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Gartner : 31 % des directeurs commerciaux disent que prouver le ROI de l'IA est leur premier défi

Selon une enquête Gartner menée auprès de 227 directeurs commerciaux, 31 % placent la preuve du ROI de l'IA parmi leurs premiers défis en 2026. Pourtant, l'IA fait gagner près de cinq heures par semaine aux commerciaux.

Updated May 26, 2026

What happened

Une enquête Gartner a interrogé 227 directeurs commerciaux d’août à septembre 2025. Parmi eux, 31 % citent la difficulté à prouver le ROI des outils d’IA comme l’un des premiers obstacles à leurs objectifs commerciaux en 2026. Dan Gottlieb, VP Analyst au sein de la practice Sales de Gartner, a présenté ces résultats le 19 mai 2026 lors de la Gartner CSO & Sales Leader Conference à Las Vegas.

Ces chiffres tombent à un moment de forte tension pour les organisations commerciales. Les entreprises accélèrent leurs investissements en IA sur toutes les fonctions liées au chiffre d’affaires. Elles déploient à grande échelle des outils d’analyse des conversations, de prévision, de coaching et de gestion du pipeline. Mais leur capacité à démontrer que ces investissements produisent des résultats commerciaux mesurables reste en retard sur l’adoption. Selon Gottlieb, pour atteindre un vrai ROI de l’IA, les dirigeants ont besoin des bons cas d’usage, d’attentes réalistes, d’une organisation prête, d’une adoption large, d’une mesure fiable et de gains qui s’additionnent de façon significative.

Ce chiffre de 31 % n’arrive pas seul. Gartner a publié en parallèle une étude complémentaire : l’IA fait gagner en moyenne 4,8 heures par semaine à chaque commercial, mais 72 % des organisations commerciales ne réinvestissent pas ce temps dans des activités à forte valeur. Ensemble, ces données décrivent un problème structurel. Les organisations commerciales déploient des outils d’IA qui libèrent du temps, c’est prouvé. Mais elles n’ont pas les systèmes pour transformer ce temps en résultats, et ce sont ces résultats qui justifient la suite des investissements.

Why it matters for practitioners

L’écart de ROI identifié par Gartner n’est pas un problème de mesure abstrait. C’est un frein concret qui pèse sur les arbitrages budgétaires, les validations d’embauche et les achats technologiques sur toute la chaîne commerciale. Pour les responsables sales enablement, les équipes de competitive intelligence et les équipes RevOps, les conséquences sont directes.

1. La charge de la preuve repose désormais sur l’enablement. Quand près d’un tiers des directeurs commerciaux disent ne pas pouvoir prouver le ROI de l’IA, la pression descend vers les équipes qui mettent ces outils en œuvre. Les responsables enablement doivent maintenant construire des cadres de mesure. Ces cadres relient le temps gagné grâce à l’IA et les informations qu’elle produit aux résultats commerciaux : taux de gain, vitesse de closing, valeur moyenne des contrats, conversion du pipeline. Sans ces indicateurs, les budgets alloués aux outils d’IA deviennent fragiles au prochain cycle budgétaire.

2. Des cas d’usage précis mènent à un ROI prouvable. Lors de la conférence, Gartner a mis en avant cinq cas d’usage de l’IA commerciale qui produisent des gains de productivité mesurables : l’intelligence sur les comptes et les acheteurs, la gestion des leads, l’orchestration des deals, le coaching commercial, et la gestion du pipeline et des prévisions. La tendance est nette. Les organisations qui appliquent l’IA à des workflows précis et bien délimités mesurent son impact de façon plus crédible que celles qui lancent de vastes programmes de « transformation IA » sans cible claire. La competitive intelligence pour les équipes commerciales s’inscrit naturellement dans cette approche : préparer un deal face à un concurrent est une activité précise, avec un impact mesurable sur le taux de gain.

3. La question du ROI change la façon d’évaluer les éditeurs. Les acheteurs qui évaluent des plateformes de revenue intelligence ne demandent plus seulement « que fait votre outil ? ». Ils demandent de plus en plus « comment prouver à mon directeur commercial que votre outil fonctionne ? ». Les éditeurs qui intègrent la mesure du ROI dans leur produit se distingueront de ceux qui s’arrêtent aux fonctionnalités. Cette mesure passe par des statistiques d’usage reliées aux résultats des deals, des comparaisons avant/après sur les taux de gain face aux concurrents et des cycles de vente raccourcis. Le chiffre de 31 % est un signal clair : les discussions d’achat passent de l’évaluation des capacités à la vérification des résultats.

