Les dépenses IT imprévues privent l’innovation française de 4,7 milliards d’euros

Les dépenses IT imprévues privent l’innovation française de 4,7 milliards d’euros

Tyto PR
Merwan Aichour-Gillot
merwan.aichourgillot@tytopr.com

L'an dernier, les entreprises françaises ont dépensé 4,7 milliards d'euros de plus que prévu en infrastructures technologiques, en raison de frais facturés par les fournisseurs qui manquent de transparence, sont imprévisibles ou difficiles à anticiper. Résultat : elles ont dû revoir à la baisse leurs investissements dans l'intelligence artificielle, le recrutement et le développement de nouveaux produits. C'est ce que révèle une nouvelle étude économique du Centre for Economics and Business Research (CEBR), commandée par Wasabi Technologies et menée dans huit grandes économies. Ces dépenses ne découlent pas d'une consommation plus forte que prévu, mais de frais facturés par les fournisseurs que les entreprises n'avaient pas pu anticiper.

L'IA et le machine learning pèsent à eux seuls 3,0 milliards d'euros, soit 64 % de ces dépassements en France, loin devant les autres postes. C'est aussi le poste le plus difficile à budgéter : 24 % des entreprises qui y recourent jugent ces coûts imprévisibles, contre 7 % à 15 % pour les autres postes d'infrastructure. Le paradoxe est frappant : l'infrastructure nécessaire aux nouvelles technologies absorbe les budgets censés les développer.

« Notre étude met au jour le coût caché de l'innovation dans plusieurs des plus grandes économies mondiales. Une tarification imprévisible ne se traduit pas seulement par une facture plus lourde », commente Owen Good, responsable du conseil économique au CEBR. « Les entreprises reportent ou réduisent leurs recrutements et leurs investissements technologiques pour couvrir des frais inattendus. Et la technologie qui génère le plus de coûts imprévus figure aussi parmi les investissements sacrifiés pour les payer. »

Quand les coûts d'infrastructure dérapent, c'est l'innovation qui paie l'addition

L'étude met en évidence un fossé grandissant entre les ambitions des entreprises en matière d'IA et la réalité financière de son déploiement.

À mesure que l'IA passe de l'expérimentation au déploiement à grande échelle, son coût d'exploitation devient difficile à maîtriser. Parmi les entreprises françaises qui ont dépassé leur budget d'infrastructure IA, 47 % mettent en cause les coûts d'intégration, de déploiement et d'exploitation des modèles, et 44 % des licences de plateformes, de modèles ou d'outils d'IA plus chères que prévu. La tarification à l'usage joue un rôle moindre : 20 % citent des frais de tokens, d'inférence ou d'usage plus élevés que prévu, contre 38 % sur l'ensemble des huit marchés.

Cette imprévisibilité pèse directement sur les finances des entreprises. En France, près de quatre entreprises sur cinq (79 %) ont dépensé plus que prévu en infrastructures technologiques au cours de l'année écoulée : c'est le taux le plus élevé des huit marchés étudiés. À l'échelle de l'étude, près de trois entreprises sur quatre (73 %) confrontées à des coûts d’infrastructure imprévisibles déclarent subir une pression budgétaire modérée ou importante. Parmi elles, 36 % ont déjà reporté ou réduit des projets d'IA, d'automatisation ou de data science.

Les répercussions dépassent largement l'IA. Selon l'étude, 90 % des entreprises françaises ont dû faire au moins un compromis pour des raisons budgétaires au cours de l'année écoulée. Les postes les plus souvent sacrifiés :

1. Les projets d'IA, d'automatisation ou de data science (39 %)
2. La formation et le développement des compétences (29 %)
3. Les investissements technologiques et logiciels (28 %)
4. Le recrutement de profils tech, data et IA (27 %)

Au-delà des entreprises, c'est toute l'économie qui en pâtit, car ces sommes sont détournées de projets porteurs de croissance. Le CEBR a chiffré ce que l'économie française gagnerait si les entreprises récupéraient ces dépenses. Les 4,7 milliards d'euros permettraient de financer :

• 1,5 milliard d'euros de nouveaux investissements productifs dans la R&D, l'IA et les nouvelles technologies
• 600 millions d'euros d'investissements dans la formation
• 14 380 emplois supplémentaires
• Un gain de PIB de 1,3 milliard d'euros à long terme

Transfert de données et pénurie de matériel : des entreprises prises au piège

Pour reprendre la main sur leurs dépenses, les entreprises se heurtent à un second obstacle : changer de fournisseur ou augmenter leurs capacités peut lui-même générer des coûts et des retards.

Au cours des douze derniers mois, 83 % des entreprises françaises interrogées ont subi des retards faute d'avoir accès au matériel ou à la puissance de calcul nécessaires. Sur la même période, 85 % ont dû supporter des coûts supplémentaires liés à la fragmentation de leurs environnements de données, et 76 % ont ont été confrontées, au moins une fois au cours des 12 derniers mois, à un accès limité ou retardé aux données nécessaires à la réalisation d’un projet ou à la prise de décision.

