Rapport **The AI Agenda 2026 — « The reality check »** de l'**Oliver Wyman Forum** (cabinet **Oliver Wyman**, groupe **Marsh**), PDF de **91 pages** daté du **15 octobre 2026** (métadonnées du fichier), préfacé par **John Romeo** (CEO) et **Ana Kreacic** (COO). Base empirique : deux vagues de l'enquête **Global Voices** (avril, **N = 12 883** ; août, **N = 12 837** ; 15 marchés dont la France), l'enquête **Oliver Wyman Forum × NYSE CEO Agenda 2026** (**415 CEO**), des enquêtes parallèles CEO / dirigeants tech (**N = 200**), un **Sovereign AI Index** (100 premières économies) et trois simulations d'achat par agent. Thèse d'ensemble : *« AI is everywhere in our company except the P&L »* ; la capacité IA arrive plus vite que les décisions nécessaires pour en tirer de la valeur.
#ROI de l'IA#return on intelligence#ROI harvester
Oliver Wyman Forum — préface de John Romeo (CEO) et Ana Kreacic (COO) ; cinq équipes d'auteurs par chapitre (Aaron Fine, Helen Leis, Adrian Oest, Daniel Cope, Abhishek Sharma et al.).
Article éditorial **SFEIR AI** publié sur sfeir.com le **6 septembre 2026** (~9 000 signes, sept sections, deux sources notées). Il restitue un épisode du podcast **DataGen** animé par **Robin Conquet**, enregistré au **Dev Summit** co-organisé par **Adeo** et **Decathlon** (Lille, **26-28 mai 2026**, plus de **2 000** collaborateurs), avec **Matthieu Grymonprez**, qui dirige le digital, la tech et la data d'Adeo (Leroy Merlin, Weldom, Obramat), et **Romain Taillade**, Global CTO de Decathlon. Trois apports. **(A)** La plateformisation menée depuis cinq ans pour absorber la marketplace de Leroy Merlin (**60 000** références en magasin, plusieurs millions en ligne) et l'expansion de Decathlon (**plus de 50** pays) n'avait pas l'agentique pour but, mais en constitue le socle : *« la plateforme a construit les muscles, l'ère de l'intelligence construit le système nerveux »*. **(B)** Trois chantiers nommés — le **harnais** de développement, la **sécurité par zones** du SI (zéro agentique sur le paiement, le tunnel de commande et la supply chain), la **sémantique data**, attaquée par verticales et où Adeo se dit en dette. **(C)** Un précédent que le groupe a payé : le self-service BI a produit plus de **150 000 dashboards** avant le retour aux data products certifiés. La phrase-cadre de Grymonprez tient l'ensemble — *« un agent n'a pas de bon sens »* : il applique la définition telle quelle et accélère le désordre là où elle manque. Prolonge, avec le même dirigeant, [[alafrench-grymonprez-adeo-ia-agentique-grands-groupes-2026-06-18]].
#IA agentique#plateformisation#domaines métier exposés par API
SFEIR AI (voix éditoriale du cabinet) · article non signé individuellement. Restitue un entretien de Matthieu Grymonprez (Adeo) et Romain Taillade (Decathlon).
Article de fond (point de vue) publié sur **sfeir.com** le 24 juin 2026, signé **Didier Girard** (Managing Director, SFEIR). **Thèse centrale** : en 2024 tout le monde pariait sur l'**AI4Business** (l'IA dans les processus métier) comme grand gisement de valeur ; en 2026, le constat s'est **inversé** — c'est l'**AI4IT** (l'IA pour produire le système d'information : code, SDLC, usine logicielle) qui crée la valeur **mesurable**. L'article *grounde* cette thèse sur la veille du cabinet : déception AI4Business (étude MIT « 95 % de pilotes sans ROI », contestée mais révélatrice ; blocage **organisationnel** / problème hayékien de Mollick) vs preuves AI4IT chiffrées (Salesforce, Intercom, Raiffeisen, AWS/Bedrock, Atlassian, DORA). Explication mécaniste : **le code se vérifie tout seul** (compilation, tests, CI) là où le processus métier n'a ni compilateur ni boucle de feedback immédiate. **Conséquence budgétaire 2027** : bascule **CapEx→OpEx**, dynamique du prix du token (pointe qui monte — Fable 5 à 2× Opus — vs inférence ÷280 et pression baissière open weights/desktop), et **FinOps de l'IA** piloté au **coût par outcome**. Clôture par **4 recommandations COMEX**.
