Décryptage · 23 octobre 2026. Un chiffre très repris, examiné à la source. Niveau de preuve : C, déclaratif ; rapport original non diffusé librement.

« 95 % des projets d’IA en entreprise échouent. » Depuis août 2025, le chiffre est devenu un argument massue, aussi bien pour les sceptiques que pour les vendeurs de conseil. Il vient d’un rapport du MIT. Mais que mesure-t-il vraiment ?

Source fragileC · déclaratif

Le rapport du programme NANDA du MIT estime qu’environ 95 % des projets pilotes d’IA générative n’ont pas d’effet mesurable sur les résultats financiers. « Ne pas produire de gain financier mesurable » n’est pas « échouer », et la méthode n’est pas détaillée publiquement.

La source

Ce que dit le rapport « The GenAI Divide »

Publié à l’été 2025 sous la direction d’Aditya Challapally, le rapport repose sur trois types de matériaux :

  • Environ 150 entretiens avec des dirigeants d’entreprise.
  • Une enquête auprès de 350 salariés.
  • L’analyse de 300 déploiements d’IA rendus publics.

Environ 5 % des projets pilotes produiraient une croissance rapide du chiffre d’affaires ; les autres n’auraient pas d’effet mesurable sur les résultats ou ne dépasseraient pas le stade du pilote.

Pourquoi la source est fragile

Quatre raisons d’être prudent

  1. Une définition étroite de l’échecLe critère est un gain financier mesurable, à court terme. Un outil qui fait gagner du temps sans effet visible sur le chiffre d’affaires compte comme un « échec ».
  2. Deux mesures différentesLes reprises parlent tantôt de projets « sans retour financier », tantôt de projets « qui ne passent jamais à l’échelle ». Ce ne sont pas les mêmes résultats.
  3. Une méthode peu documentéeLa façon de calculer les 95 %, la période couverte, la définition d’un « projet » et la sélection des échantillons ne sont pas détaillées publiquement.
  4. Un accès restreintLe rapport n’était accessible qu’après un formulaire : la plupart des reprises citent un article de presse, pas le rapport lui-même. Nous non plus ne l’avons pas consulté directement.

Ce qui reste utile

Deux enseignements plus solides que le chiffre

  • Acheter plutôt que tout développer : selon le rapport, les outils achetés à des fournisseurs ou construits en partenariat réussissent environ deux fois sur trois, contre une fois sur trois pour les développements internes.
  • Les gains sont souvent dans les fonctions support : automatisation de processus, moindre recours à la sous-traitance, efficacité administrative, alors que plus de la moitié des budgets d’IA iraient aux ventes et au marketing.

Ces deux points rejoignent ce que montrent d’autres travaux : l’effet de l’IA dépend surtout de l’organisation, de l’accompagnement et de la formation. Voir notre dossier IA et compétences en France.

À retenir

Comment citer ce chiffre correctement

À éviter : « 95 % des projets d’IA échouent. »

À écrire : « Selon un rapport du programme NANDA du MIT (2025), fondé sur des entretiens, une enquête et l’analyse de déploiements publics, environ 95 % des projets pilotes d’IA générative n’auraient pas produit de gain financier mesurable. La méthode n’est pas publiée en détail. »

Questions fréquentes

Vos questions

Le rapport vient-il vraiment du MIT ?

Oui, du programme NANDA rattaché au MIT Media Lab. L’origine est sérieuse ; c’est la méthode, peu documentée publiquement, qui limite la portée du chiffre.

Faut-il en conclure que l’IA ne sert à rien en entreprise ?

Non. Le rapport mesure des gains financiers à court terme sur des projets pilotes. Il ne mesure ni les gains de temps, ni la qualité, ni les effets à plus long terme.

Quel chiffre citer à la place ?

Pour la France, des statistiques publiques : 18 % des entreprises de 10 salariés ou plus utilisaient l’IA en 2025 (Insee). Voir notre dossier IA et emploi.

Sources

Citer ce décryptage : MARSOL, Sylvain. « 95 % des projets d’IA échouent ? Une source fragile ». Decryptia, 23 octobre 2026.

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