En 2025, pas même un tiers des chefs d’entreprise ne sait expliquer précisément ce qu’est l’intelligence artificielle (IA). Ils sont encore moins nombreux à capter réellement le bénéfice qu’elle pourrait apporter à leur organisation.
À lire la presse et les experts Linkedin, l’IA serait omniprésente et prête à remplacer l’humain. Pourtant, la réalité est plus nuancée : la France expérimente, elle ne généralise pas encore. Je crois que notre atout réside dans notre exigence éthique et dans un écosystème riche, à condition de passer du concept à l’exécution.
L’expérience nous montre qu’une stratégie data mûre précède toujours un projet IA réussi. Cette lucidité est salutaire : elle incite à former, structurer et investir. L’objectif de cet article est d’offrir un panorama factuel pour décider en connaissance de cause.
La France a t-elle un train de retard dans l’adoption de l’IA en entreprise ?
1 – Adoption et maturité de l’IA en entreprise
Un taux d’adoption encore modeste
L’enquête TIC 2024 de l’INSEE montre que 10 % des entreprises françaises de 10 salariés ou plus utilisent au moins une technologie d’IA. Ce taux monte à 33 % dans les entreprises de 250 salariés ou plus, et à 42 % dans le secteur de l’information et de la communication. À l’inverse, les secteurs du transport, de l’hébergement ou de la construction restent sous les 5 %. Les pays nordiques et anglo-saxons ont pris de l’avance : en 2024, le Danemark, la Belgique ou la Suède dépassent 25 % d’adoption.
Les PME et ETI confirment ce retard : selon une étude Bpifrance Le Lab menée auprès de 1 209 dirigeants, seules 32 % utilisent l’IA et 43 % disposent d’une stratégie dédiée. Pourtant 58 % jugent l’IA « indispensable à la survie » de leur entreprise. Cette prise de conscience reste souvent théorique : l’étude distingue quatre profils de dirigeants (innovateurs, bloqués, sceptiques et expérimentateurs) et souligne que la majorité reste en phase exploratoire.
Finalités et maturité des usages
Les entreprises françaises qui ont franchi le pas privilégient des usages opérationnels. Parmi les entreprises utilisatrices, l’INSEE relève que :
28 % appliquent l’IA au marketing et aux ventes, soit une augmentation de 11 points en un an.
27 % l’utilisent pour la production ou les services.
24 % l’emploient pour des processus administratifs (le double de 2023).
25 % pour la comptabilité ou la finance et 23 % pour la R&D.
La cybersécurité représente 21 %, tandis que la logistique reste marginale avec 6 %.
À savoir
69 % des entreprises acquièrent leurs technologies IA sous forme de logiciels prêts à l’emploi, 23 % développent en interne et 24 % modifient des solutions open source. Les entreprises de l’information et de la communication l’orientent vers la R&D, tandis que l’immobilier privilégie le marketing et les activités scientifiques l’optimisation de la production. Cette dépendance à des solutions clés en main montre un niveau de maturité encore limité : peu d’équipes internalisent les compétences nécessaires.
Un écart croissant entre grandes entreprises et PME
Des retours sur investissement encore difficiles à mesurer
Une enquête internationale de Rockwell Automation, synthétisée par ActuIA, montre que 94 % des industriels français investissent ou prévoient d’investir dans l’IA et la génération de contenus. Pourtant seulement 2 % estiment que l’IA a généré le meilleur retour sur investissement en 2024, un score inférieur à la moyenne européenne. Même pour l’IA générative, ce taux n’atteint que 8 %. Pour 56 % des industriels, la cybersécurité est l’usage prioritaire et 36 % l’utilisent pour concevoir de nouveaux produits. Ce décalage illustre une phase de découverte : les entreprises se dotent des outils mais peinent à industrialiser les démarches et à mesurer des gains concrets.
2 – Investissements et financement
Montée en puissance des startups françaises
L’écosystème français de l’IA connaît une explosion. Le rapport gouvernemental Faire de la France une puissance de l’IA recense plus de 1 000 startups en 2025, soit le double de 2021. Ces jeunes pousses ont levé 1,9 milliard d’euros en 2024, avec des tours de table records : Mistral AI (1,2 Md€), Poolside (526 M€) ou H (250 M€). Seize d’entre elles sont des licornes (valorisées plus de 1 Md€). La France est devenue le premier hub européen de l’IA générative et accueille des centres de R&D de géants comme Alphabet, Meta, IBM, Microsoft ou Fujitsu.
Depuis 2018, l’État français déploie une stratégie nationale en trois phases.
Phase 1 (2018‑2022) : 1,5 Md€ ont été consacrés au financement de la recherche, à la création de quatre instituts 3IA (Grenoble, Nice, Paris, Toulouse), au supercalculateur Jean Zay et à la structuration du Health Data Hub.
Phase 2 (depuis 2022) : 1 Md€ supplémentaires via le plan France 2030 pour encourager l’innovation et l’adoption dans l’industrie. Le programme « IA Clusters » doté de 360 M€ vise à créer neuf pôles de formation pour former 100 000 personnes par an d’ici 2030.
