Les entreprises suisses à la traîne en matière de transformation et de mise en œuvre de l'IA

La transformation des entreprises reste un sujet très pertinent pour les entreprises suisses. Les changements technologiques, l'évolution des besoins des clients, la pression économique, les tensions géopolitiques et les nouvelles exigences réglementaires ont souvent un impact simultané sur les entreprises. Dans ce contexte, une adaptation ponctuelle est de moins en moins suffisante. La nécessité de la transformation est largement reconnue dans les entreprises, mais dans la mise en œuvre pratique, beaucoup restent en deçà de leurs propres exigences, comme le montre le nouveau Business Transformation Survey 2.0 de la Haute école de Lucerne. Près de 400 décideurs ont été interrogés à ce sujet.

La mise en œuvre reste le plus grand défi

Pour une majorité des personnes interrogées, la transformation n'avance en outre pas assez vite. «Les entreprises veulent du changement, mais beaucoup ne le mettent pas en œuvre avec la rapidité et la cohérence nécessaires», explique l'auteur de l'étude Jan Schlüchter. Les initiatives de transformation sont certes lancées, mais il manque souvent des responsabilités claires, des ressources suffisantes et une mesure et un contrôle cohérents des progrès. De nombreuses entreprises restent bloquées dans des initiatives individuelles ou des projets pilotes sans les mettre systématiquement à l'échelle. Par rapport à la première enquête de 2022, l'écart entre les entreprises s'est en outre creusé. «Les différences sont particulièrement évidentes en ce qui concerne le leadership, l'accompagnement en matière de communication, la capacité d'apprentissage et l'ancrage durable des changements», explique Schlüchter.

IA générative : les collaborateurs sont plus avancés que leur organisation

En raison des goulots d'étranglement dans les livraisons, de la pression en matière d'efficacité et de performance, l'IA générative gagne clairement en importance en tant qu'impulsion de transformation supplémentaire. Elle est déjà présente dans le travail quotidien de nombreuses entreprises. En même temps, l'étude montre que de nombreuses entreprises ne parviennent pas encore à en tirer une valeur ajoutée économique mesurable. «De nombreux collaborateurs sont plus avancés que leur organisation dans l'utilisation de l'IA générative. La capacité des entreprises à mettre en œuvre l'IA générative dans des applications concrètes, des processus et la création de valeur est à la traîne», explique Schlüchter. En conséquence, les personnes interrogées estiment que les entreprises peuvent être classées dans la catégorie des «débutants» ou des «découvreurs» en ce qui concerne leur maturité en matière d'IA - jusqu'à présent, seules quelques-unes sont des «champions de l'IA». Plus une entreprise est avancée dans le domaine de l'IA générative, plus la perception de la réalisation des objectifs de la transformation est élevée.

L'IA dans les achats : une planification stratégique, une mise en œuvre opérationnelle limitée

C'est dans le domaine des achats que cette lacune est la plus évidente. Une enquête complémentaire menée auprès de 74 professionnels des achats - principalement issus de l'industrie manufacturière et du commerce - révèle que l'IA n'est pas encore suffisamment développée : La motivation pour utiliser l'IA dans les achats est élevée. L'IA est considérée comme une opportunité de faire évoluer le rôle des achats vers un moteur de valeur stratégique, en rendant visibles les potentiels et les alternatives sur le marché de l'approvisionnement, en identifiant les risques plus tôt et en créant plus de transparence tout au long de la chaîne d'approvisionnement. Cependant, le manque de compétences, les ressources limitées et les responsabilités peu claires rendent difficile une intégration cohérente dans les processus existants. «Le goulot d'étranglement ne se situe donc pas au niveau de la volonté, mais plutôt au niveau de la capacité organisationnelle et de la mise à l'échelle», explique Jan Schlüchter.

Ce n'est pas la technologie qui décide, mais le leadership

L'étude montre également clairement que les entreprises qui se transforment avec succès ne sont pas celles qui sont le plus conscientes des problèmes, mais celles qui conduisent, mettent en œuvre et ancrent les changements de manière plus conséquente. «La transformation n'est pas une collection de projets individuels, mais une tâche de direction qui doit être pilotée de manière conséquente et ancrée dans l'organisation», explique Schlüchter. Pour les dirigeants, il en résulte une conclusion claire : ce n'est pas la disponibilité des nouvelles technologies qui détermine le succès, mais la capacité à les traduire en création de valeur durable. L'étude identifie dix recommandations d'action concrètes qui aident les entreprises à piloter plus efficacement leurs initiatives de transformation et d'IA. Les leviers les plus puissants sont un leadership visible et décisionnel, une orientation commune claire, une communication ouverte sur les progrès, une mesure régulière ainsi qu'une culture qui autorise l'apprentissage et l'échec dans le cadre du développement.

Étude de la HSLU «Business Transformation Survey 2.0»

Pour la deuxième édition de la Business Transformation Survey, près de 400 décideurs d'entreprises suisses de différents secteurs et de différentes tailles ont été interrogés entre octobre 2025 et mars 2026 au moyen d'un questionnaire en ligne. L'étude se base sur le modèle de maturité de la transformation d'entreprise avec les dimensions Readiness, Capacity et Capabilities - c'est-à-dire les conditions préalables, la capacité de mise en œuvre et les compétences. L'enquête a été complétée par un module supplémentaire sur le rôle de l'IA générative en tant que moteur de la transformation ainsi que par un approfondissement fonctionnel sur l'IA dans les achats. L'étude a été réalisée par l'Institut für Betriebs- und Regionalökonomie (IBR) de la Haute école de Lucerne - Wirtschaft, dans le cadre d'un projet Innocheck en collaboration avec Efexcon et en coopération avec Procure.ch.