AéronautiqueIA dans l’ingénierie : pourquoi l’adoption ne s’est pas traduite en valeur
Jamais l’industrie n’a autant investi dans l’IA. Jamais l’écart entre dépenses et résultats n’a été aussi grand.
L’investissement mondial des entreprises dans l’IA a plus que doublé en 2025, pour atteindre 581,7 milliards de dollars (Stanford HAI AI Index, 2026). Parmi les industriels, 97 % déclarent que l’IA est désormais intégrée à au moins un processus clé. Pourtant, moins de 30 % des dirigeants se disent satisfaits du retour qu’ils en obtiennent (Gartner, 2025), et l’AI Index 2026 de Stanford constate que si 88 % des organisations utilisent aujourd’hui l’IA dans au moins une fonction de l’entreprise, les gains de productivité qui en découlent restent concentrés au sein d’un cercle restreint de pionniers. La question n’est plus celle de l’adoption. C’est celle de la valeur.
Quelle valeur l’IA crée-t-elle réellement dans l’ingénierie ?
La technologie elle-même ne fait plus débat. Airbus a documenté des gains mesurables grâce aux jumeaux numériques sur ses lignes d’assemblage. Schneider Electric a réduit de 26 % la consommation d’énergie de ses usines intelligentes. La maintenance prédictive pilotée par l’IA, correctement mise en œuvre, réduit de 30 à 50 % les arrêts non planifiés et génère des gains de productivité de 15 à 30 %, le plus souvent en six à douze mois. L’AI Index 2026 de Stanford relève un parallèle étroit dans le développement logiciel, où les gains de productivité documentés atteignent 26 %, parmi les plus élevés de toutes les fonctions qu’il suit.
La ligne de partage tient à ceux qui captent cette valeur. La simulation au long cours du McKinsey Global Institute sur l’adoption de l’IA la chiffre : les industriels qui intègrent l’IA dans les cinq à sept prochaines années sont en passe d’enregistrer une hausse cumulée de 122 % de leurs flux de trésorerie d’ici 2030, contre seulement 10 % pour les suiveurs plus lents, et un recul estimé à 23 % pour les entreprises qui ne l’adoptent jamais. L’AI Index 2026 de Stanford confirme le même schéma à plus grande échelle : 88 % des organisations utilisent aujourd’hui l’IA dans au moins une fonction de l’entreprise, mais la plupart des déploiements restent plaqués sur les processus existants, sous forme de pilotes, de preuves de concept et de comités de pilotage, au lieu de transformer le fonctionnement de l’entreprise. Rien de tout cela n’apparaît au compte de résultat.
Pourquoi la plupart des projets d’IA dans l’ingénierie s’arrêtent-ils au stade du pilote ?
La technologie est rarement le goulet d’étranglement. Ce qui manque, c’est un lien direct entre ce que fait l’IA et ce dont l’entreprise a besoin. Beaucoup de projets sont lancés avec un mandat très large, « devenir une entreprise de l’IA », sans répondre d’abord à une question plus simple : quel résultat, dans quelle proportion, et à quelle échéance ? Sans cet ancrage, le projet produit une démonstration plutôt qu’un résultat. L’AI Index 2026 de Stanford pointe un facteur aggravant : 74 % des répondants citent désormais l’inexactitude comme leur premier risque lié à l’IA, soit 14 points de plus en un an, devant la cybersécurité et la conformité réglementaire.
La France illustre ce schéma : 62 % des industriels français mènent des projets d’IA concrets, soutenus par des initiatives publiques comme France 2030. Mais les réussites restent concentrées dans les grands groupes. Les PME, qui emploient la majorité des salariés de l’industrie, n’ont pour la plupart pas encore franchi le cap qui sépare l’expérimentation du système opérationnel.
Que cache le déficit de compétences en IA dans l’ingénierie ?