Ces contraintes freinent la capacité des entreprises à développer et à lancer de nouvelles technologies. En raison des difficultés d'accès au matériel et aux données, les répondants déclarent avoir dû :

1. Privilégier les coûts au détriment de la performance dans leurs choix techniques ou architecturaux (30 %)
2. Envisager de réduire en priorité les investissements technologiques et logiciels en cas de dépassement budgétaire (28 %)
3. Renoncer à adopter une nouvelle technologie ou plateforme (12 %)

« Les entreprises ne manquent pas d'ambition, mais des coûts d'infrastructure imprévisibles les prennent de court et freinent leurs projets d'innovation », déclare Marty Falaro, président et COO de Wasabi Technologies. « La façon dont l'infrastructure technologique est achetée et facturée pose un problème de fond. Avant de se lancer dans un projet d'IA, une entreprise doit savoir combien lui coûteront le stockage, l'accès et le transfert de ses données, et non le découvrir à réception de la facture. L'innovation doit prendre des risques, la facture d'infrastructure, non. »

Réactions du secteur

« L'étude reflète ce que nous vivons au quotidien. Les coûts de l'IA sont difficiles à prévoir, qu'il s'agisse des licences, du déploiement ou de l'exploitation, et une grande partie nous échappe », explique Andy Fletcher, VP Technology and Digital Product de Liverpool FC. « En revanche, nous maîtrisons la manière dont nous gérons les données qui alimentent l'IA. Nous avons des décennies d'archives vidéo, et chaque match en apporte de nouvelles : le coût de leur stockage, de leur transfert et de leur accès compte donc énormément. C'est pourquoi nous nous penchons sur l'AI Storagemaxxing, qui consiste à stocker les données et à y accéder de la façon la plus économique possible à chaque étape du pipeline d'IA. L'objectif : mieux exploiter les contenus dont nous disposons déjà, sans coûts superflus ni nouveaux silos de données. »

« La dépendance à un fournisseur freine l’innovation », déclare Michael Reid, CEO de Megaport. « Nous avons intégré Wasabi à notre écosystème de partenaires plus tôt cette année pour permettre aux entreprises de réduire considérablement leurs coûts lorsqu’elles déploient du stockage objet, devenu indispensable à toute organisation. Grâce à une plateforme unique et mondiale, plus efficace et aux coûts plus prévisibles, les entreprises peuvent prendre en charge de manière rentable des charges de travail telles que les data lakes, l’analytique, la cyber-résilience ou la sauvegarde, déployées en un clic partout dans le monde. »

Michael Reid précise que l’offre de Megaport repose sur deux modèles économiques. Le premier est une consommation à la demande, activée en 60 secondes. Le second porte sur des clusters de calcul, de réseau et de stockage de grande envergure et complexes, sécurisés par des contrats take-or-pay entièrement financés. « Tous les contrats en cours disposent d’une capacité réservée en data center et sont entièrement financés », souligne-t-il.

Méthodologie

L’étude a été réalisée par Sapio Research en juillet et août 2026 auprès de 690 décideurs de haut niveau, issus des directions générales et informatiques de petites, moyennes et grandes entreprises, au Royaume-Uni, aux États-Unis, en France, en Allemagne, en Italie, au Japon, en Australie et en Nouvelle-Zélande. La marge d’erreur est de ± 3,7 points de pourcentage pour l’ensemble de l’échantillon. La modélisation économique, notamment les estimations des surcoûts à l’échelle nationale ainsi que les scénarios à long terme concernant le PIB, l’investissement et l’emploi, a été réalisée par le Centre for Economics and Business Research (Cebr).

À propos de Wasabi Technologies

La puissance de l’IA dépend entièrement de la qualité des données sur lesquelles elle s’appuie. Wasabi propose une solution de stockage cloud simple et prévisible qui aide les entreprises à mettre en place l’infrastructure de données nécessaire au bon fonctionnement de l’IA, de l’analyse de données, de la cyber-résilience, des médias et des applications cloud natives.

En offrant aux entreprises la liberté de déplacer, d’accéder à et d’exploiter leurs données sans avoir à payer la « taxe des hyperscalers », Wasabi contribue à transformer les données en avantage concurrentiel. Avec 16 régions de stockage en service et un soutien aux entreprises présentes dans plus de 100 pays, Wasabi offre l’envergure mondiale, les performances et la fiabilité nécessaires pour alimenter la prochaine génération d’IA et d’innovations basées sur les données.

Pour en savoir plus, rendez-vous sur wasabi.com.

À propos du Cebr

Le Centre for Economics and Business Research (Cebr) est un cabinet indépendant de conseil économique de premier plan, basé à Londres. Fondé en 1992, le Cebr bénéficie de plus de 30 ans d’expérience dans les prévisions économiques, la recherche et l’analyse au service des entreprises, des administrations publiques, des institutions financières et des organismes publics du monde entier.

Son expertise couvre les prévisions macroéconomiques, les études d’impact économique, l’analyse des politiques publiques et le conseil stratégique.

En associant une modélisation économique rigoureuse à des analyses concrètes, le Cebr aide les organisations à prendre des décisions éclairées, à mieux comprendre les tendances économiques et à contribuer aux débats sur les politiques publiques.

Pour en savoir plus : www.cebr.com.

Consultez la version source sur businesswire.com : https://www.businesswire.com/news/home/20261110658131/fr/