Baromètre Ofelia 2026 : des gains de temps, un ROI encore flou

Rédiger plus vite, synthétiser un dossier ou préparer une réunion : l’IA peut accélérer le travail d’un collaborateur sans que l’entreprise sache précisément ce qu’elle y gagne. Le premier baromètre Ofelia sur l’usage de l’IA en entreprise met cette question au centre de ses résultats : comment transformer des bénéfices perçus en une performance mesurable ?

Le sondage a été réalisé le 22 septembre 2026, lors du Sommet de la Transformation Agentique organisé à Paris par Ofelia. Les répondants avaient été invités en fonction de leur rôle et de leur intérêt pour le déploiement de l’IA. Il s’agit donc d’un éclairage exploratoire sur un public ciblé, et non d’une mesure nationale de l’adoption de l’intelligence artificielle.

Les principaux chiffres du baromètre Ofelia 2026

Les résultats ci-dessous concernent les répondants au sondage. Certaines questions autorisaient plusieurs réponses : les pourcentages correspondants ne doivent pas être additionnés comme des catégories exclusives.

Ces données décrivent des usages, des bénéfices déclarés et des intentions. Elles ne constituent pas une évaluation indépendante de la rentabilité des outils utilisés.

IA en entreprise : les usages individuels restent les plus cités

Dans ce panel, 57 % des répondants déclarent des usages individuels de l’IA, contre 38 % des usages au sein d’une équipe et 29 % dans plusieurs équipes ou fonctions. Une même organisation peut figurer dans plusieurs de ces catégories.

La distinction est concrète. Un commercial peut gagner du temps pour préparer un devis, alors que son dossier reste ensuite bloqué dans l’attente d’une validation. L’accélération de la rédaction ne règle pas nécessairement les délais de transmission, les doubles saisies ou l’accès aux bonnes informations.

C’est précisément le sujet que Christophe Bouron, dirigeant d’Ofelia, avait développé dans notre entretien sur l’IA agentique et la transformation des ETI. Il y défendait une approche reliant collaborateurs, agents IA et logiciels métier pour améliorer l’exécution des processus.

Le baromètre prolonge cette réflexion : 62 % des répondants souhaitent atteindre un stade d’utilisation plus avancé dans les 18 prochains mois. Cette proportion exprime une intention, sans garantir qu’un déploiement sera réalisé ni qu’il produira les résultats attendus.

Productivité et retour sur investissement de l’IA : deux mesures différentes

Le résultat le plus utile pour les dirigeants concerne la mesure de la valeur. Si 86 % des personnes interrogées mentionnent des gains de temps et de productivité, 71 % reconnaissent ne pas parvenir à quantifier la valeur ajoutée de l’IA.

Cela ne signifie pas que leurs projets ne sont pas rentables. Le sondage indique qu’elles peinent à objectiver les bénéfices, pas qu’une absence de rentabilité a été démontrée.

Les gains opérationnels sont cités par 67 % des répondants. La réduction des coûts et la croissance du chiffre d’affaires le sont respectivement par 14 % et 10 %. Ces proportions mesurent la fréquence des bénéfices mentionnés, et non leur montant ou leur importance économique.

Pour interpréter ces résultats, il faut distinguer trois niveaux : le temps économisé sur une tâche, l’amélioration du processus complet et la valeur économique réellement obtenue. Une heure libérée peut servir à mieux accompagner un client, à traiter davantage de dossiers ou à réduire une surcharge de travail. Elle ne devient pas automatiquement une économie comptable.

Cette différence rejoint notre analyse des gains de productivité de l’IA et de leurs coûts cachés. Le calcul doit intégrer les abonnements, l’intégration, la formation, la vérification des résultats et le traitement des erreurs.

Gouvernance de l’IA : le contrôle humain reste largement souhaité

Dans le panel interrogé, 62 % des répondants souhaitent qu’une personne valide chaque action de l’IA. Seuls 5 % privilégient un contrôle reposant sur des règles, sans validation de chaque action. Le communiqué ne détaille pas ici toutes les autres préférences exprimées.

