IA et Hype Cycle, notre point de vue : Pourquoi le vrai enjeu commence après la promesse ?

Quand l’enthousiasme rencontre la réalité  

L’intelligence artificielle est partout. Dans les discours, les stratégies, les comités de direction. Depuis des mois, elle est devenue un sujet prioritaire pour de nombreuses entreprises, tous secteurs confondus. Automatiser, prédire, accélérer, personnaliser : les promesses sont nombreuses, parfois spectaculaires. Trop, peut-être. 

Car derrière l’enthousiasme initial, une réalité s’impose progressivement : beaucoup d’initiatives peinent à dépasser le stade de la démonstration. Les directions métiers voient passer des prototypes séduisants, mais les résultats concrets tardent à apparaître. Les projets s’enchaînent, les attentes montent, et la question devient inévitable : où est la valeur ?  

Ce décalage n’a rien d’exceptionnel. Il est même parfaitement documenté. Notre point de vue est que depuis des années, le Hype Cycle™ Gartner®, décrit ce mécanisme récurrent dans l’adoption des innovations technologiques. L’IA ne fait pas exception. 

Aujourd’hui, nous assistons à un moment charnière. Un moment où le marché commence à faire le tri entre ce qui impressionne… et ce qui transforme réellement les organisations. Pour les décideurs métiers, l’enjeu n’est plus de « tester l’IA », mais de savoir comment en faire un levier durable de performance. 

Notre compréhension du Hype Cycle™ Gartner® de l’IA : un schéma qui se répète 

De notre point de vue, le Hype Cycle™ Gartner® décrit une trajectoire simple, mais puissante. Lorsqu’une innovation émerge, elle suscite d’abord une forte euphorie. Les cas d’usage se multiplient, les promesses s’emballent, les investissements suivent. Tout semble possible. 

Puis vient la confrontation au réel. Les contraintes opérationnelles apparaissent : données incomplètes, intégration complexe, coûts sous-estimés, adoption limitée par les équipes. La valeur annoncée n’est pas toujours au rendez-vous. C’est la phase de désillusion. 

Enfin, pour les organisations qui persévèrent et structurent leur approche, une phase de maturité s’installe. La technologie est mieux comprise, mieux gouvernée, mieux intégrée. Elle cesse d’être un objet de fascination pour devenir un outil utile, fiable et maîtrisé. 

Où en est le marché de l’IA aujourd’hui ? 

Sur l’IA, le marché se situe au sommet de la courbe, avec les premiers signes de bascule. Beaucoup d’acteurs savent produire une démonstration convaincante. Beaucoup moins savent construire un système capable de fonctionner dans le temps. 

Dans les entreprises, ce constat est de plus en plus partagé : 

• Les POC se multiplient, mais peu passent en production. 

• Les résultats sont difficiles à mesurer. 

• Les équipes métiers restent prudentes, parfois sceptiques. 

Ce n’est pas un échec de l’IA. C’est le passage normal entre la promesse et l’usage réel. 

 Télécharger le rapport complet sur le Hype Cycle™ Gartner® de l’IA pour comprendre les dynamiques de marché et les trajectoires de maturité des technologies IA :  

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D’une vitrine technologique à un actif industriel 

Une IA utile n’est pas une vitrine. Ce n’est pas un outil impressionnant en réunion. Ce n’est pas un prototype isolé. 

Une IA utile est un actif industriel. 

Cela signifie qu’elle doit répondre aux mêmes exigences que tout autre système critique de l’entreprise : 

• être fiable, jour après jour, 

• être gouvernée, avec des règles claires, 

• être auditable, pour comprendre et expliquer ses décisions, 

• être maîtrisée en coûts, 

• être maintenable dans le temps, 

• et surtout, être adoptée par les métiers, car elle répond à un besoin réel. 

