ConnexionServices numériques : comment réinventer les modèles à l’ère de l’IA
L’IA n’est plus seulement un sujet d’expérimentation pour les entreprises de services du numérique (ESN) et les sociétés d’ingénierie et de conseil en technologies (ICT).
Selon la 9ème édition de l’étude « Grand angle ESN & ICT », réalisée par KPMG-Numeum, 2026 marque l’entrée dans un cycle où la question n’est plus d’adopter la technologie mais de repenser la création de valeur, les offres, l’organisation et les compétences.
Un modèle économique sous tension
Le constat est partagé par les dirigeants : 58 % anticipent un impact fort ou disruptif de l’IA générative et agentique sur leur business model. Le chiffre est de 52 % chez les grandes entreprises et ETI, et monte à 68 % chez les PME et TPE (52 % d’impact fort, 16 % d’impact disruptif).
Cette pression vient d’abord de la demande. Les clients attendent avant tout des gains de productivité grâce aux outils (75 % des répondants), une transformation de leurs processus métiers (58 %) et, pour un tiers, une pression accrue sur les prix.
Dans le même temps, 62 % observent une hausse des besoins de conseil en amont des projets. L’étude en tire une conclusion : la valeur se déplace vers le conseil stratégique, l’architecture, la gouvernance et l’accompagnement, au détriment d’une logique reposant uniquement sur la capacité de production, l’activité la plus exposée aux demandes de productivité.
Le paysage concurrentiel se durcit en parallèle.
Les nouvelles entreprises « AI-native » à bas coût sont citées comme un risque par 80 % des répondants, devant l’internalisation par les clients (53 %), le développement de leurs propres agents par ces derniers (48 %), les Big Tech et hyperscalers (40 %) et les éditeurs SaaS qui intègrent nativement l’IA (33 %).
La facturation : sortir de la logique du temps passé
La facturation au forfait ou en régie reste largement majoritaire, mais deux ESN et ICT sur trois font déjà évoluer leurs modèles de pricing, selon l’étude.
Parmi les pistes citées : la facturation à l’unité d’œuvre ou au forfait (59 %), la souscription ou l’abonnement (42 %), les modèles fondés sur la valeur ou le résultat (33 %), la monétisation d’actifs ou le licensing (24 %) et la facturation au succès (13 %).
À l’inverse, 30 % n’ont pas fait évoluer leur modèle à ce stade.
Les dirigeants interrogés placent la bascule vers la valeur créée en tête des mouvements de marché jugés les plus probables à court terme (37 % d’entre eux), devant la monétisation des plateformes et agents, la compression des taux journaliers moyens, puis la montée du run.
Le rapport rapporte le témoignage de dirigeants selon lesquels une mission facturée quelques milliers d’euros peut générer une valeur estimée à plusieurs centaines de milliers d’euros pour le client, d’où l’urgence de rompre avec un revenu strictement corrélé au temps passé.
Les contrats évoluent aussi : 55 % des grandes entreprises et ETI ont fait évoluer leurs pratiques contractuelles liées à l’IA, contre 22 % des PME et TPE.
Les clauses les plus concernées touchent à la sécurité (35 %), à la conformité, notamment AI Act et RGPD (35 %), et à l’usage de l’IA générative sur les données client (32 %). Les clauses de responsabilité (11 %) et de propriété intellectuelle (7 %) sont moins avancées.
Se repositionner sur la chaîne de valeur
Quant aux leviers pour capter valeur et marge, les répondants citent en premier le conseil amont, l’architecture et la gouvernance (36 %), puis la productivité du delivery et la compétitivité prix (24 %), et la sécurité, la conformité et l’IA responsable (17 %).
Le conseil stratégique est aussi l’activité jugée prioritaire dans l’évolution de la chaîne de valeur (40 %), devant l’intégration et le build (28 %), le run (12 %), la plateformisation (12 %) et l’édition logicielle (5 %).
L’IA devient une offre à part entière, même si sa contribution au chiffre d’affaires reste limitée : elle représente en moyenne 7 % du chiffre d’affaires aujourd’hui, contre un objectif moyen de 18 % à trois ans.
