2 000 PDG, 33 pays, un seul aveu : l'IA ne tient pas ses promesses

📌 TL;DR

1. Selon la 2026 IBM CEO Study menée auprès de 2 000 PDG dans 33 pays, seulement 10 % des organisations disent que l'IA avancée accroît vraiment leur croissance aujourd'hui, alors que 72 % s'attendent à ce qu'elle le fasse d'ici 2030.

2. Les PDG estiment que 86 % de leurs employés ont les compétences pour collaborer avec l'IA. Mais seulement 25 % d'entre eux l'utilisent régulièrement dans leur travail. L'écart n'est pas une question de talent, c'est un problème de design organisationnel.

3. Les organisations qui ont redessiné cinq aires d'affaires (technologie, finance, RH, opérations, collaboration transversale) sont 4 fois plus susceptibles d'avoir atteint les objectifs d'affaires fixés dans leurs cas d'usage IA.

4. Les entreprises qui adoptent les cinq principes « AI-first » identifiés par IBM affichent 17 % de croissance de revenus de plus sur trois ans que les autres.

Ce que 2 000 PDG viennent d'avouer (et ce que ça change pour vous)

D'abord, posons le décor.

IBM vient de publier sa 15e étude annuelle auprès des PDG, menée entre février et avril 2026 auprès de 2 000 dirigeants. Le rapport s'intitule Rewiring the C-suite: The fast track to 2030. Le mot « rewiring » est important, ce n'est pas un ajustement. C'est un recâblage.

Voici ce que les PDG admettent, au-delà du marketing : en 2024, près de la moitié pensaient que l'IA générative serait le principal moteur de croissance en 2026. Aujourd'hui, en 2026, seulement 10 % disent que l'IA agentique accroît réellement leur croissance.

L'optimisme de prédiction s'est fracassé contre le mur de l'exécution.

Et la même illusion repart de plus belle : 72 % s'attendent à ce que l'IA agentique drive leur croissance en 2030.

C'est un ‘‘pattern’’ qu'on a déjà vu.

Le vrai chiffre du rapport : 25 % vs 86 %

Le chiffre le plus révélateur de l'étude n'est pas celui de l'optimisme à 2030. C'est celui-ci : 86 % des PDG affirment que leurs employés ont les compétences pour collaborer avec l'IA. Mais seulement 25 % de la main-d'œuvre l'utilise régulièrement.

IBM est clair sur le diagnostic : « The gap between capability and deployment is more an organizational design problem than a skills problem. » L'écart entre la capacité et le déploiement n'est pas un problème de compétences. C'est un problème de design organisationnel.

Ce n'est pas un problème de formation. C'est un problème d'architecture.

Ce que ça veut dire concrètement : tu peux envoyer toute ton équipe en formation Copilot ou ChatGPT, ils vont en sortir capables. Et trois mois plus tard, l'utilisation va plafonner à 25 %, parce que les processus, les rôles, les indicateurs de performance et les processus de décision n'ont pas changé. L'IA reste un outil en marge, un peu comme une calculatrice posée à côté d'un boulier.

Ce que ça change pour les PME

L'étude IBM est calibrée pour les grandes entreprises : revenu médian des répondants de 5,8 G$ US. Mais le diagnostic est, paradoxalement, plus pertinent pour une PME que pour une multinationale.

Pourquoi? Parce qu'une PME de 30, 50 ou 150 employés n'a pas le luxe des silos profonds qui ralentissent les grandes organisations. Tu peux redesigner ton processus d'estimation en deux semaines. Tu peux reformuler le rôle de ta chargée de projet en une conversation. Tu peux décider que chaque proposition client passe désormais par un agent IA avant relecture humaine, et l'adopter dès lundi matin. Cette vélocité organisationnelle, c'est ton avantage compétitif face aux multinationales qui galèrent à ‘‘scaler’’.

