Dans ce point de vue publié sur sfeir.com (24 juin 2026), Didier Girard (Managing Director de SFEIR) défend une thèse : le renversement AI4IT vs AI4Business. En 2024, le consensus voyait l'AI4Business — l'IA déversée dans les processus métier (ventes, support, finance) — comme le grand gisement de productivité ; l'AI4IT (l'IA pour produire le système d'information) passait pour un sujet d'ingénieurs. Deux ans plus tard, « les chiffres ont tranché, et à l'envers ».
La déception AI4Business : l'étude MIT 2025 (« 95 % des pilotes GenAI sans ROI ») est, de l'aveu même de Girard qui en conteste la méthode, contestable — mais sa persistance est le vrai signal d'une insatisfaction réelle : beaucoup de dirigeants ne voient pas la valeur promise dans leurs processus. « Le symptôme est vrai même quand le chiffre est faux. » Le blocage est organisationnel (problème hayékien de Mollick), pas technique.
la prochaine bataille budgétaire ne portera pas sur le prix du token, mais sur le coût par résultat.
Le renversement AI4IT s'appuie sur des preuves chiffrées : Salesforce (+151 % d'Effective Output, migration 18× plus rapide, −5 % d'incidents), Intercom (×3 de productivité R&D, −50 % de coût/PR), Raiffeisen Bank Ukraine (−8 % d'effectifs mais 7 nouveaux produits, −70 % d'incidents bloquants), AWS (Bedrock redéveloppé par 6 personnes en 72 jours), Atlassian (+19 à +87 % de PRs), DORA × Google Cloud (39 % de ROI, payback 8 mois). Pourquoi ? Le code se vérifie tout seul (compilation, tests, CI) ; le processus métier, non. « On outille ceux qui savent déjà outiller. »
La conséquence budgétaire 2027 tient en trois ruptures. (1) CapEx→OpEx : le token devient une charge OpEx variable — Arthur Mensch (Mistral) évoque ~10 % du budget salarial en tokens chez les adopteurs avancés. (2) Prix du token, double piège : à capacité donnée l'inférence a été divisée par ~280 en deux ans, mais la pointe monte (Fable 5 à $10/$50 = 2× Opus 4.8), tandis que les modèles ouverts (GLM-5.2) et l'inférence desktop poussent les coûts vers le bas ; le paradoxe de Jevons fait grimper la consommation plus vite que le prix ne baisse. (3) FinOps de l'IA : raisonner en coût par outcome, allouer par règles, faire de l'attribution token→résultat un actif.
Quatre recommandations COMEX : financer l'AI4IT d'abord (payback < 1 an), budgéter la J-courbe, installer le FinOps token avant la dérive, redéfinir la comptabilité des effectifs (humains + agents). Conclusion : « la prochaine bataille budgétaire ne portera pas sur le prix du token, mais sur le coût par résultat. »