À mesure que 2026 avance, la pression sur les dirigeants d’éditeurs de logiciels a changé. Il ne suffit plus de présenter une feuille de route IA : les clients grands comptes attendent désormais des implémentations prêtes pour la production, auditables et fiables par conception.
Du côté des analystes et des DSI, le constat est clair : le marché devient de plus en plus sceptique face aux promesses ambitieuses autour de l’IA. La réussite passe désormais par des preuves concrètes, des pilotes rigoureux, des références crédibles et des critères de succès mesurables.
D’ici la fin de l’année, le marché favorisera les éditeurs capables de combler l’écart entre la confiance affichée et la capacité à livrer. Pour y parvenir, les dirigeants doivent éviter les pièges d’architecture les plus fréquents — ceux qui font caler les initiatives IA dès qu’elles se confrontent aux environnements clients réels.
La réalité de l’écart de préparation (Readiness Gap)
Il y a aujourd’hui un décalage massif sur le marché. Nos recherches montrent que, malgré une confiance élevée (91 % des éditeurs de logiciels (ISV) se disent prêts pour l’IA ) la phase d’implémentation s’avère beaucoup plus difficile que prévu.
Les chiffres racontent une histoire assez sans détour :
- 97 % des ISV rencontrent des obstacles majeurs lorsqu’ils tentent d’intégrer l’IA dans de vrais environnements entreprise.
- Près de la moitié (48 %) indiquent que leurs clients sont déjà frustrés, car les résultats de l’IA ne sont pas suffisamment fiables.
- Plus de la moitié (52 %) reconnaissent que les architectures de données fragmentées de leurs clients sont la principale raison du ralentissement de l’adoption de l’IA.
Ce ne sont pas de simples “bugs” techniques : ce sont des facteurs directs d’augmentation des coûts d’implémentation et de churn. Dans un marché qui se consolide aussi vite que le nôtre, les choix de roadmap ne portent pas seulement sur des fonctionnalités : ils engagent aussi la croissance de l’entreprise et sa capacité à tenir dans la durée.
Retour à la réalité pour votre feuille de route
Si vous voulez garder le cap, il est temps de soumettre votre plan actuel à un rapide retour à la réalité. Ces échanges doivent avoir lieu dès maintenant, entre vos responsables produit, data et commerciaux.
Commencez par la donnée : c’est là que se joue la confiance. Vos modèles d’IA s’appuient-ils sur des données conformes et auditables ? Êtes-vous capable d’expliquer précisément d’où vient un résultat, et qui en porte la responsabilité ? Alors que 41 % des éditeurs reconnaissent que la gouvernance est une exigence majeure pour leurs clients grands comptes, seuls 31 % en font une priorité. L’écart est important et il crée des frictions.
Est-ce que ça tiendra dans le monde réel ?
Faire fonctionner une IA en sandbox est facile. La faire passer à l’échelle devient beaucoup plus complexe quand les données sont fragmentées et que les politiques évoluent. Dès le premier jour, partez du principe que l’environnement data de vos clients sera complexe. Si votre architecture n’est pas assez flexible pour absorber cette réalité, votre solution n’ira pas plus loin que la première semaine d’implémentation.
Traitez la « crise de précision » à la source.
Si la moitié de vos clients sont frustrés par une précision insuffisante, il faut regarder au-delà du modèle lui-même. Nos recherches montrent que 37 % de ces problèmes viennent d’une mauvaise qualité des données — ou d’un manque de données disponibles. Une vérité simple : vous ne corrigerez pas un problème de précision si le socle de données sur lequel il repose est défaillant.
Rendez l’intégration répétable.
L’intégration ne devrait pas être un projet sur-mesure, unique, à chaque fois. Pour préserver vos marges et accélérer le time-to-value, vous avez besoin d’interfaces stables et de patterns réutilisables, qui permettent de s’intégrer dans les environnements clients sans les frictions habituelles.
Si vous souhaitez maintenir votre stratégie sur la bonne voie, il est conseillé de soumettre votre plan actuel à un rapide "contrôle de réalité". Ces conversations doivent avoir lieu dès maintenant entre vos responsables produits, données et commerciaux.
À retenir
Les clients grands comptes cherchent des garanties. Ils doivent savoir que vos outils d’IA reposent sur un socle solide, scalable et pérenne. Fiabilité, conformité et performance à grande échelle ne sont plus des “nice-to-have” : ce sont les exigences produit de base pour 2026.
Chez InterSystems, nous sommes spécialisés dans le renforcement des fondations data qui permettent à l’IA de fonctionner. Que vous modernisiez des systèmes existants ou lanciez un nouveau produit, nous vous aidons à livrer des solutions capables de passer à l’échelle, de rester conformes et de tenir leurs performances.
Si vos implémentations IA se heurtent à un mur, il est temps de regarder le socle. Parlons de la meilleure façon de mettre votre stratégie en production.
En bref
- Comprenez les besoins IA de vos clients : Assurez-vous que votre feuille de route correspond à ce que les grands comptes attendent, notamment en matière de fiabilité.
- Misez sur la gouvernance : N’attendez pas que les clients la réclament. Intégrez-la dès maintenant.
- Renforcez le socle data : sans données solides, vous ne résoudrez pas les problèmes de précision et de confiance qui vous freinent.