B2B Next AI 2026 : 7 constats que tous les leaders B2B devraient retenir

La semaine dernière, j’ai eu l’occasion d’assister à B2B Next AI, un événement réunissant manufacturiers, distributeurs, leaders technologiques et spécialistes de l’intelligence artificielle autour d’une question centrale : comment transformer l’IA en véritable levier de création de valeur pour les entreprises?

Alors que l’intelligence artificielle continue d’occuper une place importante dans les discussions des directions et des conseils d’administration, un message est revenu tout au long de l’événement : le succès ne repose pas sur l’adoption de l’IA pour elle-même, mais sur sa capacité à soutenir les priorités d’affaires, les réalités opérationnelles et de résultats mesurables.

Voici les sept principaux constats que je retiens de cette édition.

1. La majorité des initiatives en IA n’atteignent jamais l’échelle

L’une des statistiques les plus marquantes présentées durant l’événement est que seulement 5 à 10 % des initiatives en intelligence artificielle atteignent réellement une adoption à grande échelle et génèrent un retour sur investissement significatif.

Le problème n’est pas la technologie. Bien souvent, les organisations multiplient les projets pilotes sans objectif d’affaires clairement défini, sans gouvernance et sans véritable stratégie d’adoption.

Mon constat : commencez par résoudre un problème d’affaires, idéalement le plus petit problème ayant un impact concret plutôt que de chercher où appliquer une technologie d’IA. Les entreprises qui obtiennent des résultats s’attaquent à des enjeux opérationnels qui influencent directement les revenus, l’efficacité ou l’expérience client.

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2. Le retour du véritable cas d’affaires

Les dirigeants et les conseils d’administration exigent désormais des cas d’affaires solides, des indicateurs de performance clairs et des cas d’usage pouvant être déployés à grande échelle avant d’autoriser de nouveaux investissements.

Les projets visant des gains d’efficacité opérationnelle demeurent généralement plus faciles à justifier que ceux misant uniquement sur la croissance des revenus.

Mon constat : toute initiative en IA devrait répondre à trois questions fondamentales :

Quel problème d’affaires cherchons-nous à résoudre?
Comment mesurerons-nous le succès et dans quel délai?
À quoi ressemblera le passage à l’échelle?

3. Une stratégie IA est avant tout une stratégie d’affaires

Un thème est revenu constamment durant l’événement : l’IA ne doit pas être gérée comme un chantier distinct.

Les organisations qui réussissent le mieux commencent par leurs priorités stratégiques, puis déterminent comment l’intelligence artificielle peut accélérer l’atteinte de leurs objectifs. Plutôt que d’ajouter des outils isolés, elles repensent leurs processus de bout en bout.

Mon constat : si votre feuille de route en IA est déconnectée de votre stratégie d’affaires, vous investissez probablement au mauvais endroit.

C’est exactement ce que nous observons chez les manufacturiers et les distributeurs. Les organisations qui génèrent le plus de valeur ne commencent pas par choisir un outil d’IA. Elles commencent par améliorer l’expérience client, accroître leur efficacité opérationnelle, stimuler leur croissance et soutenir leurs objectifs commerciaux.

Chez Novatize, nos équipes de stratégie accompagnent les entreprises pour identifier où l’IA, l’automatisation, les données et le commerce numérique peuvent générer le plus d’impact avant même de choisir une technologie.

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4. La qualité des données produits demeure le principal frein

De nombreuses organisations souhaitent déployer des moteurs de recherche alimentés par l’IA, des recommandations de produits, la génération automatisée de contenu ou encore le commerce agentique.

Le véritable défi? La qualité des données produits.

Plusieurs conférenciers ont rappelé que l’IA peut générer du contenu rapidement, mais qu’assurer son exactitude et maintenir la confiance à grande échelle demeure complexe. Pour les manufacturiers et les distributeurs qui gèrent des milliers de références, la gouvernance des données devient un avantage concurrentiel.

Mon constat : avant d’investir massivement en IA, investissez dans vos données produits.

Cette réalité rejoint directement l’un des principaux constats de notre rapport Unifier le marketing, le commerce électronique et les ventes en 2026. En effet, 55 % des organisations B2B considèrent qu’une stratégie unifiée de contenu et d’information produit constitue leur priorité numéro un au cours des 12 prochains mois.

Les entreprises qui réussissent à faire évoluer leur commerce numérique considèrent désormais leurs données produits, leurs données clients et leurs données opérationnelles comme des actifs stratégiques plutôt que comme de simples sous-produits des opérations. Sans fondation de données solide, les initiatives d’IA peinent à passer à l’échelle, la personnalisation devient limitée et l’expérience client manque de cohérence entre les différents canaux.

Téléchargez notre rapport Unifier le eCommerce, le marketing et les ventes B2B en 2026 pour découvrir comment les organisations B2B les plus performantes modernisent leurs gestion de donnée et leurs opérations.