#AI4IT#AI4Business#renversement
**Didier Girard** — Managing Director (CTO / DG) de **SFEIR** · ESN française (~1 000 personnes, France · Belgique · Luxembourg · Suisse). Auteur de l'article ; voix éditoriale du cabinet sur la transformation IA des DSI.
Tribune d'**Olivier Rafal** (Consulting Director Strategy chez **WeNvision**) publiée le **23 février 2024** sur **CIO-Online** (rubrique *Tribune*), qui pose une thèse encore contre-intuitive à l'époque : **l'IA générative relève davantage du produit technologique que du projet d'IA / data science**. **Argument 1 — la data science n'est pas le cœur du sujet** : créer un *foundation model* de toute pièce demande *« plusieurs mois, des millions d'euros et l'accès à d'énormes quantités de données »* — réservé à des acteurs aux datasets spécifiques et monétisables (ex. **Bloomberg** et son **BloombergGPT** pour la finance). Pour la quasi-totalité des entreprises, le bon réflexe n'est donc pas de recruter des data scientists. **Argument 2 — décalage de compétences** : il faut surtout des **ingénieurs de développement et d'intégration** (back/front), de **fortes compétences cloud** et du **DevOps**. Citation client : *« On n'a pas forcément besoin d'être data scientist, mais il faut comprendre les concepts de base, avoir des compétences de développement back office et de fortes compétences cloud. »* **Argument 3 — architecture de plateforme (orchestrateurs + API)** : construire une **plateforme d'IA générative** d'entreprise via orchestrateurs et API permet *« de travailler avec les meilleurs LLM du marché et d'en changer au fur et à mesure de leurs évolutions respectives, sans retoucher aux applications »* (anti vendor lock-in). **Argument 4 — du projet au produit** : *« La plate-forme […] il faut la considérer elle-même comme un produit »* ; au lieu d'un investissement ponctuel, prévoir un **flux de financement mensuel** (itérations continues, innovation permanente). **Argument 5 — gouvernance & shadow AI** : la démocratisation inédite de la GenAI engendre *« tant du shadow AI que de fortes attentes vis-à-vis de la DSI »* → gouvernance pour capter les besoins métiers, **prioriser les produits par la valeur**, superviser le bon fonctionnement. **Changement de paradigme** annoncé : *« on passe d'une programmation algorithmique classique à des agents Langchain qui gèrent une partie des décisions »*. **Intérêt pour la veille** : texte **fondateur (J-2 ans)** de la doctrine WeNvision (produit > projet, plateforme/API, financement en flux, gouvernance, shadow AI) que prolongeront les fiches [[wenvision-ai-agents-enterprise-deployment-2025-10-01]], [[habert-ia-agentique-production-2025-10-29]] et rafal-wenvision-tokenomics-foundation-finops-ia-2026-06-04 (FinOps/token, financement en flux → gouvernance financière). Préfigure aussi le *harness/plateforme autour du modèle* (Dropbox/Okumura : *systems around the model*) et l'**indépendance modèle** par couche d'orchestration.
#IA générative#produit technologique#produit vs projet
**Olivier Rafal** · *Consulting Director Strategy* chez **WeNvision** (cabinet de conseil FR). Tribune publiée dans la rubrique *Tribune* de **CIO-Online**. Auteur déjà présent dans la veille (cf. fiches WeNvision/Atlas/Tokenomics). Publié le **23 février 2024**.