La répartition des responsabilités varie également : 43 % rattachent la gouvernance à un comité ou à une organisation partagée, 38 % à la direction des systèmes d’information et 19 % aux équipes métiers.

Ces choix posent une question opérationnelle : qui autorise un agent à consulter une information, modifier un dossier ou déclencher une action ? Une synthèse interne et un engagement commercial ne demandent pas le même niveau de supervision.

Pour un dirigeant, l’enjeu consiste à définir les autorisations et les points de validation avant de multiplier les connexions. Cette démarche aide aussi à encadrer le Shadow IA, ces usages qui échappent à la gouvernance de l’entreprise.

Les freins dépassent le choix d’un outil d’intelligence artificielle

La sécurité, la gouvernance et la conformité constituent un ensemble de freins cité par 52 % des répondants. L’intégration aux systèmes existants et les enjeux d’organisation et de conduite du changement sont chacun mentionnés par 48 %. La difficulté à démontrer le retour sur investissement apparaît à 43 %.

Ces réponses suggèrent que, pour ce panel, les obstacles concernent autant l’organisation du travail que la technologie. Connecter un agent à un CRM ne suffit pas si les données sont incomplètes, si les responsabilités restent floues ou si personne ne sait comment reprendre un dossier en cas d’erreur.

Dans le communiqué, Christophe Bouron présente ainsi l’enjeu :

« Cela suppose de clarifier les responsabilités, de garantir un cadre de gouvernance et de pouvoir mesurer concrètement la valeur créée. »

Cette lecture correspond au positionnement commercial d’Ofelia, anciennement Bonitasoft, qui développe des solutions d’orchestration de processus et d’IA. Elle apporte un éclairage métier, mais doit être distinguée d’une conclusion indépendante sur l’ensemble du marché.

Comment mesurer la valeur d’un projet d’IA dans une PME ?

Au-delà des résultats du sondage, une démarche pratique consiste à évaluer un processus précis avant d’étendre son automatisation. Voici une grille de lecture proposée par Entreprisma, et non un résultat du baromètre.

1. Choisir un périmètre limité, par exemple le traitement d’une demande de devis ou le classement des pièces d’un dossier.
2. Mesurer la situation initiale : durée totale de traitement, temps humain mobilisé, erreurs et reprises nécessaires.
3. Comptabiliser les coûts du projet : outils, intégration, formation et supervision.
4. Comparer la qualité du service rendu, en vérifiant que le temps gagné ne crée pas davantage de corrections en aval.
5. Définir l’usage du temps libéré : capacité supplémentaire, meilleure réactivité ou réduction d’une surcharge identifiée.

Par exemple, un agent qui prépare une réponse à une demande de devis doit être évalué sur le délai jusqu’à l’envoi validé, et pas seulement sur sa vitesse de rédaction. Ce scénario est illustratif ; il ne correspond pas à un cas client documenté par l’étude.

Pour approfondir les applications possibles, notre guide des agents IA autonomes pour les TPE et PME présente différents processus à examiner.

Quelle est la portée réelle de ce baromètre ?

Ofelia décrit son étude comme un sondage directionnel anonyme, réalisé auprès d’une vingtaine de dirigeants participant à son événement du 22 septembre. La sélection était intentionnelle, sur invitation, notamment selon la fonction et l’intérêt porté au déploiement de l’IA.

Le communiqué ne fournit pas l’effectif exact pour chaque question, le questionnaire intégral ni de ventilation détaillée par taille d’entreprise ou secteur. Il n’est donc pas possible de comparer les PME aux grands groupes ou de convertir avec certitude chaque pourcentage en nombre de personnes.

Ces limites n’annulent pas l’intérêt des réponses. Elles définissent leur usage : identifier des préoccupations à approfondir, plutôt qu’estimer leur fréquence dans toutes les entreprises françaises. Ofelia annonce vouloir renouveler ce baromètre chaque année.