Une pénurie structurelle de compétences aggrave le problème : 60 000 postes sont actuellement non pourvus dans l’industrie, rien qu’en France (ministère du Travail, T3 2025). Partout en Europe, les profils hybrides, ces ingénieurs augmentés capables de travailler aussi avec des systèmes d’IA, restent rares. L’IA ne peut pas compenser une main-d’œuvre qui n’a pas encore été formée à l’utiliser. Le signal de la demande dépasse largement la France : l’AI Index 2026 de Stanford, qui s’appuie sur les données du marché du travail de Lightcast, constate que les compétences liées à l’IA sont désormais explicitement demandées dans 2,5 % des offres d’emploi aux États-Unis, soit une hausse de 297 % en dix ans. Selon les TMT Predictions 2026 de Deloitte, l’essentiel de l’IA sera bientôt consommé de manière indirecte, intégré aux outils d’entreprise existants plutôt que déployé sous forme de plateformes autonomes. L’ère du projet d’IA isolé touche à sa fin.
Qu’est-ce qui définira la compétitivité industrielle dans les 18 prochains mois ?
Trois forces creusent l’écart entre les leaders et les retardataires.
Réglementation. Le calendrier vient de bouger. L’omnibus numérique de Bruxelles, en vigueur depuis fin juillet 2026, a reporté les obligations de l’AI Act européen relatives aux systèmes à haut risque, qui couvrent les infrastructures critiques, le recrutement, la santé et les services financiers, du 2 août 2026 au 2 décembre 2027. Les règles de transparence et l’obligation de maîtrise de l’IA s’appliquent toujours selon le calendrier initial, et un programme de conformité demande toujours 12 à 18 mois de construction. Les entreprises européennes ont déjà investi collectivement 4 à 6 milliards d’euros ; pour celles qui gardent le cap, cet investissement devient toujours une barrière à l’entrée, simplement sur une trajectoire plus longue.
Réindustrialisation. 81 % des dirigeants de l’industrie veulent développer leur production nationale en 2026, et 74 % relocalisent à proximité (nearshoring) ou l’envisagent (Xometry, 2026). Les nouveaux sites peuvent intégrer dès le premier jour une infrastructure de données nativement conçue pour l’IA, un avantage structurel sur la mise à niveau de l’existant.
Divergence concurrentielle. 82 % des dirigeants de l’industrie voient désormais dans l’IA un moteur de croissance essentiel, et près de la moitié font déjà état d’un retour sur investissement significatif (Xometry, 2026), un schéma que l’AI Index 2026 de Stanford confirme plus largement : 88 % d’adoption par les organisations, mais des gains de productivité concentrés au sein d’un cercle restreint de pionniers. L’entre-deux, celui des entreprises qui ne se sont ni engagées ni retirées, disparaît.
Où l’écart se comble-t-il réellement, selon ALTEN ?
Les fonctions d’ingénierie et de R&D montrent ce schéma sous sa forme la plus concentrée. Deux chiffres différents sont ici faciles à confondre. Le premier porte sur l’échelle : combien d’organisations ont atteint une maturité en IA qui change réellement la conduite d’un programme. Les missions menées par ALTEN auprès de ses clients suggèrent que les environnements à forte intensité d’ingénierie se situent en dessous du chiffre phare de 88 % d’adoption dès que le critère passe d’une IA utilisée quelque part à une IA intégrée à la conduite du programme. Le second porte sur l’ampleur : ce qu’apportent réellement les déploiements qui fonctionnent. Les fournisseurs revendiquent couramment des gains de productivité de 30 à 40 % à l’échelle de la tâche. Mesuré sur l’ensemble du coût total de possession d’un programme d’ingénierie, le chiffre constaté par ALTEN se situe plutôt entre 12 et 15 %, ce qui reste significatif, mais ouvre une tout autre discussion que celle sur laquelle reposent la plupart des décisions d’achat. Le référentiel propre à ALTEN classe la maturité de l’IA dans l’ingénierie en trois stades : les outils de productivité individuelle, tels que les assistants de programmation et les plateformes de prompts, devenus un prérequis plutôt qu’un facteur de différenciation ; l’IA au niveau des processus, intégrée à l’ensemble d’un flux de travail, de l’ingénierie des exigences à la maintenance prédictive et aux jumeaux numériques, où ALTEN a mesuré des réductions du délai de mise sur le marché de 25 à 30 % sur des programmes précis ; et les produits et services définis par l’IA, où l’IA crée des capacités qui n’existaient pas auparavant. La plupart des organisations en sont encore à consolider le premier stade.