4. L’écart de mesure est une opportunité pour le competitive enablement. Si près d’un tiers des organisations commerciales ne peuvent pas prouver le ROI de l’IA, celles qui le peuvent se distinguent auprès de leur direction. Les programmes de competitive enablement qui suivent de façon systématique le lien entre la consommation de competitive intelligence et les résultats des deals construisent exactement l’infrastructure de mesure que réclament les directeurs commerciaux. Par exemple : les consultations de battlecards avant un deal gagné face à un concurrent, ou les briefings de veille corrélés à des deals plus importants. Les organisations qui comblent cet écart en premier gagnent en crédibilité en interne et en avantage concurrentiel sur le marché.

Key details

  • Enquête : 227 directeurs commerciaux interrogés d’août à septembre 2025
  • Présentée lors de : Gartner CSO & Sales Leader Conference, 19 mai 2026, Las Vegas
  • 31 % des directeurs commerciaux citent la difficulté à prouver le ROI des outils d’IA comme l’un des premiers obstacles à leurs objectifs commerciaux 2026
  • 4,8 heures gagnées en moyenne chaque semaine grâce à l’IA, par commercial (étude complémentaire)
  • 72 % des organisations commerciales réinvestissent peu le temps gagné grâce à l’IA (étude complémentaire)
  • 2,2 fois plus de chances de dépasser les objectifs de croissance client quand le temps gagné est réinvesti
  • 3,1 fois plus de chances de dépasser les objectifs de conversion lead-opportunité quand le temps gagné est réinvesti
  • 5 cas d’usage de l’IA identifiés pour améliorer la productivité commerciale : intelligence comptes/acheteurs, gestion des leads, orchestration des deals, coaching commercial, gestion du pipeline et des prévisions
  • Intervenant principal : Dan Gottlieb, VP Analyst, practice Sales de Gartner
  • 73 % des acheteurs B2B évitent les fournisseurs qui envoient des messages non pertinents (autre résultat présenté à la conférence)

Market implications

L’écart de ROI de 31 % identifié par Gartner va peser sur les achats technologiques et la stratégie des éditeurs jusqu’à la fin de 2026. L’IA commerciale a dépassé la phase « faut-il l’adopter ? ». Elle est entrée dans la phase « prouvez que ça marche ». Ce passage a des conséquences fortes sur trois plans : le positionnement des éditeurs de solutions commerciales, la façon dont les équipes sales enablement justifient leurs programmes, et la façon dont les plateformes de competitive intelligence démontrent leur valeur.

Pour le marché de la revenue intelligence en particulier, ces données créent à la fois un risque et une opportunité. Le risque est simple : si un tiers des directeurs commerciaux ne peuvent pas prouver le ROI de leurs investissements en IA, les renouvellements et les extensions de contrats seront examinés de près. L’opportunité est la suivante : les éditeurs qui résolvent le problème de la mesure prendront une part de marché disproportionnée à leurs concurrents. Ce sont ceux qui démontrent un lien clair et vérifiable entre ce que produit leur plateforme et les résultats commerciaux, face à des concurrents qui traitent la mesure comme un sujet secondaire.

Ces données confirment aussi un changement structurel dans la conception des programmes de competitive enablement. L’époque où la competitive intelligence était une fonction de contenu « bonne à avoir » touche à sa fin. Les directeurs commerciaux exigent désormais un ROI prouvable pour chaque investissement en IA. Les équipes de competitive intelligence doivent donc piloter leur activité par les résultats, comme le font la génération de demande ou le développement commercial : des entrées mesurables, des activités suivies, un impact sur le chiffre d’affaires attribuable. Certains programmes démontrent une contribution précise et chiffrée aux résultats des deals : un meilleur taux de gain face aux concurrents, des cycles de vente plus courts sur les deals concurrentiels, des deals plus importants quand les commerciaux consultent la veille. Ces programmes passeront l’examen du ROI. Ils serviront aussi d’exemples d’investissement IA réussi.

Les cinq cas d’usage productifs de l’IA cités par Gartner (intelligence sur les comptes, gestion des leads, orchestration des deals, coaching et prévisions) donnent une feuille de route concrète aux organisations qui veulent combler l’écart de ROI. Déployer l’IA partout en espérant que les chiffres suivront ne fonctionne pas. Les données montrent qu’un investissement concentré sur des workflows précis et mesurables produit les résultats prouvables qu’exigent les directeurs commerciaux. Pour les professionnels de la competitive intelligence, le message est clair : il faut positionner la CI comme un cas d’usage précis et mesurable au sein du portefeuille IA. Pas une capacité diffuse, mais un workflow ciblé, avec un impact chiffrable sur le chiffre d’affaires.

  • Sales Enablement : comment les programmes d’enablement doivent évoluer pour combler l’écart de ROI de l’IA
  • Revenue Intelligence : la catégorie la plus directement exposée à l’examen du ROI par les directeurs commerciaux
  • CI pour les équipes commerciales : guide pratique pour positionner la competitive intelligence comme un cas d’usage IA au ROI prouvable
  • Competitive Enablement : construire l’infrastructure de mesure qui démontre l’impact concurrentiel de l’IA