L’IA générative atteint un plateau : pourquoi l’après GPT-5 oblige les entreprises à revoir leur stratégie ?

Les avancées en matière de raisonnement, de multimodalité et d’automatisation ouvrent de nouvelles perspectives et marquent un tournant. La transformation des usages, des organisations et de la performance opérationnelle se construit désormais dans la manière dont les acteurs économiques intègrent les modèles à leurs processus et à leurs systèmes. Le plateau observé n’est pas technologique ; il est stratégique.

Quand la puissance ne suffit plus

GPT-5 met en lumière un déplacement profond des enjeux. Le débat ne porte plus sur la performance intrinsèque des modèles, mais sur la capacité des organisations à en faire un levier de valeur concret et durable. Dans de nombreux projets, le constat est récurrent : des démonstrations convaincantes, suivies de mises en production complexes, des résultats hétérogènes selon les métiers et une dépendance accrue à des modèles généralistes dont le comportement reste difficile à maîtriser.

Malgré leur niveau de maturité, les modèles restent encore difficiles à intégrer à grande échelle dans les organisations. Près de quatre projets d’IA sur cinq, soit environ 80 %¹, n’atteignent pas leurs objectifs ou sont abandonnés en cours de route. Un taux d’échec presque deux fois supérieur à celui des projets IT traditionnels.² L’IA générative, longtemps perçue comme un accélérateur naturel de transformation, devient un dispositif exigeant à piloter. Les directions générales déplacent alors leur attention vers des questions plus structurantes : coûts d’exploitation, risques opérationnels, robustesse des réponses et capacité à démontrer un retour sur investissement tangible.

Pour les entreprises, la création de valeur ne se joue plus dans le choix du “meilleur” modèle ou dans l’optimisation des prompts. Elle dépend avant tout de la structuration des usages. Cette évolution redéfinit les attentes vis-à-vis des fournisseurs de Large Language Models (LLM) désormais attendus sur leur capacité à servir des cas concrets et opérationnels. L’exemple de Claude, d’Anthropic, spécialisé dans le développement informatique, illustre cette transition vers des modèles conçus pour s’intégrer efficacement dans des contextes métiers précis.

Sortir de l’illusion du modèle central

Ce plateau marque une étape de maturité. Il invite les entreprises à dépasser la fascination pour la performance brute et à se recentrer sur l’essentiel : des applications concrètes, des systèmes robustes et une relation de confiance durable.

Dans de nombreuses structures, la stratégie IA reste pourtant articulée autour d’un modèle central présenté comme capable de tout comprendre, tout décider et tout produire. Cette vision montre aujourd’hui ses limites et freine la création de valeur à long terme. La valeur se construit désormais dans l’architecture qui encadre l’IA. Structuration des connaissances, délimitation claire des usages, spécialisation par cas métier et orchestration des règles, des données et de la génération deviennent des facteurs clés de performance. L’IA générative s’inscrit ainsi comme une brique au sein d’un système plus large, conçu pour garantir cohérence, maîtrise et fiabilité.

Les entreprises les plus performantes seront celles qui sauront utiliser des systèmes d’IA utiles avant d’être spectaculaires, maîtrisés avant d’être autonomes, et durables avant d’être simplement innovants.

2026 : l’IA entre dans l’ère du résultat

À l’horizon 2026, l’IA s’inscrit pleinement dans une phase de maturité économique et opérationnelle. L’entrée en application progressive de l’AI Act ³ accompagne et accélère ce mouvement. En imposant des exigences accrues en matière de compréhension, de pilotage et d’explicabilité, il pousse les entreprises à structurer des dispositifs plus lisibles, mieux gouvernés et étroitement alignés avec les enjeux métiers.

Dans ce contexte, les organisations sortent progressivement de la logique d’expérimentation pour concentrer leurs investissements sur des usages capables de produire des résultats mesurables et industrialisables. L’IA s’intègre au cœur des processus : elle automatise des chaînes de tâches, accompagne la prise de décision et collabore étroitement avec les équipes humaines. Elle devient un levier structurant de transformation opérationnelle.

Pour répondre à ces nouvelles exigences de performance et de maîtrise, les stratégies technologiques se diversifient. Les organisations combinent grands modèles et modèles plus spécialisés afin d’optimiser les coûts, l’impact énergétique et l’alignement métier. Cette approche suppose une orchestration fine, dans laquelle l’expertise humaine joue un rôle central pour cadrer les usages, superviser les décisions et garantir la fiabilité des systèmes déployés.

Le futur de l’IA se jouera dans la capacité des organisations à transformer ces technologies en leviers durables de performance et de confiance. Cette valeur reposera sur un équilibre : des entreprises en mesure de structurer des usages métiers précis et des éditeurs de modèles capables de faire évoluer leurs modèles vers une spécialisation réellement opérationnelle.