# MIT NANDA : « 95 % d'échec » désigne-t-il des pilotes IA ?
> Le rapport n'écrit jamais « 95 % des pilotes » : ses deux phrases à 95 % nomment des organisations sans retour et un taux d'échec de solutions d'IA d'entreprise, sans dire sur quelle base ce taux est calculé. Son écart entre partenariats externes pour des outils personnalisés capables d'apprendre et construction interne vient d'entretiens déclarés, et il écrit lui-même que la corrélation ne prouve pas nécessairement la causalité.
- Source : https://probans.org/ia/acheter-construire-ia/mit-nanda-95-pourcent-echec-pilotes-ia/
- Catégorie : Intelligence artificielle
- Auteur : Axel Morel
- Publié le : 2026-10-01
## En résumé
- Le rapport n'écrit jamais « 95 % des pilotes ». Ses deux phrases à 95 % nomment des organisations sans retour (p. 3) et un taux d'échec de solutions d'IA d'entreprise (p. 7), sans effectif, et sans dire sur quelle base ce taux est calculé.
- Le 5 % revient sous au moins trois libellés. Pilotes intégrés, organisations ou outils en production, entreprises à l'échelle : trois critères que le rapport ne réconcilie pas, sans dire s'il s'agit de bases distinctes.
- Acheter ou construire : une corrélation déclarée. Le rapport écrit que l'écart peut refléter les capacités des organisations, puis recommande d'acheter.
Pas dans ses mots. Le rapport n'écrit jamais « 95 % des pilotes » : ses deux phrases à 95 % nomment des organisations sans retour (p. 3) et un taux d'échec de solutions d'IA d'entreprise (p. 7), sans dire sur quelle base ce taux est calculé. Quant à « acheter réussit deux fois plus », le rapport compare des partenariats externes à des outils construits en interne, dans un échantillon d'entretiens, et il écrit lui-même que sa corrélation ne prouve pas nécessairement la causalité.
1. Le « 95 % » nomme des organisations qui n'obtiennent aucun retour et un taux d'échec de solutions d'entreprise, sans effectif.
2. Le « 5 % » revient sous au moins trois libellés et trois critères, que le rapport ne réconcilie pas ; il ne dit pas s'il s'agit de bases distinctes.
3. Le rapport écrit que l'écart entre achat et construction peut refléter les capacités des organisations : cela invite à examiner d'abord les siennes, avant de traiter l'achat comme la cause d'une meilleure réussite.
## Un rapport préliminaire, fondé sur des entretiens, une revue d'initiatives publiques et une enquête
Le rapport se présente comme des résultats préliminaires, datés de juillet 2025. Il nomme un seul relecteur, qui figure aussi parmi ses quatre auteurs. Aucune revue externe n'est mentionnée. Il se signe « MIT NANDA », mais précise que ses opinions ne reflètent pas la position des employeurs affiliés.
Trois matériaux sont déclarés : plus de 300 initiatives d'IA rendues publiques, des entretiens avec 52 organisations, et 153 dirigeants interrogés dans quatre conférences. Ces unités ne s'additionnent pas. Le nombre 52 désigne notamment des organisations à la p. 2 et à la p. 19, et des entretiens à la p. 24.
Les auteurs qualifient les chiffres de la p. 6 de « directionnellement exacts », fondés sur des entretiens individuels et non sur des comptes d'entreprise. Ils écrivent aussi, dans la même note, que les tailles d'échantillon varient selon les catégories et que les définitions du succès peuvent différer d'une organisation à l'autre.
## Le « 95 % » : deux phrases, deux objets
*Ce que le rapport écrit.* À la p. 3, 95 % des organisations obtiennent « zero return ». À la p. 7, le rapport parle d'un « failure rate » de 95 % pour les solutions d'IA d'entreprise.
==Le mot « pilot » ne figure dans aucune de ces deux phrases==, qui ne donnent ni effectif ni base chiffrée. Le rapport ne dit pas sur quelle base ce taux est calculé.
Aucun passage ne désigne le matériau dont viendrait ce chiffre : ni les entretiens, ni les 300 initiatives, ni les 153 dirigeants. Le rapport annonce des intervalles de confiance calculés « where applicable » (p. 24), sans en publier pour ce chiffre. Il n'écrit pas non plus le lien arithmétique entre ce 95 % et l'un de ses 5 %.
