Statistiques gestion de projet : les chiffres 2026

D’après le rapport 2026 de Wellingtone, 36 % des organisations livrent leurs projets à l’heure, toujours ou le plus souvent. Pour les projets d’IA, la différence s’avère plus marquée : le MIT a constaté qu’en 2025, seuls 5 % des outils d’IA sur mesure ou commercialisés auprès des entreprises ont atteint la production.

Si vous livrez des agents ou des automatisations à des PME, voici les statistiques gestion de projet confirmées à la source, et leur impact sur le cadrage d’une mission. Beaucoup de chiffres qui circulent ne se vérifient pas : ils sont listés à la fin.

Combien de projets arrivent à l’heure

Le cabinet britannique Wellingtone publie chaque année un état de la gestion de projet, à partir des réponses de plusieurs centaines de professionnels, au Royaume-Uni et ailleurs. Son rapport 2026 :

• 36 % des organisations livrent toujours, ou le plus souvent, leurs projets dans les délais ;
• 44 % des répondants sont plutôt ou très insatisfaits du niveau de maturité de leur organisation en gestion de projet ;
• 72 % passent une demi-journée ou plus chaque mois à compiler des rapports ;
• 67 % voient le périmètre de leur PMO, le service qui pilote les projets, s’élargir.

Wellingtone ne publie ni la taille exacte de son échantillon ni sa répartition par pays. Citez le chiffre avec sa source, pas comme une moyenne française.

Sur les très grands projets, le constat est plus dur. Bent Flyvbjerg, qui étudie les grands projets depuis des décennies, l’écrit dans How Big Things Get Done (2023, avec Dan Gardner) : 92 % des mégaprojets dépassent leur budget, leur délai, ou les deux. Une mission de trois semaines chez une PME n’est pas un mégaprojet : ce chiffre ne se cite pas pour elle.

Les projets d’IA : où ils s’arrêtent

Le rapport The GenAI Divide du MIT (projet NANDA, juillet 2025) s’appuie sur plus de 300 projets d’IA rendus publics, des entretiens avec 52 organisations et un sondage de 153 dirigeants :

• plus de 80 % des organisations ont exploré ou testé des outils comme ChatGPT ou Copilot, et près de 40 % les ont déployés ;
• 60 % ont évalué des outils d’IA sur mesure ou vendus aux entreprises, 20 % sont allées jusqu’au pilote, 5 % jusqu’à la production ;
• les projets menés avec un partenaire externe arrivent au déploiement environ deux fois sur trois, contre une fois sur trois pour les outils construits en interne.

Ce dernier chiffre est déclaré par les répondants, et les auteurs le disent. Le plus repris du rapport, « 95 % des organisations n’obtiennent aucun retour », repose sur un petit échantillon et des résultats présentés comme préliminaires : citez-le avec cette réserve, ou pas du tout.

Les causes d’échec que le MIT relève : des workflows fragiles, des outils qui n’apprennent pas du contexte, et un décalage avec le travail quotidien.

Les chiffres de Gartner sont des prévisions, à citer comme telles :

• au moins 30 % des projets d’IA générative seraient abandonnés après la preuve de concept d’ici fin 2025, à cause de données de mauvaise qualité, d’un contrôle des risques insuffisant, de coûts croissants ou d’une valeur métier floue (communiqué du 29 juillet 2024) ;
• plus de 40 % des projets d’IA agentique seraient arrêtés d’ici fin 2027, pour des coûts qui montent, une valeur métier floue ou des risques mal maîtrisés (communiqué du 25 juin 2025).

Les PME françaises et l’IA : ce qui bloque

L’Insee mesure l’usage de l’IA dans les entreprises de 10 salariés ou plus. En 2025, 18 % en utilisent au moins une technologie, 15 % entre 10 et 49 salariés. Celles qui ne l’utilisent pas citent :

• le manque d’utilité, à 71 % ;
• le manque d’expertise, à 54 % (53 % entre 10 et 49 salariés).

Le baromètre France Num 2026 (9 655 TPE et PME interrogées au printemps 2026) donne l’autre face :

• 40 % des TPE et PME utilisent au moins une solution d’IA ;
• 11 % s’en servent pour automatiser des tâches, 13 % pour analyser et classer des documents ;
• 68 % des entreprises utilisatrices jugent l’impact positif, 84 % quand la solution est payante ;
• 3 % dépensent pour des développements spécifiques, 2 % pour du conseil et des prestations.

Les autres chiffres de l’IA et du numérique dans les PME sont dans les statistiques du marketing digital.

Les sources, avec leur date

• Wellingtone, The State of Project Management 2026 ↗ (nouvel onglet), page du 20 octobre 2026.
• Bent Flyvbjerg et Dan Gardner, How Big Things Get Done ↗ (nouvel onglet), Penguin Random House, 7 février 2023 (présentation de l’éditeur).
• MIT NANDA, The GenAI Divide: State of AI in Business 2025 ↗ (nouvel onglet), juillet 2025 (recherche de janvier à juin 2025).
• Gartner, communiqués du 29 juillet 2024 ↗ (nouvel onglet) et du 25 juin 2025 ↗ (nouvel onglet).
• Insee Première n° 2120 ↗ (nouvel onglet), 21 juillet 2026.
• Crédoc pour la DGE, baromètre France Num 2026 ↗ (nouvel onglet), 28 septembre 2026.

Ces chiffres sont revérifiés en octobre 2026. Ceux qui circulaient sur cette page sans source primaire ont été retirés : « 29 % des projets livrés à temps », « 11,4 % des ressources gaspillées », « 28 fois plus de chances de réussir » attribué au CIO, « 98 % de succès avec Agile », « 60 % de revenus en plus », « 23 % des entreprises équipées d’un logiciel ». Les taux du CHAOS Report du Standish Group (31 % de projets réussis en 2020) sont repris partout, mais le rapport est payant et nous n’avons pas pu le lire. Même chose pour le Pulse of the Profession 2025 du PMI, ses 25 millions de chefs de projet à recruter d’ici 2030, et le baromètre PMI France 2025 : nous ne les citons pas tant que nous ne les avons pas lus à leur source.

Ce que ces chiffres changent pour une proposition

Face au dirigeant d’une PME qui souhaite automatiser une partie de son activité, trois arguments tiennent, chacun avec sa source :

1. Les initiatives majeures en IA échouent souvent : selon le MIT (2025), seuls 5 % des outils d’IA sur mesure ou commercialisés aux entreprises atteignent la production. Un premier livrable modeste, centré sur un seul processus, a plus de chances d’aboutir.
2. L’appui d’un partenaire extérieur compte : d’après le MIT, sur des chiffres déclarés par les répondants, les initiatives conduites avec un partenaire atteignent le déploiement deux fois plus souvent que celles développées en interne.
3. Le reporting constitue un excellent point de départ : selon Wellingtone 2026, 72 % des professionnels du projet consacrent chaque mois une demi-journée, voire davantage, à l’élaboration de rapports.

Ce que votre offre doit inclure : un périmètre rédigé, un livrable concret, ainsi qu’un critère de succès quantifiable avant l’écriture de la première ligne de code. C’est la fonction du product requirements document. Et un tarif intégrant le cadrage, obtenu à partir de votre TJM de freelance.

Ce que vous ne promettez pas : un délai sans aucune marge, ni un retour sur investissement de l’IA calculé d’avance.