Aujourd’hui, 19 % des acteurs en tirent plus de 10 % de leur chiffre d’affaires ; 82 % visent ce seuil d’ici trois ans. Les offres les plus répandues sont le conseil en stratégie IA (57 %), le data et l’IA (53 %) et la modernisation applicative par l’IA (47 %), puis l’agentique (42 %).
La maturité progresse, surtout dans les grandes structures : chez les GE et ETI, 46 % des offres IA sont en production et 19 % industrialisées à l’échelle, contre 20 % et 6 % chez les PME et TPE, où 44 % des offres sont encore au stade pilote.
L’étude souligne que de nombreux clients peuvent mener seuls un premier prototype mais restent dépendants des ESN et ICT pour l’industrialiser.
La différenciation, elle, repose moins sur la technologie que sur les personnes : 40 % des répondants citent l’expertise de leurs consultants comme premier levier, devant l’offre souveraine ou sécurisée (20 %), les partenariats technologiques (14 %), les assets propriétaires (11 %), la capacité d’industrialisation et de run (10 %) et les prix et délais compétitifs (5 %).
Transformer l’interne : des gains réels, un cadre à consolider
En interne, le passage à l’échelle est engagé.
Pour 86 % des répondants, l’IA joue d’abord un rôle d’assistance à la production plutôt que de substitution. Le modèle hybride structuré, associant équipes, copilotes et agents, est le mode d’adoption dominant, cité par 34 % des répondants, devant les outils individuels non standardisés (26 %) et l’intégration dans certains workflows professionnels (25 %). Les usages les plus répandus concernent l’avant-vente, le développement et la documentation.
Les résultats sont tangibles : environ 38 % des ESN et ICT déclarent un gain de productivité supérieur à 20 % sur le delivery. Mais l’impact sur les marges reste mal mesuré : 27 % des grandes entreprises et ETI et 42 % des PME et TPE déclarent ne pas l’avoir évalué. Côté investissement, 55 % des acteurs y consacrent entre 1 et 3 % de leur chiffre d’affaires.
La gouvernance suit : 67 % disposent d’une politique IA formelle, 54 % d’un processus de validation sécurité et conformité, 52 % d’une traçabilité des usages et des coûts. À l’inverse, 17 % n’ont encore aucun cadre formalisé. Sur les projets clients, 86 % n’autorisent l’usage de l’IA que sous conditions strictes.
La bataille des compétences
Pour les auteurs, la course à l’IA est aussi une course aux talents.
Dans les 18 mois à venir, 48 % des acteurs comptent recruter en priorité des profils experts IA (data, LLM, agentique) et 42 % des profils hybrides mêlant technologie et métier, devant les profils confirmés de 3 à 8 ans d’expérience (39 %). Les compétences les plus recherchées sont l’esprit critique et la validation des résultats produits par l’IA (39 %), puis le cadre métier et le conseil de haut niveau (22 %).
L’IA pèse déjà sur les recrutements : 62 % des répondants y observent un impact, et 47 % exigent une maîtrise de l’IA dès le début de carrière.
Pour les profils juniors, la lecture est partagée : 47 % anticipent une situation stable, 22 % une forte baisse, 9 % une hausse et 22 % jugent le modèle encore en redéfinition. Le rapport alerte sur une tension qui commence à apparaître sur l’insertion des juniors et rappelle qu’il relève de la responsabilité sociétale du secteur de continuer à recruter et former.
Dans le recrutement lui-même, 79 % utilisent l’IA comme assistant, mais aucun répondant n’est prêt à confier une décision de recrutement entièrement à l’IA.
La formation est un chantier ouvert : seuls 20 % des répondants ont formé plus de 80 % de leurs collaborateurs à l’IA générative, et 9 % en ont formé moins de 10 %.
Les formations suivies sont plus avancées dans les grandes structures (62 % de niveau intermédiaire chez les grandes entreprises et ETI) que dans les PME et TPE (43 % de niveau basique, 16 % de simple sensibilisation).
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