par Stéphane 
Le 29 janvier 2026 – Après l’euphorie de 2025, de nombreuses entreprises constatent un manque de retour sur leurs investissements en IA générative. Comment faire fructifier sa stratégie numérique et gagner en rentabilité ? DataScientest, organisme de formation spécialisé dans les métiers de la data, de la tech et de la cybersécurité, identifie 3 leviers d’actions pour performer en 2026.
Passer d’une phase d’expérimentation à une politique de gouvernance des données
Si les entreprises ont massivement investi dans des « Proof of Concepts » (POC) et des licences logicielles, beaucoup peinent aujourd’hui à justifier le retour sur investissement et ce que l’IA apporte réellement à leur organisation. Selon DataScientest, la peur de manquer le train de l’IA a poussé les dirigeants à déployer des outils dans la précipitation, sans vision stratégique claire sur l’apport réel de l’IA au business.
L’IA générative a transformé un sujet technique en enjeu critique de gouvernance. Les PME et ETI, dans leur course pour ne pas être dépassées, se sont souvent tournées vers des solutions grand public, exposant leurs données à des risques de sécurité et de confidentialité.
À l’inverse, les grands groupes, bien que plus matures sur la régulation et les outils propriétaires, ont eu tendance à trop externaliser leur expertise. Pour DataScientest, cette approche prive les entreprises de la connaissance métier interne, pourtant indispensable pour identifier les cas d’usage à forte valeur ajoutée.
« Il est illusoire de penser que l’on peut pérenniser une stratégie IA en s’appuyant uniquement sur des expertises externes. Dans une logique de souveraineté, la priorité est de redonner la maîtrise de l’outil aux équipes internes. C’est la condition pour garantir la qualité et la sécurité de la donnée, et transformer enfin ces technologies en véritable levier de croissance. » analyse Yoel Tordjman, cofondateur et CEO de DataScientest.
Lever les freins culturels : de la formation générique à l’acculturation métier
L’un des défis majeurs de 2026 sera de piloter une main-d’œuvre hybride, où collaborent humains et agents IA. Or, le manque de compétences reste le premier obstacle à cette adoption. DataScientest pointe l’inefficacité des formations trop généralistes qui ne répondent pas aux réalités du terrain. Pire, elles creusent un fossé : les collaborateurs se montrent souvent déçus par des outils internes « sécurisés » (GPT d’entreprise), qu’ils jugent moins performants que les solutions grand public utilisées dans leur sphère privée.
Pour lever ces résistances, les directions IT et RH doivent faire front commun. L’objectif est double : rassurer sur le maintien des emplois par une communication transparente et déployer une formation experte pour transformer les collaborateurs en véritables ambassadeurs, capables de tirer une valeur concrète de l’IA dans leur métier quotidien.
Augmenter l’humain pour mieux réinvestir le gain de temps
La rentabilité de l’IA ne doit plus se mesurer à la seule réduction des coûts, mais à sa capacité à « augmenter » les collaborateurs. Si les gains de productivité sont réels, le temps libéré reste souvent une ressource inexploitée, faute de stratégie claire sur son réinvestissement. C’est ici que l’accompagnement RH devient décisif : il ne s’agit pas de produire plus, mais de produire mieux. Concrètement, les heures gagnées sur des tâches répétitives doivent être réallouées à des missions à forte valeur ajoutée, telles que l’analyse stratégique, l’innovation créative ou le renforcement de la relation client.
Une tendance forte se dessine pour 2026 : les entreprises devront transformer l’expérience et miser sur des formations axées sur les meilleures pratiques métiers et la gouvernance des données, signe que l’IA est enfin intégrée comme un levier de performance business durable.
« Suivre le mouvement n’apporte aucune valeur ajoutée. Les entreprises doivent dorénavant structurer une vraie stratégie IA. Cela concerne les équipes IT, mais aussi les RH. La clé, c’est de ne pas penser l’IA uniquement sous l’angle du coût, mais à travers une politique interne prenant en compte les risques encourus et la souveraineté des données. », conclut Yoel Tordjman.