Sur plus de 300 déploiements d’IA menés auprès de clients industriels, ALTEN observe trois caractéristiques qui distinguent systématiquement les projets qui passent à l’échelle de ceux qui s’enlisent : un résultat métier nommé et mesurable, convenu avant le déploiement, et non une vague ambition d’améliorer l’efficacité ; une équipe intégrée, où les spécialistes IA d’ALTEN travaillent au sein de l’environnement du client dès le premier jour plutôt que de livrer à distance, un modèle proche de ce que le secteur commence à appeler le forward deployed engineering ; et un accord de gouvernance des données conclu avant le début de la mise en œuvre. Dans les secteurs réglementés, de l’aéronautique à la pharmacie en passant par les services financiers, ALTEN a bâti son propre système de management de l’IA autour d’un alignement explicite sur l’AI Act européen et la norme ISO 42001, partant du principe que l’auditabilité est désormais une exigence contractuelle plutôt qu’une préférence.
Ce modèle d’intervention repose sur davantage que la gouvernance. L’approche d’ALTEN en matière d’IA dans l’ingénierie s’appuie sur trois piliers qui se renforcent mutuellement : des partenariats technologiques stratégiques, avec Mistral, Google, Nvidia, Anthropic, Microsoft, OpenAI et Dataiku notamment, grâce auxquels les choix d’architecture restent dictés par le problème à résoudre plutôt que par la feuille de route d’un seul fournisseur ; un ensemble d’accélérateurs propriétaires, conçus comme des cadres configurables plutôt que comme des produits sur étagère, couvrant l’IA dans l’ingénierie, la gestion du cycle de vie des applications et la prise de décision fondée sur les données ; et plus de 5 000 spécialistes de l’IA et de la data, répartis dans 20 Centres d’Excellence à travers le monde. Avec Mistral en particulier, le partenariat s’étend au déploiement sur site (on-premise) et à des Small Language Models conçus sur mesure pour les domaines de l’ingénierie, une exigence de plus en plus explicite là où l’autonomie stratégique sur les données sensibles pèse désormais aussi lourd que la performance des modèles.
Comment les entreprises des secteurs à forte intensité d’ingénierie peuvent-elles transformer leurs investissements en IA en retours mesurables ?
Les entreprises qui génèrent des retours partagent un ensemble cohérent de pratiques : prioriser les cas d’usage dont les délais de retour sur investissement sont documentés, la maintenance prédictive, le contrôle qualité automatisé et la gestion des données techniques affichant les antécédents les plus solides ; fixer des indicateurs de performance mesurables avant le déploiement plutôt qu’après coup ; investir dans les plateformes de données avant de choisir les modèles ; et constituer des équipes où ingénieurs et spécialistes de l’IA travaillent ensemble dès le départ, plutôt que dans des chantiers séparés qui ne convergent qu’à la fin.
Chez ALTEN, c’est une conviction autant qu’une pratique : l’IA augmente les compétences des ingénieurs, elle ne les remplace pas, à condition que les fondations de données soient en place. La valeur de la technologie réside dans ce qu’elle permet aux ingénieurs de privilégier, non dans ce qu’elle automatise.
En 2026, la question pour les entreprises industrielles n’est plus de savoir s’il faut utiliser l’IA. Elle est de savoir si leurs investissements en IA sont liés à un résultat métier clair, bâtis sur les bonnes données et suffisamment bien gouvernés pour passer à l’échelle. Y parvenir n’est pas seulement un avantage technologique. C’est le modèle opérationnel qui définira l’industrie compétitive de la prochaine décennie.
