Le 59 % de Deloitte sur l'IA repose sur 100 dirigeants américains

Un chiffre revient dans les commentaires sur l’IA en entreprise depuis fin 2025 : 59 % des organisations interrogées déclarant une approche centrée technologie, ces organisations étant 1,6 fois plus susceptibles de déclarer que leurs investissements ne dépassent pas les attentes. Je n’ai pas relevé sa diffusion réelle, c’est une impression de lecture, pas une mesure. Ce que je peux établir, c’est ce que ses sources disent exactement. Le communiqué de presse Deloitte qui le publie ne donne ni effectif d’échantillon, ni nationalité des répondants, ni note de méthode. Un second texte Deloitte, que ce communiqué met lui-même en lien, donne un effectif et un pays : 100 dirigeants américains. Ni l’un ni l’autre ne décrit à lui seul une population d’enquête complète.

1. Le communiqué qui publie le 59 % décrit son échantillon par une seule phrase : des dirigeants du C-suite dans des entreprises de plus de 5 000 salariés. Ni effectif, ni pays, ni période de terrain, ni note de bas de page.
2. Le texte qu’il met en lien attribue le même chiffre, sous le même libellé, à une enquête de 100 dirigeants américains. Il faut lire les deux, et suivre le lien de l’un vers l’autre, pour disposer d’une description d’échantillon qu’aucun des deux ne donne à lui seul.
3. La seconde enquête Deloitte, 3 235 dirigeants dans 24 pays, ne reprend ni le 59 % ni le facteur 1,6 dans les parties du rapport que j’ai pu lire. Elle mesure un objet voisin avec d’autres instruments : 34 %, 30 %, 37 %, et 84 % d’entreprises n’ayant pas refondu les postes autour de l’IA.

Une description d’échantillon publiée en deux moitiés

Le chiffre figure deux fois sur la page, sous deux libellés qui diffèrent légèrement. Celui de la section « View from the C-suite » : « 59% of surveyed organizations report a tech-focused approach to AI investment, yet these companies are 1.6x more likely to report their AI investments are not exceeding expectations » [1]. Celui des « Key takeaways » écrit « Most surveyed organizations (59%) report » et ajoute un « that » avant la seconde proposition [1]. Trois précisions changent ce que cette phrase autorise. Le sujet grammatical est « surveyed organizations », donc des organisations, pas des dirigeants. Le libellé de la statistique est « tech-focused », pas « technology-first » : cette seconde expression apparaît bien sur la page, mais ailleurs, dans une citation de David Mallon (« Organizations that take a technology-first approach struggle to scale »), donc dans un propos d’analyse et non dans l’intitulé de la mesure [1]. Et la formulation porte une négation à ne pas inverser distraitement : 1,6 fois plus susceptibles de déclarer que leurs investissements « ne dépassent pas les attentes », ce qui ne veut pas dire 1,6 fois moins de retour.

Le facteur 1,6 n’a d’ailleurs aucun terme de comparaison explicite. Deloitte écrit « these companies are 1.6x more likely », sans jamais préciser plus susceptibles que qui [1]. On peut inférer que la comparaison porte sur les autres organisations de l’échantillon, celles qui ne déclarent pas d’approche centrée technologie, mais l’inférence appartient au lecteur. C’est un trou dans la source d’origine, et je préfère le signaler que le combler.

Le 16 % porte lui aussi un mot qu’il ne faut pas laisser tomber : « just 16% reporting they have fully designed roles, processes, and operating models to integrate AI into work » [1]. Sans « fully », le chiffre change de sens.

Vient ensuite le point qui décide de tout le reste. Le communiqué ne décrit son échantillon que par une phrase : « A recent Deloitte survey of C-suite leaders at companies with more than 5,000 employees » [1]. Il n’indique ni effectif, ni pays, ni période de terrain, ni mode de collecte, et il ne comporte aucune note de bas de page méthodologique [1]. Les mots « CXO », « respondents » et « U.S. CXOs » n’y figurent nulle part [1].

Son chapeau annonce pourtant un rapport, « In new Humans x Machines report », et il invite en clôture à le lire, « Read Humans x Machines here » [1]. J’ai suivi ce lien. La page d’arrivée est une page d’offre de service, intitulée « Scale your human edge », qui ne publie aucun rapport en document distinct : aucun fichier à télécharger, et aucune occurrence du 59 %, du facteur 1,6 ou d’un mot de méthode [1]. À l’adresse où le communiqué invite à lire le rapport, il n’y a pas de rapport. Je ne peux pas affirmer qu’aucun document de ce nom n’existe ailleurs, derrière un formulaire ou sous une autre forme ; je constate qu’il n’est pas là où sa source dit d’aller le chercher.