L'expression « zero return » n'est définie nulle part. Le succès, lui, reçoit deux définitions qui ne coïncident pas. Pour les outils spécifiques, c'est un impact marqué et durable, que des utilisateurs ou des dirigeants ont décrit. En méthodologie, c'est un déploiement au-delà du pilote avec des indicateurs mesurables, le retour étant mesuré six mois après.
Sous la figure de la p. 19, les auteurs notent aussi que les périodes d'observation peuvent ne pas saisir les tendances de mise en œuvre à long terme. À la p. 24, ils écrivent que la période d'observation de six mois peut ne pas suffire à évaluer pleinement le « successful deployment » des systèmes d'entreprise complexes, ce qui pourrait sous-estimer les taux de succès des mises en œuvre plus longues.
## Le « 5 % » : au moins trois libellés, trois critères
Dans le texte, le chiffre revient sous des libellés différents :
- **Pilotes intégrés (p. 3).** 5 % d'entre eux extraient des millions de valeur, le critère étant cette valeur.
- **Production d'entreprise (p. 3).** 60 % des organisations évaluent de tels outils, 20 % atteignent le pilote, 5 % la production : le texte les rattache à des organisations par ellipse ; la p. 6 reprend les mêmes valeurs dans une figure sans base, où seul le 5 % est rapporté à des outils (Takeaway).
- **Outils sur mesure (p. 6).** 5 % des outils d'IA d'entreprise sur mesure atteignent la production.
- **Entreprises (p. 7).** 5 % des entreprises ont des outils intégrés aux flux de travail à l'échelle. Le rapport définit ailleurs sur cette page les entreprises comme celles de plus de 100 millions de dollars de chiffre d'affaires. Il ne dit pas si l'encadré emploie cette définition.
La série 60 / 20 / 5 de la p. 3 porte les mêmes valeurs que les barres « Embedded or Task-Specific GenAI » de la figure de la p. 6 (60 %, 20 %, 5 %).
À la p. 3, le rapport ne dit pas que le reste des pilotes intégrés échoue : il écrit que « la grande majorité » demeure sans impact mesurable sur le résultat, non que 95 % échouent.
La figure de la p. 6, qui porte le 5 % des outils sur mesure, n'a ni titre d'axe, ni base, ni effectif. Trois libellés différents désignent l'étape finale sur cette page : « Successfully Implemented » (figure), « reach production » (phrase « Takeaway » de la section) et « Pilot-to-Production » (titre de section).
## Acheter ou construire : 67 %, 66 %, taux ou part ?
Le texte de la p. 19 écrit que, dans l'échantillon, les partenariats externes avec des outils capables d'apprendre et personnalisés ont atteint le déploiement environ 67 % du temps. Les outils construits en interne l'ont atteint environ 33 % du temps. Le rapport précise que ces résultats sont déclarés par les répondants et peuvent ne pas tenir compte de toutes les variables de confusion, et il écrit dans la même phrase que l'ampleur de l'écart était constante d'un interviewé à l'autre. Ces valeurs portent sur des outils personnalisés capables d'apprendre, pas sur l'achat d'un outil d'IA en général.
La figure de la même page, sous l'en-tête « % of Deployments », donne 66 % pour les partenariats stratégiques (achat), 33 % pour le développement interne. Le mode hybride est marqué « Insufficient data to quantify ». La valeur de l'achat diffère d'un point entre le texte (~67 %) et la figure (66 %) ; celle de la construction est de 33 % dans les deux.
L'achat y est défini comme l'acquisition d'outils externes et leur co-développement avec des fournisseurs. Le mode hybride est défini comme un co-développement entre une équipe interne et un fournisseur. Le rapport ne dit pas ce qui sépare les deux.
Ces chiffres se lisent de deux façons, et le rapport ne tranche pas. Hors figure, il formule le plus souvent l'écart comme un taux, une probabilité ou une fréquence propre à chaque approche ; une formulation parle d'une « part » des déploiements réussis (p. 19).
*Recalcul à partir des valeurs publiées, pas un résultat du rapport.* Le rapport écrit « twice the success rate » (p. 3) et « fail twice as often » (p. 8). Ces deux formules ne sont exactes ensemble que pour des taux de réussite de un tiers et de deux tiers. Ce recalcul ne dit pas que les taux mesurés valent un tiers et deux tiers.