Phase 3 (2025) : recentrée sur la diffusion, elle s’appuie sur un financement privé massif. Un texte de 2025 indique que les entreprises investiront 109 Md€ en France, et qu’une initiative européenne « InvestAI » mobilisera 200 Md€ dont 20 Md€ pour des giga-usines de puces.
Les comparaisons restent difficiles faute de données homogènes, mais les analyses montrent que la France se situe derrière les États‑Unis et la Chine en termes d’investissements totaux.
Les 1,9 Md€ levés par ses startups en 2024 représentent environ 10 % des levées réalisées dans la Silicon Valley. Toutefois, la France se classe 5e du Global AI Index 2024 et 3e au classement AI Vibrancy (Stanford), grâce à un écosystème équilibré entre recherche, formation et innovation.
3 – Ressources humaines et compétences
Nombre d’experts et emplois créés
Selon le rapport Faire de la France une puissance de l’IA, la France compte plus de 4 000 chercheurs spécialisés en IA dans ses organismes publics et clusters. Elle forme chaque année plus de 40 000 étudiants et professionnels, avec un objectif de 100 000 formés par an.
Malgré ces efforts, l’offre de spécialistes IA reste inférieure à la demande. Les chiffres du PwC AI Jobs Barometer montrent que la France crée des emplois plus rapidement que ses voisins mais qu’elle peine à satisfaire les besoins des industriels. L’écart se ressent dans les salaires et dans la tension sur les recrutements évoquée par les startups (nécessité d’échelle européenne). La conclusion est sans appel : former massivement et attirer des talents internationaux sera indispensable pour soutenir l’adoption.
4 – Secteurs d’application prioritaires
Répartition sectorielle et cas d’usage
L’IA touche d’abord les secteurs intensifs en données. Dans l’enquête INSEE, le secteur de l’information et de la communication affiche l’adoption la plus élevée (42 %). Les entreprises de services scientifiques et techniques, des activités financières et d’assurance ou des télécommunications sont également en avance. À l’inverse, le transport, l’hébergement et la construction font figure de lanternes rouge.
Répartition des usages déclarés (entreprises utilisant l’IA)
Forte progression (+11 pts). Focus sur personnalisation, recommandation.
Production / services
27 %
Automatisation des tâches répétitives, maintenance prédictive.
Comptabilité / finance
25 %
Contrôle des factures, scoring de crédits.
Administration interne
24 %
Gestion documentaire, assistance RH.
R&D / innovation
23 %
Conception de nouveaux produits, simulation.
Cybersécurité
21 %
Détection d’anomalies, surveillance en temps réel.
Logistique
6 %
Optimisation des stocks et des itinéraires.
Écarts sectoriels
dans les entreprises de l’information-communication, l’IA est principalement orientée vers la R&D et l’innovation, tandis que l’immobilier l’utilise surtout pour le marketing. Dans les transports et l’entreposage, la sécurité est prioritaire. Les services financiers investissent massivement dans l’analyse des risques et le scoring de crédits, tandis que l’industrie mise sur la maintenance prédictive et la qualité.
Dans l’industrie, 68 % des responsables operations interrogés par PwC s’attendent à une amélioration d’au moins 3 points de rentabilité d’ici 2030 grâce à l’IA. En revanche, seulement 17 % observent déjà une augmentation des ventes et 14 % une hausse des prix. Ces chiffres suggèrent que les gains se matérialisent d’abord en productivité et en qualité, puis en revenus.
Secteurs en retard et explications
Les secteurs du transport, de l’hôtellerie-restauration ou de la construction souffrent de marges faibles et de structures plus fragmentées. Les dirigeants évoquent le coût d’acquisition des solutions, la pénurie de compétences et l’absence de stratégie data. Le baromètre Bpifrance rappelle que les entreprises dépourvues de stratégie numérique adoptent l’IA dix fois moins souvent que celles qui ont une stratégie structurée. L’absence de données qualitatives et la complexité des intégrations freinent la logistique, pourtant appelée à se transformer par les jumeaux numériques et les livraisons autonomes.
L’IA générative au service des TPE/PME
Le portail gouvernemental France Num publie des fiches pratiques illustrant des cas concrets de l’IA générative en petite entreprise. Trois exemples :
Gestion des commandes et des stocks dans une TPE : l’IA lit et synthétise les notices des fournisseurs et propose des comparatifs en langage naturel. L’entreprise gagne du temps et améliore la qualité de ses achats, mais doit protéger ses données internes.
Traduction de vidéos pour une PME d’éclairage : une solution IA traduit les vidéos promotionnelles tout en conservant la voix et les intonations originales. L’entreprise touche un public international sans coûts élevés et réduit les délais de mise sur le marché. La relecture humaine demeure nécessaire pour les subtilités techniques.
Ces exemples montrent que l’IA générative peut apporter des gains rapides à condition d’encadrer l’usage et de former les collaborateurs.