Prenons un cas concret dans le manufacturier. Une entreprise de 80 employés à Drummondville qui produit des composantes métalliques pour l'industrie automobile achète des licences Copilot pour son équipe administrative. Six mois plus tard, l'utilisation est à 20 %. Le contremaître se plaint que rien n'a changé. La directrice générale conclut que « ça ne fonctionne pas pour nous ».

Voici ce qu'IBM appellerait le bon diagnostic : le problème, ce n'est pas Copilot. C'est qu'on a ajouté un outil sans redessiner les workflows où il est censé créer de la valeur. La planification de production se fait encore dans le même chiasme entre ERP, courriels et appels manuels. Les rapports de fin de quart sont rédigés à la main par des superviseurs débordés. L'IA est posée à côté de l'organisation, pas dedans.

La même PME qui aurait commencé par identifier deux processus précis, disons la planification hebdomadaire et la rédaction des rapports de non-conformité, et qui aurait redessiné ces deux workflows en intégrant l'IA dès le départ, aurait livré des résultats mesurables en trois mois.

C'est la différence entre acheter de l'IA et l'intégrer.

Ma position, et ce que je ne recommande pas

Je vais être direct sur ce que je ne pense pas. Je ne pense pas qu'une PME doive copier le « playbook » d'IBM. Le rapport est conçu pour des organisations avec un Chief AI Officer, un comité quantique et un budget d'exploration à six chiffres. Si tu lis ça et que tu te dis « je dois nommer un CAIO la semaine prochaine », tu rates le point.

Ce n'est pas une question de titres. C'est une question de méthode.

Ce que je recommande, c'est de retenir une seule chose du rapport IBM : redessine le workflow avant de déployer la techno. Redesign workflows before redesigning jobs, comme l'écrivent les auteurs. La séquence importe.

Identifier deux ou trois processus à fort volume, facturation, soumissions, planification, rapports, les cartographier, identifier où l'IA exécute, où l'humain juge, où l'escalade se produit. Puis déployer.

Ce n'est pas du sexy AI transformation. C'est de l'ingénierie de processus avec un nouveau composant à intégrer. Mais c'est ce qui distingue les 17 % de croissance des autres.

😀 

Notion devient un hub pour tes agents IA

Notion a lancé le 13 mai 2026 une plateforme développeur qui transforme son espace de travail en orchestrateur multi-agents. Concrètement, tu peux maintenant connecter Claude, Cursor, Codex ou tes propres agents internes directement dans ton workspace Notion, et leur assigner du travail comme tu le ferais à un coéquipier. Plus d'un million d'agents personnalisés ont déjà été construits sur Notion depuis février, selon TechCrunch.

McKinsey confirme : 88 % utilisent l'IA, 6 % gagnent vraiment

Six mois avant le rapport IBM, McKinsey publiait sa propre étude annuelle State of AI 2025, basée sur près de 2 000 répondants dans 105 pays. Les chiffres se valident l'un l'autre de façon troublante : 88 % des organisations utilisent l'IA dans au moins une fonction, mais seulement 39 % rapportent un impact mesurable sur leur EBIT, et un infime 6 % qualifient comme « AI high performers ». Le facteur qui distingue ces 6 %? Ils redessinent leurs workflows, et ils visent la croissance — pas seulement la réduction de coûts. Deux études indépendantes, six mois d'intervalle, même verdict. À retenir : quand IBM et McKinsey arrivent à la même conclusion, ce n'est plus une opinion. C'est un diagnostic.

Mercredi dernier, nous étions au Conseil des écoles catholiques du Centre-Est (CECCE) pour animer un atelier stratégique sur l'IA opérationnelle, à titre de membre invité de leur centre d'experts IA.

Être mandaté pour accompagner une cellule IA de cette envergure, c'est un signal de confiance qu'on reçoit avec beaucoup de gratitude. Quartier AI continue de bâtir sa place dans les conversations stratégiques qui définissent comment l'IA s'implante dans les organisations québécoises et canadiennes.

La fonctionnalité. 