Un exemple concret : une direction financière peut disposer d’un modèle prédictif très avancé sur le papier. S’il repose sur des données instables, s’il nécessite des ajustements constants, ou s’il n’est pas compris par les équipes, il sera rapidement abandonné. À l’inverse, un modèle plus simple, mais robuste, intégré aux processus existants, créera un impact mesurable. 

C’est souvent à ce stade que le fossé se creuse entre la hype et la valeur. 

Comment aborder l’IA après la hype ? Une approche pragmatique 

Passer de la promesse à la performance nécessite un changement de posture. Il ne s’agit plus de se demander « que peut faire l’IA ? », mais « comment l’IA peut-elle s’inscrire durablement dans notre fonctionnement ? » 

Les leviers clés pour une IA réellement utile 

Quelques principes font la différence, quels que soient le secteur ou le métier concerné : 

• Partir des usages métiers, pas de la technologie
  Une IA efficace répond à un problème précis : réduire un délai, améliorer une décision, sécuriser un processus. 

• S’appuyer sur des données fiables et comprises
  Sans données de qualité, l’IA reste une promesse. La structuration du patrimoine de données est un préalable, pas une option. 

• Intégrer l’IA dans les processus existants
  Un outil isolé est rarement adopté. L’IA doit s’inscrire dans les outils et les pratiques du quotidien. 

• Penser l’exploitation dès le départ
  Suivi des performances, gestion des incidents, évolution des modèles : l’IA vit et évolue. 

Un point souvent sous-estimé : la fiabilité dans le temps 

De nombreuses initiatives échouent non pas à cause du modèle, mais faute d’anticipation : évolution des données, changements d’organisation, nouveaux usages. Une IA utile est une IA conçue pour durer. 

Chez JEMS, on construit la seconde vague de l’IA 

Chez JEMS, nous avons observé ce cycle à plusieurs reprises. Avec le Big Data. Avec le cloud. À chaque fois, le même schéma : une première vague très visible, puis une seconde, plus discrète, mais décisive. 

Notre conviction est simple : ce ne sont pas ceux qui font le plus de bruit qui créent la valeur durable. 

Nous nous positionnons volontairement à ce point de bascule du Hype Cycle. Là où l’on cesse de faire de l’IA pour l’IA. Là où l’on commence à construire des systèmes réellement exploitables. 

Concrètement, cela signifie tenir compte des limites réelles de la technologie et poser dès la conception ce que la hype évite souvent : 

• qualité et compréhension des données, 

• gouvernance et responsabilités claires, 

• sécurité et conformité, 

• intégration au système d’information, 

• capacité à suivre, maintenir et faire évoluer les solutions, 

• mesure objective de l’impact métier. 

Cette approche n’est pas spectaculaire. Elle est exigeante. Mais c’est elle qui permet à l’IA de devenir un levier de performance opérationnelle, et non un effet de mode. 

Après la hype, la valeur 

Nous pensons que le le Hype Cycle™ de l’IA ne doit pas être lu comme un avertissement, mais comme une opportunité. L’opportunité de sortir du bruit, de faire des choix lucides, et de construire des usages qui comptent vraiment. 

Pour les décideurs métiers, le moment est clé. Ceux qui sauront dépasser la promesse pour structurer des systèmes fiables prendront une longueur d’avance. Les autres risquent de s’arrêter à la désillusion. 

Chez JEMS, nous accompagnons les organisations dans cette transition : transformer l’IA d’une promesse spectaculaire en un actif industriel, créateur de valeur mesurable, reproductible et durable. Non pas en suivant la hype, mais en construisant, pas à pas, la seconde vague de l’IA utile. 

Vous vous interrogez sur la maturité réelle de vos initiatives IA ou sur leur passage à l’échelle ? Nos experts peuvent vous aider à évaluer vos usages et à structurer une IA réellement utile pour vos métiers. 

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Gartner, Hype Cycle for Generative AI, 2025,By Arun Chandrasekaran, Leinar Ramos, 14 July 2025 

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