5. L’adoption est avant tout un défi humain

Le principal obstacle à l’adoption de l’IA n’est pas technologique.

C’est la gestion du changement.

Les organisations sous-estiment souvent le niveau d’accompagnement, de formation et de transformation des processus nécessaire pour favoriser une véritable adoption. Les employés doivent comprendre le contexte, voir des cas d’usage concrets et avoir confiance dans les résultats avant de modifier leurs façons de travailler.

Mon constat : impliquez dès le départ les équipes les plus près des processus. L’adoption se produit lorsque les employés se sentent partie prenante de la démarche et non lorsque les outils leur sont imposés.

C’est souvent ce qui distingue les organisations qui obtiennent un retour sur investissement de celles qui demeurent en mode projet pilote.

La technologie, à elle seule, ne transforme pas une entreprise. Ce sont les modèles opérationnels, la gouvernance, les processus et l’alignement organisationnel qui font la différence.

6. Les équipes de demain seront hybrides

Une prédiction est revenue dans plusieurs conférences : les entreprises évolueront vers des équipes composées à la fois d’humains et d’agents IA.

Les collaborateurs se concentreront davantage sur les tâches à forte valeur ajoutée, tandis que les agents intelligents prendront en charge les activités répétitives et administratives.

Les organisations qui tireront leur épingle du jeu seront celles qui repenseront leurs rôles et leurs processus en conséquence.

Mon constat : la curiosité, l’adaptabilité et la capacité d’apprendre deviennent des compétences stratégiques.

7. Les cas d’usage les plus rentables sont ceux qui éliminent les frictions opérationnelles

Même si les discussions entourant l’IA portent souvent sur les innovations à venir, B2B Next AI a surtout mis en lumière ce qui fonctionne déjà aujourd’hui.

Plusieurs conférences ont présenté des cas d’usage éprouvés qui permettent déjà aux manufacturiers et aux distributeurs d’améliorer leurs opérations et d’obtenir des résultats concrets.

Parmi les exemples présentés :

l’automatisation de la saisie des commandes, où l’IA extrait les lignes d’un bon de commande client et les associe automatiquement aux données de l’ERP;
la gestion des garanties et des retours, où l’IA analyse les courriels et les photos, détecte les informations manquantes et repère les cas potentiels de fraude avant qu’ils n’atteignent le service à la clientèle;
l’automatisation des flux de travail à partir de conversations vocales, permettant aux représentants des ventes ou des succursales de transformer automatiquement une discussion avec un client en formulaire ou en dossier;
la révision et la comparaison de contrats afin d’identifier rapidement les écarts entre différentes versions tout en préservant les connaissances institutionnelles;
les inspections terrain et les audits, où les techniciens utilisent la voix et des photos pour documenter leurs observations, réduisant des processus qui prenaient auparavant plusieurs mois à seulement quelques minutes.

Tous ces exemples ont un point commun : ils ciblent des tâches répétitives, manuelles et chronophages qui créent des frictions dans les opérations quotidiennes.

Mon constat : les meilleures occasions d’utiliser l’IA ne sont pas toujours visibles du côté de l’expérience client. Elles se trouvent souvent dans les processus internes qui mobilisent les équipes sur des tâches à faible valeur ajoutée. Pour les manufacturiers et les distributeurs, la bonne question n’est plus : « Où peut-on ajouter de l’IA? », mais plutôt : « Où nos équipes consacrent-elles encore du temps à des tâches que l’IA pourrait automatiser? »

Cette réalité rejoint également l’un des constats clés de notre rapport État du commerce B2B 2026. En effet, 45 % des organisations B2B affirment que la complexité d’intégration avec leur écosystème technologique actuel représente le principal obstacle à une adoption plus large de l’IA.

Les entreprises qui prennent une longueur d’avance modernisent leurs fondations technologiques et utilisent l’automatisation pour éliminer les frictions dans les ventes, le service, les opérations et l’expérience client, non seulement pour réduire leurs coûts, mais surtout pour bâtir des organisations plus agiles et plus évolutives.

Téléchargez le rapport État du commerce B2B 2026 pour découvrir comment les organisations les plus performantes modernisent leurs opérations.

Conclusion : miser sur les résultats d’affaires, pas sur les projets d’IA

Le principal constat de B2B Next AI est clair : les organisations qui réussissent avec l’intelligence artificielle sont celles qui concentrent leurs efforts sur les résultats d’affaires, la transformation des processus et la qualité des données, plutôt que sur l’adoption de la dernière technologie à la mode.

Pour les manufacturiers, les distributeurs et les organisations B2B, les possibilités sont considérables. Mais le succès passera par une stratégie claire, une gouvernance solide et une volonté constante de créer de la valeur.

Poursuivons la discussion

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