Granola est une application Mac et Windows qui transcrit, structure et enrichit tes notes de réunion. L'app écoute l'audio de ton ordinateur, génère un transcript en temps réel, et après chaque réunion, transforme tes notes brèves en compte-rendu structuré : décisions prises, actions à faire avec responsables, points en suspens, citations clés horodatées avec lien vers le transcript.

Le cas pratique. 

François dirige une agence marketing de 18 personnes à Québec. Son équipe tient une vingtaine de rencontres clients par semaine, et les engagements pris en réunion se perdent : un client mentionne un changement d'orientation, l'équipe l'entend, personne ne le documente formellement, et trois semaines plus tard la livraison ne matche pas les attentes.

Il déploie Granola à toute son équipe-conseil. À chaque rencontre, le compte-rendu structuré est généré automatiquement à la fin de l'appel, déposé dans le bon dossier client dans Notion via l'intégration native, et les actions identifiées sont poussées dans HubSpot comme tâches assignées au bon chargé de compte.

Résultat : les chargés de compte participent vraiment aux conversations au lieu de scribbler en parallèle, n'importe qui dans l'équipe peut interroger un transcript avec « Chat with transcript » pour retrouver ce qu'un client a dit, et François peut maintenant requêter l'ensemble des notes d'un client sur un trimestre pour identifier les irritants récurrents. Plus besoin de redécouvrir un client à chaque renouvellement de contrat.

Granola est disponible maintenant sur granola.ai, avec un plan gratuit pour évaluer.

Opinion stratégique.

Je vais te dire ce qui me dérange dans ce rapport.

Il vise les multinationales. Le revenu médian des répondants est de 5,8 milliards de dollars US. Il y a des sections sur le quantique, sur les Chief AI Officers avec une autorité enterprise-wide, sur l'engagement dans des écosystèmes de partenariats stratégiques. Si tu diriges une PME québécoise de 50 employés, tu peux légitimement te dire que ce rapport n'est pas écrit pour toi.

Cette lecture est confortable. Elle est aussi exactement le piège.

Le diagnostic central du rapport, les organisations qui réussissent l'IA sont celles qui redessinent leur architecture, pas celles qui achètent plus d'outils, s'applique avec encore plus de force aux PME. Parce que ta capacité à redessiner rapidement est ton avantage structurel face aux grandes organisations. Quand Saint-Gobain prend 18 mois à reconfigurer un workflow logistique, tu peux le faire en trois semaines. Quand une banque doit obtenir l'aval de cinq comités pour automatiser un processus, ton équipe de direction peut décider en une réunion.

Ce n'est pas une question de taille. C'est une question d'intention.

La fenêtre est ouverte maintenant, et elle ne le restera pas. Quand l'écart entre les 6 % de high performers et les 94 % restants se sera consolid, et McKinsey suggère que c'est déjà en train d'arriver, le rattrapage coûtera dix fois plus cher. Les PDG interviewés par IBM disent que d'ici 2028, 53 % de leur main-d'œuvre devra être réentraînée pour exécuter leur rôle actuel plus efficacement. Ce n'est pas une statistique abstraite. C'est ton équipe, ta paie, ton calendrier de production des deux prochaines années.

Le moment de décider, ce n'est pas quand le marché te forcera la main. C'est avant.

Conclusion.

Le rapport IBM est un long traité sur ce que les grandes entreprises ont compris trop tard. Pour une PME, il devrait se lire comme un avantage chronologique : tu sais maintenant ce qui distingue les gagnants des perdants, et tu as encore le temps de choisir ton camp.

« L'écart le plus coûteux n'est pas entre toi et tes concurrents. Il est entre ce que tu peux déjà faire et ce que tu fais. »

Marcan Laramée, cofondateur et chef de la croissance

— Quartier AI

L’infolettre Intelligence Opérationnelle existe pour fournir des cadres de lecture clairs, rigoureux et exploitables aux dirigeants qui veulent comprendre l’IA avant de la déployer.