Mais quelques lignes plus haut, dans sa section « Why this matters », ce même communiqué met en lien un autre texte Deloitte, qu’il appelle « Deloitte’s new Humans × Machines perspective » [1]. Et ce texte écrit, dans une seule phrase : « In a recent Deloitte survey of 100 CXOs, the majority of organizations (59 percent) are taking a tech-focused approach », avec en note de fin « Deloitte survey of 100 U.S. CXOs, 2025 » [3]. Même chiffre, même libellé, et cette fois l’effectif et le pays.

Le rattachement entre le 59 % et la base « 100 dirigeants américains » n’a donc pas à être construit par un lecteur : Deloitte l’écrit, dans un document vers lequel le communiqué pointe. Ce que Deloitte ne fait nulle part, en revanche, c’est déclarer que les deux descriptions portent sur un seul et même terrain. Le communiqué donne le seuil de taille et la fonction, sans effectif ni pays. L’article donne l’effectif et le pays, sans seuil de taille. Il faut lire les deux, et suivre le lien de l’un vers l’autre, pour arriver à quelque chose comme « une centaine de dirigeants américains d’entreprises de plus de 5 000 salariés », et ce rapprochement reste une lecture, pas une déclaration de la source.

Et cette moitié-là change la lecture du chiffre. Le 59 % que publie l’article, celui-là précisément, est déclaré porter sur 100 dirigeants [3]. Sur un tel effectif, une proportion observée de 59 % porterait, si le tirage était aléatoire, un intervalle de confiance à 95 % d’environ dix points de part et d’autre, soit une fourchette allant grossièrement de 49 % à 69 %. Ce calcul est le mien, pas celui de Deloitte, et il faut le prendre pour ce qu’il est : Deloitte n’indique nulle part son mode de tirage ni son mode d’administration, et une enquête de dirigeants menée en panel n’est pas un tirage aléatoire. L’ordre de grandeur reste parlant : passer sous la barre des 50 % demanderait une dizaine de répondants, et le mot « majority » de cette phrase [3] tient à cet écart près.

Le facteur 1,6, lui, échappe à ce raisonnement, et je ne l’y soumets pas. Il ne figure que dans le communiqué [1], qui ne donne aucun effectif, et il est absent de l’article qui porte la base de 100 [3]. Je ne connais donc pas les effectifs sur lesquels il est calculé, et je ne peux pas dire ce qu’il pèse.

Ce que Deloitte chiffre par ailleurs, plus directement

Sa base est à énoncer avec le chiffre, parce qu’elle en limite la portée : ce n’est pas une enquête déclarative mais, selon la note de l’article, une « analysis of Deloitte U.S. client expenditures on AI initiatives during the time period June–August, 2025 » [3]. Autrement dit une analyse des dépenses des clients d’un cabinet, sur trois mois, dont ni le nombre ni les secteurs ne sont indiqués. C’est le portefeuille d’un vendeur, pas une population d’entreprises.

Le communiqué en publie un autre, du même ordre : « 39% of surveyed organizations report that IT is leading work design as a result of AI implementation, while only 12% report that HR is leading these initiatives » [1]. Le même document classe par ailleurs les freins déclarés, et met en tête le désalignement du leadership, à 51 %, devant les limites d’intégration technique (47 %), la préparation des équipes (41 %) et l’absence de conception du travail (39 %) [1].

L’enquête à 3 235 dirigeants mesure un objet voisin, avec d’autres instruments

Ni le 59 % ni le facteur 1,6 ne figurent dans le texte courant ni dans les figures lisibles de ce rapport [2]. Cette absence est établie sur le document tel que j’ai pu le lire, et une réserve la limite : la conversion en texte que j’ai utilisée a perdu les étiquettes chiffrées des figures 5, 6, 7, 9, 10, 11 et 12, dont je ne peux donc rien affirmer, même si aucune ne porte sur ce sujet [2].

Dire pour autant que ce rapport « ne mesure pas la même chose » serait trop commode. Il mesure l’opposition entre poser l’IA sur l’existant et refondre le travail, avec d’autres libellés et d’autres valeurs. Sa figure 3, page 11, répartit les organisations en trois tiers : 34 % « already starting to use AI to deeply transform their businesses », 30 % « redesigning key processes around AI but keeping their business models intact », et 37 % « using AI at a more surface level, with little or no change to existing processes » [2]. La note de cette figure précise que ses valeurs ne totalisent pas 100 en raison des arrondis, et de fait elles font 101 [2]. Et son résumé publie un chiffre qui pointe dans la même direction que le 59 %, avec un instrument différent : « 84% of companies have not redesigned jobs or the nature of work itself around AI capabilities » [2]. Le titre de la section qui le porte ne laisse pas de doute sur l’intention de mesure : « Companies are focused on building AI fluency instead of redesigning work around AI » [2].

