Énergie : le secteur croit le plus à l'IA, et se perd le plus dans sa mesure

L'EY US AI Pulse Survey, quatrième vague publiée le 13 avril 2026 à partir de données collectées en décembre 2025, place le secteur de l'énergie en tête sur un indicateur rarement mis en avant : l'intérêt organisationnel pour une IA responsable y a bondi de 25 points depuis juillet 2024, pour atteindre 72% des dirigeants — le niveau le plus élevé tous secteurs confondus. Parmi les dirigeants dont l'organisation a investi dans l'IA et constaté des gains de productivité, 78% jugent que ces gains sont un catalyseur de transformation stratégique, contre 55% en moyenne inter-sectorielle.

Le même sondage révèle un signal contradictoire : 56% des dirigeants énergie déclarent avoir du mal à rattacher directement leurs gains de productivité à leurs investissements IA, contre 35% en moyenne tous secteurs — un écart de 21 points. Et 72% d'entre eux estiment avoir besoin de davantage de formation pour communiquer précisément ces gains de productivité, contre 50% en moyenne inter-sectorielle.

Le secteur qui affiche la conviction la plus forte que l'IA transforme son modèle stratégique est donc aussi celui qui a le plus de mal à le démontrer avec des chiffres. Ce n'est pas une contradiction anecdotique : c'est la marque d'un problème de mesure, pas d'un problème de valeur — la conviction précède la preuve, et l'écart entre les deux se creuse précisément là où l'enthousiasme est le plus fort.

Pour Cardan-AI, ce décalage a une implication directe pour les directions énergie & O&G : avant d'arbitrer entre projets IA sur la base de leur impact déclaré, il faut d'abord investir dans les instruments de mesure — attribution causale, métriques de référence pré-déploiement — sans quoi les décisions de scaling se prennent sur la base de convictions plutôt que de preuves.