What happened
Le 15 avril 2026, Gong a publié une nouvelle étude : 58 % des entreprises ont des projets d’IA à l’arrêt. Le budget n’est pas en cause. Le vrai frein est un déficit de confiance profond. Censuswide a mené l’étude auprès de 2 056 dirigeants de moyennes et grandes entreprises aux États-Unis et au Royaume-Uni. Trois obstacles principaux empêchent les entreprises de passer leurs projets d’IA du pilote à la production : les inquiétudes sur la sécurité des données, le manque d’explicabilité et une transparence insuffisante des modèles.
Ce déficit de confiance coûte cher. D’après l’étude, 46 % des investissements prévus dans l’IA sont aujourd’hui suspendus : 44 % aux États-Unis et 47 % au Royaume-Uni. Trois dirigeants sur quatre estiment que leur entreprise tarde à tirer parti de l’IA. Ce sentiment est plus fort aux États-Unis (80 %) qu’au Royaume-Uni (70 %). Les données ont été collectées du 6 au 9 janvier 2026.
En complément de l’enquête, Gong Labs a analysé plus de 25 millions d’interactions commerciales entre janvier et décembre 2025. Résultat : un appel client sur quatre évoque désormais explicitement des questions de sécurité. Le sujet le plus fréquent dans ces échanges porte sur l’incertitude autour des sources de données de l’IA et de ses mécanismes d’apprentissage. Autrement dit, les questions de confiance remontent directement dans les conversations commerciales, et pas seulement dans les revues d’achat de la DSI.
Why it matters for practitioners
Pour les professionnels de la competitive intelligence et de la revenue intelligence, l’étude de Gong change la lecture de l’adoption de l’IA. Le discours habituel veut que le budget, les compétences ou la maturité de l’organisation freinent l’adoption. Les données disent le contraire. Le goulot d’étranglement, c’est la confiance. Et les inquiétudes citées par les répondants recoupent directement la façon dont les équipes CI et de sales enablement évaluent, adoptent et défendent les outils d’IA.
1. La sécurité des données est la première inquiétude, mais le sujet est plus subtil qu’un simple « on ne fait pas confiance à l’IA ». La confidentialité et la sécurité des données arrivent en tête des obstacles, à 34 % (36 % aux États-Unis, 31 % au Royaume-Uni). Pour les équipes de sales enablement qui évaluent des outils d’IA, cela pose des questions concrètes. Où vont les données des conversations clients ? Qui peut y accéder ? Combien de temps sont-elles conservées ? Les équipes CI qui recommandent des outils d’IA en interne doivent pouvoir répondre à ces questions. Sinon, leurs recommandations risquent de rejoindre les 58 % de projets déjà gelés.
2. L’explicabilité devient une condition de signature, plus un simple avantage. 30 % des répondants citent le manque d’explicabilité comme un frein. Pour 26 %, l’explicabilité des résultats de l’IA est la garantie la plus importante avant d’aller plus loin. Pour ceux qui bâtissent des programmes de competitive intelligence pour les équipes commerciales, la conséquence est directe : les battlecards, alertes concurrentielles et recommandations sur les deals générées par l’IA doivent montrer leur raisonnement. Une recommandation « boîte noire », sans les signaux qui la fondent, se heurtera de plus en plus aux interlocuteurs mêmes que les équipes CI veulent servir.
3. La transparence donne aux éditeurs un avantage concurrentiel mesurable. Chris Peake, Chief Trust Officer de Gong, le dit sans détour : « La sécurité et la confiance dans l’IA ne sont plus des sujets de back-office. Ce sont des sujets de chiffre d’affaires. » Pour les professionnels CI qui évaluent Crayon et d’autres outils concurrentiels basés sur l’IA, la leçon est claire. La transparence de l’éditeur sur le traitement des données, l’entraînement des modèles et l’explicabilité des résultats doit peser dans le choix, au même titre que les fonctionnalités et le prix. Les éditeurs qui répondent aux inquiétudes en amont signeront plus vite. Ceux qui traitent la confiance comme une case de conformité à cocher resteront bloqués, comme les projets internes de leurs clients.
