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IA : les dirigeants préfèrent les modèles propriétaires

Une étude du Capgemini montre que les cadres dirigeants font davantage confiance aux solutions commerciales fermées qu’aux modèles open source, et open weight, malgré les économies que ces derniers permettent.

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Publié le: 27 juin 2025

Selon une enquête (« AI in action ») menée par le Capgemini Research Institute auprès de 1 600 cadres d’entreprises (de plus d’un milliard de dollars de chiffre d’affaires), l’adoption de l’intelligence artificielle (IA) – et plus spécifiquement de l’IA générative (GenAI) – permettrait déjà des réductions de coûts significatives dans plusieurs fonctions métiers.

Ils évoquent par exemple une baisse moyenne de 40 % des coûts liés aux opérations client, 26 % pour les RH, 24 % pour la finance et la comptabilité, et 21 % pour la chaîne logistique et les achats.

Mais ces gains restent concentrés sur des tâches simples et répétitives, note le rapport, ce qui montre que les projets actuellement déployés visent davantage des gains d’efficacité « basiques » plutôt que des transformations digitales en profondeur.

Capgemini cite l’exemple de Yum Brands (maison-mère de Taco Bell), qui utilise un assistant dopé à l’IA pour gérer les présences du personnel, planifier les horaires de travail ou – plus transformatif – ajuster les heures d’ouverture de ses 60 000 restaurants en fonction des conditions de marché.

Des gains réels, mais encore limités

Même si les bénéfices économiques semblent déjà perceptibles, ils doivent être mis en balance avec le coût d’exploitation des systèmes IA, avertit l’ESN. Bonne nouvelle : ce coût baisserait rapidement. Les prix pratiqués par OpenAI pour interroger ses modèles, par exemple, ont fortement chuté. GPT-3.5 est passé de 20 dollars à 0,07 dollar par million de tokens, et GPT-4 de 15 dollars à 0,12 dollar.

D’autres techniques, comme la réduction de la taille des modèles (pruning), leur quantification (ou quantization) ou leur distillation, permettent aussi de diminuer les ressources nécessaires à l’exécution, et donc de réduire ces coûts.

À cela s’ajoutent de meilleures stratégies (traitement par batch, mise à l’échelle dynamique, algorithmes plus sobres en énergie, etc.).

Une méfiance persistante envers l’open weight

Autre enseignement, malgré la performance croissante des modèles open weight (comme Mistral ou LLama) les dirigeants restent majoritairement attachés aux modèles propriétaires.

Près des trois quarts des décideurs disent préférer ces modèles, dont 43 % penchent pour ceux développés par les grands acteurs du cloud (hyperscalers) et un tiers pour ceux d’éditeurs spécialisés.

Ce choix est particulièrement marqué dans les organisations les plus avancées dans leurs investissements IA. Pour Capgemini, cet état de fait reflète une volonté de se reposer sur des solutions robustes, sécurisées, intégrables, et avec un support.

D’autres souligneront des stratégies assez « moutonnières », voire frileuses.

Des freins à l’open weight

Dans son rapport, Capgemini identifie plusieurs obstacles à l’adoption des modèles open weight : un besoin plus fort en compétences techniques, des risques de sécurité supposés plus élevés, un support communautaire parfois aléatoire et une documentation inégale.

Plus largement, pour Oliver Pfeil, directeur général des services chez Capgemini, la GenAI et l’IA agentique peuvent transformer en profondeur les entreprises. Elles permettent, selon lui, de passer d’une logique centrée sur les coûts à un pilotage par la valeur et les données. Mais il reconnaît que les entreprises font encore face à de nombreux défis lorsqu’il s’agit de généraliser l’usage des agents IA.

« Adopter une approche pragmatique, instaurer la confiance dans l’IA et construire une base de données solide sont des étapes clés pour [en] faire un moteur stratégique de croissance », conclut-il.

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