Ce 84 % ne confirme pas le 59 % et ne le réplique pas. Il porte sur le statut d’un chantier de refonte des postes, quand le 59 % porte sur l’orientation déclarée d’un investissement. Aucune source ne teste l’équivalence des deux, et je ne la postule pas.

Le même rapport dit d’ailleurs pourquoi ce chantier n’avance pas, et il le dit contre ses propres lecteurs pressés : « Insufficient worker skills are seen as the biggest barrier to integrating AI into the business, but fewer than half of companies are making significant adjustments to their talent strategies » [2]. Les entreprises interrogées désignent donc les compétences comme le premier obstacle, et moins de la moitié d’entre elles ajustent significativement leur politique de talents. Ce que la plupart font à la place, la figure 4 le montre : 53 % se concentrent sur la formation, contre 30 % qui redessinent les organisations autour des nouveaux usages et 30 % qui revoient les parcours de carrière [2].

Un second piège de citation se loge ici, et il est plus discret que celui des 37 %. Le complément de ce 84 % vaut 16, et le communiqué publie de son côté un 16 % [1]. Les deux n’ont rien à voir : celui du communiqué mesure les organisations ayant « fully designed » leurs rôles et processus, celui-ci se déduirait d’une autre enquête, sur une autre population, et Deloitte n’écrit jamais ce chiffre dans ce rapport [2]. Un « 16 % Deloitte » tiré de cette soustraction serait une déduction de lecteur, pas une donnée publiée.

Sur le passage à l’échelle, la valeur de départ figure dans le rapport : « 25% of respondents said their organization has moved 40% or more of their AI experiments into production to-date; however, 54% expect to reach that level in the next three to six months » [2]. L’horizon annoncé est de trois à six mois. Et le 25 % n’est pas un taux de conversion des pilotes : c’est la part de répondants ayant franchi le seuil de 40 % d’expérimentations passées en production [2].

Ajouter McKinsey ne donne pas une source indépendante

Deux éléments y restent exploitables, et précisément parce qu’ils desservent leur émetteur. McKinsey publie un impact financier stable d’une année sur l’autre : « Thirty-seven percent of respondents attribute at least some EBIT impact to AI use (about the same share as last year) », et une part de high performers « flat at about 6 percent of all respondents » [4]. Et il publie un écart qui pointe dans le même sens que le constat de ce dossier : « Nearly three-quarters of high performers report fundamentally redesigning workflows because of their AI use, up from 55 percent last year. By comparison, just one-quarter of other respondents report doing so » [4].

Un piège de citation est à écarter tout de suite. Le 37 % de McKinsey porte sur l’impact EBIT [4], le 37 % de Deloitte sur l’usage de surface [2] : deux enquêtes différentes, deux objets différents, aucun rapport entre les deux valeurs. Les juxtaposer fabriquerait exactement la confusion que ce texte reproche à d’autres.

Une troisième valeur proche traîne dans les parages, et elle est de mon fait : la part américaine de l’échantillon Deloitte, 1 200 répondants sur 3 235, donne un rapport voisin de 37 %. Elle vient bien du même échantillon que le 37 % d’usage de surface, mais elle n’en mesure pas l’objet, et surtout ce n’est pas un chiffre publié : c’est ma division. C’est pourquoi je donne cette part en effectif, et non en pourcentage, partout ailleurs dans cette page.

Pourquoi la taille d’échantillon ne tranche pas

Il y a désormais trois résultats qui pointent dans un sens voisin, aucun identique, et surtout aucun qui mesure la même chose que les autres : 59 % d’organisations déclarant une approche centrée technologie [1] [3], 84 % d’entreprises n’ayant pas refondu les postes autour de l’IA [2], et un quart des répondants hors high performers déclarant une refonte en profondeur de leurs workflows [4]. Trois instruments, trois périodes, trois échantillons, trois définitions. La direction commune est une lecture, la mienne ; ce n’est pas une démonstration, et ce serait me contredire que de la présenter comme telle après avoir refusé de rapprocher trois chiffres homonymes deux paragraphes plus haut.

Contre-argument testé. On pourrait objecter que ce rapprochement vaut validation croisée. Je ne vais pas jusque-là, pour une raison simple : les quatre documents viennent de deux cabinets qui vendent du conseil en transformation par l’IA, et qui ont l’un comme l’autre intérêt à ce que le sujet paraisse à la fois urgent et mal maîtrisé. Une convergence entre parties prenantes d’un même marché reste une convergence, et elle a une valeur, deux méthodologies différentes ne se trompant pas forcément dans le même sens. Mais elle ne remplace pas une mesure produite par un émetteur qui n’a rien à vendre sur ce marché : institut statistique public, laboratoire académique, banque centrale, organisation internationale. Je n’ai pas mené la recherche systématique qui permettrait d’affirmer qu’il n’en existe aucune, et je ne l’affirme donc pas. Ce que je constate est plus modeste et suffit : sur ce sujet, les chiffres qui circulent sont produits par ceux qui vendent la réponse.

