Selon Andus Labs, les obstacles organisationnels freinent le ROI de l’IA en entreprise

Créé en 2025 par Chris Perry, ancien dirigeant de Weber Shandwick, le cabinet de stratégie organisationnelle Andus Labs a identifié les principaux freins structurels qui empêchent les entreprises de tirer pleinement parti de l'intelligence artificielle. S'appuyant sur les conclusions de son baromètre Ground Truth Index, la société souligne que le retour sur investissement des projets d'IA repose bien davantage sur la capacité d'absorption de l'organisation et la préparation des équipes que sur les seules performances des modèles.

Suivre l'impact plutôt que la simple adoption

D'après Andus Labs, de nombreuses entreprises évaluent la réussite de l'IA à l'aide d'indicateurs superficiels comme le nombre de licences attribuées, les connexions enregistrées ou les agents IA déployés, plutôt qu'en observant les évolutions de la production opérationnelle. Bien que des taux d'adoption élevés soient régulièrement présentés aux conseils d'administration, les flux de travail sous-jacents demeurent inchangés : les tâches traditionnelles sont exécutées plus rapidement, sans pour autant générer de nouvelles capacités stratégiques.

Le cabinet constate également une fragmentation des responsabilités opérationnelles liées à l'IA entre la direction informatique, les ressources humaines et des centres d'excellence spécialisés. Faute d'un responsable exécutif unique doté de l'autorité nécessaire pour repenser les processus métiers, l'impact global sur l'entreprise reste sans véritable pilote.

Les principaux freins à l'adoption en entreprise

Le Ground Truth Index regroupe 300 schémas d'organisation documentés, issus d'interventions auprès de 595 entreprises. Pour élaborer cet indice, cinq agents IA d'analyse évaluent indépendamment les schémas candidats sur cinq critères distincts. Des chercheurs humains analysent ensuite les scores médians pour établir le classement final.

L'étude classe le syndrome des « chaises vides » en tête des obstacles à la création de valeur. Ce phénomène survient lorsqu'une organisation délègue un pouvoir décisionnel à des systèmes automatisés sans désigner le responsable humain comptable des résultats ou investi de l'autorité explicite pour annuler les recommandations émises.

Le deuxième frein majeur, intitulé « apprendre en se noyant », désigne la situation où des formations à l'IA sont imposées aux salariés sans que leur charge de travail habituelle ne soit allégée, ce qui limite l'adoption pratique. Parmi les autres obstacles recensés figurent l'« inertie active », où l'IA accélère des processus obsolètes au lieu de les réinventer, ainsi que la « peur de la dévaluation » éprouvée par les collaborateurs inquiets pour la pérennité de leur emploi.

Repenser les systèmes de travail pour les agents autonomes

Pour garantir un retour sur investissement à long terme, Andus Labs définit la valeur réelle de l'IA comme le produit des capacités technologiques par la capacité d'absorption de l'entreprise. À mesure que les modèles de pointe deviennent accessibles à tous les secteurs, l'avantage concurrentiel se déplace vers les structures décisionnelles internes, l'alignement des incitations et la fluidité des flux de travail.

Le cabinet préconise de remplacer les transmissions d'informations cloisonnées entre départements par de petites équipes transversales réunissant collaborateurs humains et agents IA autour d'objectifs ciblés. Par ailleurs, les cadres de gouvernance doivent garantir un contrôle humain sur les décisions stratégiques, tout en accordant une autonomie encadrée aux agents pour les tâches courantes à faible risque.

Illustration éditoriale générée par IA ; ce n’est pas une photographie documentaire.

Source: Chris Perry, Founder and CEO of Andus Labs – Interview Series