Le 25 août, McKinsey a publié la version 2026 de son enquête annuelle sur le état de l'intelligence artificielle dans les entreprises, réalisée par QuantumBlack, son unité d'IA, avec 1 719 réponses de 97 pays recueillies entre le 4 mai et le 8 juin.
Le nouveau chiffre n'est pas lié à l'adoption ni aux gains : 32 % des répondants disent que leur organisation a décidé de ne pas acheter au moins un produit ou une fonction de logiciel parce qu'elle a pu le construire en interne avec des agents de programmation, des programmes d'IA qui écrivent et testent du code de manière autonome à partir d'une instruction.
La croyance établie soutient que le principal défi de l'IA dans les entreprises est son adoption : une fois utilisée massivement, les résultats suivront. Cependant, l'enquête montre que cette étape est pratiquement résolue. 89 % des entreprises utilisent l'IA de manière régulière dans au moins une fonction, et 44 % déclarent l'étendre à l'ensemble de l'organisation, contre 38 % enregistré en 2025.
Ce qui n'avance pas au même rythme, c'est l'impact économique. 37 % attribuent un certain effet de l'IA sur leur résultat opérationnel, la même proportion que l'année dernière. De plus, seulement 6 % entrent dans la catégorie des entreprises à haut rendement, définie par McKinsey comme celles qui attribuent à cette technologie au moins 5 % de ce résultat et décrivent son impact comme "significatif". Ce pourcentage reste également inchangé par rapport à l'année dernière.
L'impact visible de l'IA dans les entreprises, alors, ne se manifeste pas encore dans les comptes de ceux qui l'utilisent. Il se manifeste dans ceux qui vendaient des logiciels.
L'agent de programmation remplace le fournisseur avant l'employé
Près de deux des dix répondants disent que leur organisation a déjà étendu l'utilisation des agents de programmation, et ce chiffre monte à 31 % dans les entreprises avec des revenus supérieurs à 1 000 millions USD. La décision de cesser d'acheter des logiciels est concentrée dans la technologie (41 %), la santé (39 %), les services professionnels et l'énergie (38 % chacun) et les entités financières (36 %). À l'autre extrémité, on trouve les assurances (19 %) et le secteur public (17 %). Parmi les entreprises à haut rendement, près de la moitié a cessé d'acheter au moins un produit, contre 31 % pour les autres.
Lieven Van der Veken, associé senior de McKinsey et co-auteur du rapport, décrit cela comme un changement de ton : jusque-là, de nombreux dirigeants pensaient que l'IA dépassait la capacité de leurs propres équipes techniques et que pour agir rapidement, il fallait trouver le bon partenaire externe ; maintenant, ils se demandent ce qu'ils ont besoin de construire par eux-mêmes.
Ceux qui remplacent le fournisseur sont ceux qui payent le plus pour le modèle. L'enquête ne dit pas si le changement est bénéfique ; elle indique seulement que les dépenses se déplacent de la licence vers le calcul, et que le résultat opérationnel, pour l'instant, ne l'a pas remarqué.
La facture ne disparaît pas, elle change de destinataire
Cesser de payer une licence ne signifie pas que cette économie revient automatiquement au bilan. 20 % des répondants affirment que les coûts opérationnels de l'IA, y compris les tokens, ont déjà limité son utilisation.
Le token est l'unité utilisée pour calculer le coût de chaque requête à un modèle. Michael Chui, l'un des auteurs du rapport, résume le phénomène par une idée : dans le développement de logiciels avec des agents et dans les tâches complexes de raisonnement, l'IA ne s'est pas révélée "trop bon marché pour être mesurée". Bien que le prix par token ait baissé, le volume consommé a encore augmenté plus rapidement.
Ici, il y a un chiffre qui ne s'aligne pas. Les entreprises à haut rendement, celles qui fabriquent le plus de logiciels, sont celles qui sont les plus freinées par le coût des agents de programmation : 18 % contre 6 % pour les autres.
La vente perdue reste en dehors de l'enquête
McKinsey s'interroge sur ce que les organisations ont cessé d'acheter, pas sur ce que les fournisseurs ont cessé de vendre. C'est pourquoi l'autre moitié de l'histoire ne figure pas dans le rapport. 60 % prévoient d'augmenter leur investissement dans l'IA l'année prochaine et 28 % allouent déjà plus de 10 % de leur budget technologique à ces outils.
À mon avis, cet argent a une destination différente de celle qu'il avait il y a trois ans : moins de licences de logiciels empaquetés, plus de modèles, plus de tokens, plus d'équipes internes qui construisent avec des agents.
Faites le calcul depuis l'autre côté du comptoir. Un tiers des organisations utilisant l'IA disent avoir annulé au moins un achat. Le résultat opérationnel global n'a pas changé d'un pouce.
L'IA ne distribue pas encore de bénéfices entre ceux qui l'utilisent. Elle distribue déjà des clients entre ceux qui vendent.