Selon l’Insee, l’usage déclaré de l’intelligence artificielle a fortement progressé dans les entreprises, et l’information-communication est le secteur où il est le plus répandu. L’observatoire de conjoncture de Numeum et Xerfi (premier semestre 2026) relève que les gains de productivité attribués à l’IA restent difficiles à convertir en marge, et qu’une partie des directions des systèmes d’information envisage que l’IA dite agentique réduise certaines dépenses logicielles. Ce sont des usages déclarés et des anticipations d’acteurs interrogés, pas des résultats mesurés sur une entreprise donnée. L’IA peut agir sur la production (moins de temps pour développer, tester ou intervenir), sur le produit (des fonctions nouvelles que les concurrents peuvent aussi proposer) et sur la demande (des clients qui attendent davantage pour le même prix, ou qui remplacent une licence par un assistant). Des heures économisées ne deviennent de la trésorerie que si elles sont redéployées, vendues ou réduites ; pour une ESN facturant au temps passé, la question devient celle du mode de facturation : journées, forfaits, résultats. Usages envisagés, expérimentations et résultats observés sont trois niveaux à ne pas confondre.
Ce que ça change pour vous
Décrivez ce qui existe : fonctions d’IA en production, coûts associés, retours de clients, et ce qui reste une intention. Un acquéreur cherchera à savoir si l’offre gagne ou perd en défendabilité, sans que vous ayez à prédire l’avenir.
À faire concrètement. Pour chaque produit ou ligne de service : quelle part dépend d’un modèle d’IA fourni par un tiers, qu’est-ce qui est mesuré (qualité, délai, coût, satisfaction) et comment le contrat client est-il facturé (temps, forfait, résultat, abonnement) ?
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