Aucun effectif n'est publié. Le rapport écrit avoir observé bien plus d'initiatives de construction que d'achat, mais reconnaît ne pas disposer de données précises sur les volumes. Le « significantly » de la p. 19 ne se lit pas au sens statistique : aucun test n'est imprimé.
## Ce que le rapport écrit de la cause
Le rapport écrit que l'écart peut refléter les capacités des organisations plutôt que l'approche seule. Il nomme trois facteurs : la tolérance au risque, la maturité des achats et la capacité technique interne. Il ajoute que la corrélation ne prouve pas nécessairement la causalité.
*Corrélation observée* dans un échantillon déclaratif, donc, et *causalité plausible non démontrée*, selon les termes du rapport lui-même.
La conclusion, à la p. 23, écrit que les organisations qui franchissent la « GenAI Divide » achètent plutôt qu'elles ne construisent. Elle recommande de s'associer à des fournisseurs de systèmes sur mesure. ==Le rapport écrit donc les deux : la réserve p. 19, la recommandation p. 23.==
## Le rapport nomme son propre projet parmi ses réponses
Le rapport cite NANDA, le projet dont il porte le nom, parmi les infrastructures qui définiront quels fournisseurs aident à franchir la « divide ». Il ne mentionne aucun intérêt financier des auteurs. Ce constat n'établit pas que ses chiffres soient biaisés. Il établit seulement que le rapport nomme son propre projet parmi les réponses à la difficulté qu'il mesure.
## Ce qu'un lecteur qui doit décider peut en faire
Citer le « 95 % » avec les mots du rapport et sa page : des organisations qui obtiennent « zero return », à la p. 3, ou un taux d'échec de solutions d'entreprise à la p. 7. La formule « 95 % des pilotes » n'est écrite nulle part dans le rapport.
Pour l'achat, le rapport donne un indice à tester, pas un effet à escompter. L'écart ne dit pas ce qu'un achat changerait dans une organisation donnée. Il invite à examiner d'abord sa tolérance au risque, sa maturité d'achat et sa capacité technique interne, que le rapport cite lui-même.
## Mes réserves
- **Des mesures déclaratives.** Le rapport écrit que les chiffres de la p. 6 viennent d'entretiens et non de comptes d'entreprise. Les auteurs écrivent que l'échantillon peut ne pas représenter l'ensemble des entreprises. Ils écrivent aussi qu'un **[biais de sélection](/lexique/biais-selection)** est possible, sans en donner le sens.
- **Une population du 95 % inconnue.** Le rapport n'indique pas quelles organisations ce chiffre inclut. Je ne peux donc pas dire s'il couvre des organisations n'ayant jamais lancé de pilote.
- **Un document préliminaire, non exempt d'incohérences.** Il donne deux décomptes de secteurs qui ne portent pas sur le même total : 2 secteurs sur 8 avec un changement structurel à la p. 3, 7 sur 9 avec peu ou pas de changement structurel aux p. 4, 6 et 7. Cet écart ne dit rien des 95 % ni du 66/33.
## Sources
- [Challapally, A., Pease, C., Raskar, R. & Chari, P. (juillet 2025). The GenAI Divide: State of AI in Business 2025 (Preliminary Findings from AI Implementation Research from Project NANDA). MIT NANDA, 26 p., version 0.1 diffusée par MLQ.ai. Pages relevées : p. 1 et 2 (statut, relecteur, avertissement des employeurs, méthode, 300 initiatives, 52 organisations, 153 dirigeants) ; p. 3 (95 %, 5 %, 60 / 20 / 5, montant de 30 à 40 milliards de dollars) ; p. 4, 6 et 7 (décomptes de secteurs) ; p. 6 (figure de l'entonnoir, limites) ; p. 7 (taux d'échec, définition du succès, définition des entreprises) ; p. 7 et 8 (encadré « Five Myths ») ; p. 19 et 20 (achat et construction, réserve causale, volumes) ; p. 23 (conclusion, NANDA) ; p. 24 et 25 (limites, méthode, questionnaire) ; p. 26 (référence unique).](https://mlq.ai/media/quarterly_decks/v0.1_State_of_AI_in_Business_2025_Report.pdf)
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