Budgets IA : 83 % de dépassements dans l’enquête Pigment

Prévoir une enveloppe annuelle ne suffit pas toujours à maîtriser les budgets IA. Dans son communiqué du 8 octobre 2026, Pigment met en lumière la difficulté des entreprises à anticiper leur consommation réelle. Pour les dirigeants, le sujet dépasse l’achat d’un logiciel : il concerne la capacité à relier chaque dépense à un usage, puis à un résultat observable.

Le CFO Index du troisième trimestre repose sur les réponses de 2 000 responsables financiers aux États-Unis, au Royaume-Uni, en France et en Allemagne. Ses résultats portent donc sur un échantillon international, et non sur les seules entreprises françaises. Ils décrivent des déclarations, sans constituer un audit des comptes des organisations interrogées.

Des budgets IA difficiles à anticiper lorsque l’usage augmente

Selon le communiqué, 83 % des répondants indiquent que les coûts de l’IA fondés sur la consommation ont poussé leurs dépenses au-delà des prévisions. Seuls 13 % déclarent être restés dans les limites prévues. Le dépassement type se situe entre 11 et 25 %, mais plus d’un tiers des répondants signalent un écart supérieur à 25 %, et 17 % un écart supérieur à 50 %.

Ces derniers groupes se recoupent : les dépassements de plus de 50 % font partie de ceux supérieurs à 25 %. Le chiffre de 83 % mesure, lui, la fréquence des dépassements dans l’enquête, pas leur montant moyen.

L’imprévisibilité de l’utilisation est citée par 40 % des répondants comme une difficulté de gestion des coûts. Un service peu coûteux pendant un essai peut changer d’échelle lorsque plusieurs équipes l’adoptent ou que les volumes traités augmentent. Le coût unitaire et le volume consommé doivent alors être suivis ensemble.

La FinOps Foundation souligne notamment que les services d’IA peuvent être facturés selon les unités de texte traitées, les appels aux interfaces de programmation ou le temps de calcul. Elle préconise un suivi régulier de la consommation et des coûts. Pour une PME, cela peut se traduire par un responsable identifié pour chaque outil, des alertes de dépenses et une revue des usages réellement utiles.

Une confiance élevée qui ne prouve pas la rentabilité

Malgré les dépassements, la confiance dans la capacité de l’IA à créer de la valeur atteint 8,2 sur 10 en moyenne. La moitié des répondants attribuent une note de 9 ou 10. L’adhésion est toutefois plus forte en haut de la hiérarchie : 63 % des VP et CFO donnent ces notes, contre 41 % des managers.

Cet écart mérite d’être examiné au moment d’évaluer un projet. La direction peut valoriser la rapidité d’accès à une analyse, tandis qu’un manager doit aussi absorber les vérifications, les corrections et l’adaptation des processus. L’enquête ne permet pas d’établir les causes de cette différence de perception.

Surtout, une note de confiance ne constitue pas un retour sur investissement mesuré. Comme l’évoque notre entretien sur la mesure de la valeur de l’IA en entreprise, l’évaluation doit dépasser la seule promesse de productivité. Une tâche accélérée libère du temps ; elle ne réduit pas automatiquement une dépense. Il faut encore déterminer comment cette capacité supplémentaire améliore le service, absorbe davantage d’activité ou évite un coût.

Les métiers financiers évoluent, les recrutements aussi

L’étude décrit une transformation des équipes plutôt qu’un mouvement uniforme de réduction des effectifs. Parmi les entreprises interrogées, 32 % déclarent que l’IA a entraîné une augmentation des effectifs financiers, contre 20 % une diminution. Ces proportions d’entreprises ne permettent pas de calculer un solde d’emplois créés ou supprimés.

Les changements portent également sur le contenu du travail. Ainsi, 36 % ont modifié le périmètre de postes existants, 28 % créé de nouveaux rôles et 28 % recruté des spécialistes de l’IA ou de la donnée. Parallèlement, 33 % déclarent avoir réduit les recrutements pour les postes dont certaines tâches peuvent être prises en charge par l’IA.

Pour les responsables financiers, l’enjeu consiste donc aussi à organiser la montée en compétences. Automatiser la production d’une première analyse ne dispense pas de savoir vérifier les données, expliquer un écart et discuter les hypothèses retenues avec les opérationnels.

Le reporting reste chronophage malgré l’équipement

La tranche de temps la plus fréquemment déclarée pour préparer les tableaux de bord destinés aux dirigeants se situe entre 21 et 40 heures par mois. Environ un répondant sur cinq indique plus de 40 heures. Dans les grandes entreprises, cette proportion atteint 39 %, tandis que 18 % déclarent plus de 80 heures.

Les organisations les plus avancées dans l’IA consacrent davantage de temps au reporting que leurs homologues moins matures. Ce constat ne démontre toutefois pas que l’IA a provoqué une augmentation de cette charge. La taille des organisations, la complexité des activités ou le nombre d’analyses demandées peuvent également intervenir.

L’indicateur utile ne se limite donc pas au temps nécessaire pour produire un document. La qualité des informations, leur utilisation effective et le nombre de décisions qu’elles éclairent comptent aussi. Multiplier les tableaux de bord sans revoir leur finalité peut laisser intacte la charge de synthèse des équipes.

Des prévisions à réviser face aux incertitudes

Aux variations des dépenses technologiques s’ajoute l’environnement politique. En France, 40 % des répondants estiment que l’élection présidentielle de 2027 apporte déjà une incertitude significative à leur planification. Cette part atteint 54 % parmi les VP et CFO.

Pigment défend, dans ce contexte, une planification régulièrement révisée à partir de plusieurs scénarios. Cette position correspond aussi à son activité commerciale : l’éditeur fournit des outils de planification et de gestion de la performance, dont nous avons présenté le développement avec son offre d’Intent Modeling.

Pour piloter les budgets IA, une approche concrète consiste à distinguer les engagements fixes des dépenses variables, puis à tester plusieurs niveaux d’utilisation. Le suivi gagne à rapprocher coût, qualité du résultat et bénéfice opérationnel, avec une fréquence adaptée aux variations observées.

Les données ont été recueillies du 19 août au 21 septembre 2026. Le communiqué ne détaille pas la répartition des 2 000 répondants par pays ni la méthode de pondération. Ces limites invitent à utiliser l’enquête comme un éclairage sur les préoccupations financières des répondants, sans extrapoler ses pourcentages à l’ensemble des entreprises françaises.