Le retour sur investissement de l’IA hors tech : l’écart d’adoption que le battage a ignoré

Si l’IA est la plus grande histoire de productivité de la décennie, pourquoi les entreprises qui l’achètent n’en trouvent-elles aucune trace dans leurs marges ? C’est la question dérangeante que soulève la dernière note d’Apollo, et nous pensons qu’elle mérite plus d’attention que le prochain lancement de modèle.

Le tout dernier Daily Spark d’Apollo Global Management affirme que, malgré des investissements massifs et un fort battage, l’IA n’a apporté aucun gain financier aux entreprises américaines hors du secteur technologique. Ce n’est pas un cas isolé. L’équipe d’Apollo revient sur le même thème depuis février au moins, et en août, elle soutenait que le S&P 493 dépense beaucoup pour l’IA sans aucune hausse visible de ses marges bénéficiaires.

Le battage mesurait l’adoption; le compte de résultat mesure les résultats

Les chiffres rassurants portent sur l’activité. Forbes a rapporté qu’environ 69 % des entreprises du S&P 500 déploient activement l’IA, en citant une analyse d’Apollo, et le titre précise que peu suivent des indicateurs dans la durée. Cette seconde moitié est le vrai sujet. Déployer quelque chose que l’on ne mesure pas n’est pas une stratégie. C’est un communiqué de presse.

Une étude publiée en juillet sur arXiv à propos de l’adoption dans le S&P 500 aide à comprendre cet écart. À partir d’une mesure fondée sur les documents déposés auprès de la SEC, elle constate que seules 11 % des entreprises du S&P 500 avaient intégré l’IA en profondeur dans leurs processus métier en 2025. Le secteur technologique représente les deux tiers de cette adoption profonde. L’étude observe aussi une « courbe en J » de la rentabilité à mesure que les entreprises évoluent vers une adoption profonde, sans différence en matière d’investissements ni de productivité. Une courbe en J signifie que la situation se dégrade avant de s’améliorer. L’absence de retour à ce stade peut donc relever en partie d’un problème de calendrier plutôt que d’une preuve d’échec.

Nous pensons que cette nuance compte, et la formulation d’Apollo, une « piste de retour sur investissement » qui « pourrait être longue » hors tech, lui laisse de la place. Mais une longue piste n’est pas une excuse pour un tableau de bord vide.

La valeur profite aux fournisseurs, pas aux utilisateurs

Les précédents graphiques d’Apollo montraient que, sur 20 ans, toute la hausse de la marge opérationnelle du S&P 500 provenait de secteurs liés à la technologie. Les marges hors tech sont restées autour de 9 %. L’IA semble répéter le schéma: ceux qui vendent les pelles et les pioches affichent les gains, et les acheteurs affichent les factures.

C’est notre lecture, pas la formulation d’Apollo, et c’est une inférence tirée des marges, non une cause démontrée. Elle concorde néanmoins avec le constat d’arXiv selon lequel les entreprises technologiques représentent les deux tiers de l’adoption profonde de l’IA. La question pour un distributeur ou un industriel est simple: êtes-vous un client qui finance la croissance d’un autre, ou captez-vous vous-même de la valeur ?

Les enjeux de marché sont réels. Comme l’a résumé Bloomberg, l’économiste en chef d’Apollo, Torsten Slok, a déclaré que Wall Street doit voir des résultats positifs sur les bénéfices et les marges grâce à l’adoption de l’IA parmi ce qu’il appelle le S&P 493. À notre avis, si ces résultats n’arrivent pas, les valorisations des géants de la tech qui les supposent acquis deviennent un risque.

Ce que les conseils d’administration doivent faire dès maintenant

Notre recommandation est simple. Les conseils devraient cesser d’approuver des budgets d’IA sur la foi de statistiques d’adoption et exiger trois choses: un point de départ, un indicateur précis et une date à laquelle le projet sera jugé. Coût par ticket, délai de traitement, marge par gamme de produits: tout ce qu’un directeur financier peut auditer.

La prudence a aussi ses défenseurs. Jamie Dimon, de JPMorgan, a indiqué clairement, selon The Times of India, lors d’une conférence téléphonique sur les résultats que la banque ne laissera pas des agents IA externes accéder à ses données. Nous y voyons un rappel que la difficulté tient à l’organisation et aux risques, pas seulement à l’achat de licences.

Notre verdict: les sceptiques ont raison pour aujourd’hui et sont probablement trop pressés pour demain. Les éléments disponibles ne montrent pas que l’IA ne peut pas être rentable hors tech. Ils montrent que, jusqu’ici, la preuve du retour est mince. Tant que les entreprises ne pourront pas la fournir, toute affirmation de transformation portée par l’IA doit être traitée comme une hypothèse, non comme un résultat.