Règle générale. Ne jamais agréger deux enquêtes d’un même émetteur sans vérifier d’abord qu’elles mesurent le même indicateur sur une population comparable. Et lire jusqu’au bout les textes qu’un communiqué met en lien : l’information de méthode qui manque au document qui circule se trouve parfois dans celui qu’il cite en passant.

Mes réserves

• Description d’échantillon incomplète des deux côtés. Le communiqué ne qualifie ses répondants que de « C-suite leaders at companies with more than 5,000 employees », sans effectif ni pays [1] ; le texte lié donne 100 dirigeants américains, sans seuil de taille [3]. Deloitte ne déclare nulle part que les deux descriptions portent sur un seul terrain, et je ne peux donc pas l’affirmer. Ce qui est écrit ici est un rapprochement de deux publications, pas une note de méthode.
• Effectif faible sur le chiffre le plus cité. Une centaine de répondants sur le 59 %, et un facteur 1,6 dont la base n’est publiée nulle part. Mon estimation d’imprécision, environ dix points de part et d’autre, suppose un tirage aléatoire que Deloitte ne documente pas : elle vaut comme ordre de grandeur, pas comme une marge d’erreur publiée.
• Base non décrite sur le partage 93 / 7. L’analyse porte sur les dépenses de clients Deloitte américains de juin à août 2025 [3], sans nombre de clients ni répartition sectorielle. C’est un biais de sélection vers le portefeuille d’un cabinet, et il ne se corrige pas.
• Biais de sélection vers les très grandes organisations. Le seuil de 5 000 salariés du communiqué [1] n’est corrigé par aucune des autres sources : la seconde enquête Deloitte ne précise ni la taille des entreprises interrogées ni le mode d’administration de son questionnaire [2]. McKinsey précise les deux [4]. Je ne prête donc à Deloitte aucune rigueur méthodologique qu’il n’affiche pas.
• Populations non comparables terme à terme. Deloitte n’interroge que des dirigeants, McKinsey interroge tous les niveaux hiérarchiques, y compris des contributeurs individuels [2] [4]. Comparer directement les pourcentages des deux enquêtes serait bancal par construction.
• Déclarations, jamais résultats vérifiés. Les quatre documents reposent sur des réponses d’enquête ou sur les dépenses des clients d’un cabinet, pas sur des résultats financiers audités par un tiers. Ce niveau de preuve ne change pas avec la taille de l’échantillon, et c’est le principal de ce qui fixe l’indice de solidité de cette page à 21.
• Deux anomalies de chiffres dans le rapport [2]. La note de la figure 3 porte « N=3,325 » quand le reste du document porte 3 235, selon toute vraisemblance une coquille, que je signale puisque je cite cette figure. Et les trois valeurs de cette même figure totalisent 101, ce que sa note attribue aux arrondis.
• Figures non lues du rapport [2]. La conversion en texte que j’ai utilisée a perdu les étiquettes chiffrées des figures 5, 6, 7, 9, 10, 11 et 12 ; les figures 1, 2, 3, 4 et 8 ont gardé les leurs, en tout ou partie. Mon constat d’absence du 59 % porte sur le texte courant et sur les figures lisibles, pas sur celles-là. Aucune ne traite du sujet : elles portent sur la souveraineté, l’IA agentique, l’IA physique et la préparation organisationnelle [2].
• Base inconnue du facteur 1,6. Ce facteur ne figure que dans le communiqué [1], qui ne donne aucun effectif, et il est absent du texte qui porte la base de 100 [3]. Je ne sais donc pas sur quels effectifs il est calculé, et rien dans cette page ne le dimensionne.
• Rapport annoncé, non trouvé à son adresse. Le communiqué annonce un rapport Humans x Machines et donne un lien pour le lire ; à ce lien se trouve une page d’offre de service, sans document à télécharger [1]. Je ne peux pas en conclure qu’aucun document de ce nom n’existe ailleurs, et donc pas davantage affirmer que Deloitte ne publie nulle part une description complète de cet échantillon.
• Absence non établie d’une mesure indépendante. Je n’ai pas mené de recherche systématique auprès des instituts statistiques publics, laboratoires académiques ou organisations internationales. Je constate que les documents de ce dossier viennent tous de parties prenantes ; je n’en conclus pas qu’il n’existe rien d’autre.

L’implication concrète : citer le 59 % avec ce que ses sources disent vraiment, des organisations interrogées et une approche « tech-focused », en précisant qu’un texte Deloitte parle d’une centaine de dirigeants américains, l’autre d’entreprises de plus de 5 000 salariés, et qu’aucun des deux ne déclare que ces deux descriptions portent sur un même terrain.

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