant une dimension différente de l’adoption de l’IA. La première est une échelle de maturité de l’IA organisationnelle, qui reflète à quel point une organisation a intégré l’IA dans ses opérations informatiques. Les répondants (professionnels de l’informatique) ont évalué leur organisation sur une échelle de cinq points allant de « Expérimentation précoce : pilotes ou preuves de concept » à « Utilisation à grande échelle, critique pour l’entreprise avec amélioration continue ». Dans ce rapport, les comparaisons portent principalement sur les organisations en phase d’expérimentation initiale et celles ayant une utilisation de l’IA à grande échelle/critique, les deux extrémités du spectre d’adoption active. Les organisations ne déclarant pas utiliser l’IA sont exclues des comparaisons de maturité.
Le deuxième est une échelle de maturité individuelle de l’IA, qui reflète la profondeur à laquelle une personne intègre l’IA dans son propre travail quotidien. Les répondants (professionnels de l’informatique et employés de bureau) ont choisi parmi cinq profils allant de « Utilisation de base : utilisation occasionnelle d’outils de chat IA pour des tâches simples » à « Automatisation avancée : création de flux de travail basés sur l’IA ou utilisation d’agents IA qui fonctionnent indépendamment ». Lorsque les résultats sont segmentés par maturité individuelle, le rapport compare les utilisateurs basiques et les utilisateurs en automatisation avancée.
La collecte d’informations par auto-déclaration comporte des limites, car les personnes peuvent être biaisées dans l’évaluation de leurs propres efforts ou des capacités de leur organisation. Nous invitons les lecteurs à garder ces limites à l’esprit lors de l’interprétation des résultats.
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