5 – Écosystème et innovation
Taille et diversité de l’écosystème
La France compte aujourd’hui plus de 1 000 entreprises spécialisées dans l’IA. L’organisme Business France recense 81 laboratoires d’IA, un nombre record en Europe, ainsi que 16 licornes orientées IA. Les startups emblématiques incluent Mistral AI, Hugging Face, Dataiku, Photoroom, Bioptimus ou Dust, chacune valorisée entre 35 et 6 milliards d’euros.
Ce dynamisme se traduit par une augmentation de 55 % des publications scientifiques sur l’IA entre 2018 et 2023. Les publications sur l’IA générative ont été multipliées par 4,6 sur la même période. Toutefois, la France se classe 11e pour les publications et 8e pour les brevets, avec un recul de sa part mondiale (de 3,5 % à 1,9 %).
Partenariats publics‑privés et clusters
Les partenariats entre acteurs publics et privés se multiplient. Le laboratoire Kyutai, cofondé en 2023 par CMA‑CGM, Iliad et Schmidt Futures, ambitionne de rivaliser avec OpenAI.
De grandes entreprises comme Thales se réorganisent autour de programmes internes (initiative Cortex), tandis que des start-ups collaborent avec des institutions culturelles : Mistral AI travaille avec la Bibliothèque Nationale de France (BNF) et l’Institut National de l’Audiovisuel (INA) pour entraîner des modèles sur des contenus francophones ; Photoroom s’appuie sur la richesse du patrimoine visuel français pour proposer des générateurs d’images de produits originaux.
Ces coopérations permettent de bâtir des modèles ancrés dans notre culture et de préserver notre souveraineté linguistique.
Les supercalculateurs au service des PME
Le supercalculateur Jean Zay, opéré par le GENCI et l’Institut du développement et des ressources en informatique scientifique (IDRIS), fournit plus de 36 péflops de puissance de calcul aux chercheurs et startups françaises. Depuis 2019, plus de 1 200 projets IA ont été soutenus.
Les clusters régionaux d’IA incluent également les supercalculateurs Adastra (Lyon) et Alice Recoque (Île‑de‑France). Pour les entreprises, ces infrastructures représentent un atout décisif : la puissance de calcul accessible en mode mutualisé leur permet d’entraîner des modèles sophistiqués sans investissement matériel prohibitif. Les programmes publics prévoient d’ouvrir ces ressources à un plus grand nombre de PME, notamment via les pôles 3IA et les futurs IA Clusters.
Elle rappelle les obligations liées au RGPD : minimisation des données, information claire des utilisateurs et contrôle humain des décisions. Les entreprises doivent aussi recenser leurs modèles, tenir des registres d’utilisation et constituer des comités d’éthique.
Initiatives françaises en matière d’IA responsable
Outre la CNIL, plusieurs organismes militent pour une IA éthique. Le Comité national pilote d’éthique du numérique (CNPEN) publie des avis sur l’usage de l’IA dans les médias ou la justice.
Les pôles 3IA ont mis en place des programmes d’accompagnement à la conformité. Les entreprises elles-mêmes se dotent de comités internes : certaines banques françaises interdisent l’utilisation d’algorithmes de « social scoring », tandis que les assureurs encadrent l’usage des données de santé.
La nouvelle réglementation soulève des défis pour les entreprises. Beaucoup ne disposent pas de cartographie de leurs algorithmes ni de procédures d’audit. Les obligations de documentation et d’explicabilité exigent des compétences juridiques et techniques. Les PME se sentiront certainement dépassées.
Toutefois, l’AI Act offre un cadre qui devrait renforcer la confiance des clients et favoriser l’adoption. Les entreprises qui investiront tôt dans la gouvernance et la cybersécurité disposeront d’un avantage concurrentiel. Les freins à l’IA (peur de la surveillance, de la perte de contrôle, de l’effet « boîte noire ») seront levés grâce à une transparence accrue.
Une décennie pour transformer l’essai
Dans cet état des lieux, je voulais aller au-delà des fantasmes. Oui, la France n’est pas la Chine ni les États‑Unis. Oui, seules 10 % des entreprises utilisent aujourd’hui l’IA.
L’enjeu pour les cinq prochaines années est clair : industrialiser l’IA. Cela passe par la construction d’une stratégie data robuste, la formation massive des collaborateurs et la transformation des modes d’organisation.
Les dirigeants doivent comprendre que l’IA n’est pas un gadget mais un levier de compétitivité et de souveraineté. Les cas d’usage présentés montrent qu’elle peut améliorer la production, le marketing, la relation client ou la traduction de contenus, y compris pour les petites structures.
Nous avons une décennie pour réussir cette mue. Le meilleur ROI viendra à ceux qui auront su combiner technologie, éthique et vision stratégique. Le marché se structure, les régulateurs fixent des garde-fous et l’écosystème fourmille d’initiatives. Reste à passer du discours à l’action. Je vous invite à poursuivre la discussion et à partager vos retours d’expérience sur LinkedIn.
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