4. Le déficit de confiance varie selon les pays, et les stratégies d’adoption doivent suivre. Les entreprises américaines déclarent plus de projets bloqués (63 % contre 52 % au Royaume-Uni). Pourtant, les entreprises britanniques ont suspendu une part un peu plus grande de leurs investissements (47 % contre 44 %). Pour les équipes CI dans des groupes internationaux, le message sur l’adoption de l’IA et la conduite du changement doit donc s’adapter à chaque région. Aux États-Unis, il faut rassurer davantage sur la sécurité. Au Royaume-Uni, il faut montrer un ROI concret avant de débloquer les budgets suspendus.
Key details
- Rapport : « Unlocking the Trust Barrier for Enterprise AI »
- Éditeur : Gong, étude menée par Censuswide
- Date de publication : 15 avril 2026
- Répondants : 2 056 dirigeants de moyennes et grandes entreprises (États-Unis et Royaume-Uni)
- Période de collecte : du 6 au 9 janvier 2026
- Données complémentaires : analyse par Gong Labs de plus de 25 millions d’interactions commerciales (janvier à décembre 2025)
- Projets bloqués : 58 % au total (États-Unis : 63 %, Royaume-Uni : 52 %)
- Investissements suspendus : 46 % des dépenses prévues dans l’IA (États-Unis : 44 %, Royaume-Uni : 47 %)
- Principaux freins : confidentialité et sécurité des données (34 %), explicabilité (30 %), transparence des modèles (28 %), incertitude réglementaire (27 %)
- Principales garanties attendues : explicabilité des résultats (26 %), règles claires sur l’usage des données (25 %), garanties de sécurité intégrées (23 %), audits tiers (23 %)
- Signal issu des conversations : 1 appel commercial sur 4 évoque des questions de sécurité
Market implications
L’étude de Gong sur le frein de la confiance tombe à un moment charnière pour les marchés de la revenue intelligence et de la competitive intelligence. Les fonctions d’IA natives deviennent le minimum attendu sur toutes les plateformes CI. D’après l’étude, la prochaine différenciation ne viendra donc pas de l’IA la plus avancée. Elle viendra de la capacité à prouver que son IA est digne de confiance.
Les conséquences sont précises pour le marché des outils CI. Les éditeurs qui investissent dans la transparence (résultats explicables, traçabilité claire des données, attestations SOC 2 et audits tiers) auront un avantage structurel dans les cycles de vente grands comptes. Ceux qui repoussent la confiance à une future roadmap subiront le même blocage que leurs clients : 58 % d’évaluations qui n’aboutissent jamais à une décision.
Pour les professionnels CI, l’étude confirme une situation de plus en plus courante. On recommande un outil d’IA en interne, puis l’évaluation s’enlise. L’outil ne manque pas de fonctionnalités. Mais la revue de sécurité, la revue juridique ou le scepticisme de la direction sur les décisions de l’IA ajoutent des mois de retard. Les données donnent aux professionnels un cadre concret pour traiter ces inquiétudes en amont : mettre en avant les certifications de l’éditeur, demander la documentation sur l’explicabilité et présenter l’adoption de l’IA sous l’angle du chiffre d’affaires perdu en restant immobile, plutôt que sous l’angle des fonctionnalités. L’étude PwC 2026 sur la performance de l’IA chiffre ce coût : les 20 % d’entreprises les plus avancées captent 74 % de la valeur économique de l’IA. L’écart se creuse chaque trimestre où les projets restent gelés.
Un appel commercial sur quatre évoque désormais la sécurité. Ce constat change aussi la façon dont les équipes CI suivent le positionnement concurrentiel. Quand un prospect soulève des questions de sécurité en rendez-vous, il compare souvent l’approche de plusieurs éditeurs en matière de confiance et de transparence. Les équipes CI qui suivent et analysent ces signaux de confiance, puis les intègrent aux battlecards et aux guides de traitement des objections, aideront leurs commerciaux à vendre dans un contexte où la confiance est devenue le premier critère de décision.
Related resources
- Revenue Intelligence : la discipline au cœur de l’étude de Gong sur l’IA et la confiance
- Sales Enablement : l’effet des freins liés à la confiance sur l’adoption et le déploiement du sales enablement basé sur l’IA
- CI pour les équipes commerciales : guide pratique pour bâtir des programmes CI qui répondent aux freins à l’adoption côté commercial
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