L’intelligence artificielle s’installe progressivement dans les entreprises françaises, mais pas assez vite…
En 2024, seules 10 % d’entre elles déclarent utiliser au moins une technologie d’IA, selon l’Insee.
Si ce chiffre marque une nette hausse par rapport à 2023, il reste inférieur à la moyenne européenne (13 %) et reflète un retard préoccupant, notamment parmi les grandes entreprises françaises…
Une adoption en hausse, mais encore limitée
En 2024, 10 % des entreprises françaises de plus de 10 salariés utilisent au moins une technologie d’intelligence artificielle. C’est une progression significative par rapport à 2023, où elles n’étaient que 6 % à franchir le pas, selon l’enquête TIC-entreprises de l’Insee.
Cette hausse témoigne d’un intérêt croissant pour ces technologies dans le monde professionnel, porté notamment par l’essor des outils de traitement automatique du langage, de génération de texte ou de machine learning appliqué aux données.
Mais en comparaison avec ses voisins européens, la France reste en retrait : la moyenne dans l’Union européenne atteint 13 %, soit 3 points de plus qu’en France.
Un écart qui révèle un retard structurel dans la transformation numérique des entreprises françaises.
Un retard particulièrement visible dans les grandes entreprises
Les disparités sont particulièrement marquées parmi les grandes entreprises, qui disposent pourtant de ressources et de capacités d’investissement bien supérieures.
En 2024, seules 33 % des entreprises françaises de 250 salariés ou plus utilisent l’IA, contre 41 % en moyenne dans l’Union européenne.
Cette différence de 8 points souligne la difficulté des grandes structures hexagonales à intégrer pleinement les innovations liées à l’IA dans leur organisation.
À l’échelle des PME, la situation est encore plus contrastée : 9 % des entreprises de 10 à 49 salariés et 15 % de celles de 50 à 249 salariés ont adopté l’IA, un taux qui reste modeste au regard de leur poids économique.
Des usages concentrés et encore sectoriels
Tous les secteurs ne sont pas logés à la même enseigne.
Le secteur information‑communication se distingue nettement avec 42 % d’entreprises utilisatrices d’IA, contre seulement 3 % ou moins dans des secteurs comme la construction, le transport ou l’hébergement-restauration.
Cette fracture sectorielle illustre l’inégalité d’accès aux outils technologiques et surtout aux compétences nécessaires pour les mettre en œuvre.
Les usages de l’IA restent majoritairement orientés vers : le marketing et les ventes (utilisés par 28 % des entreprises adoptrices), la production et les services (27 %), et l’administration (24 %).
Plus de la moitié des entreprises utilisatrices combinent deux technologies d’IA ou plus, preuve d’une montée en compétence progressive, mais encore largement concentrée sur les pionniers.
Compétences et environnement : les moteurs (ou freins) de l’adoption
Le niveau de compétences internes joue un rôle central. Une entreprise ayant des cadres techniques ou des ingénieurs est deux fois plus susceptible d’adopter l’IA qu’une entreprise sans ces profils.
L’appartenance à un groupe multinational ou l’existence d’une infrastructure numérique avancée sont également des facteurs déterminants.
Ce sont ces éléments qui expliquent pourquoi les secteurs les plus numérisés, les plus capitalisés en savoir-faire technologique et les plus exposés à la concurrence internationale progressent plus vite dans l’appropriation de l’IA.
Une France en milieu de peloton en Europe
Si la France ne fait pas partie des pays les plus en retard, elle reste clairement en milieu de tableau.
Les pays nordiques (Suède, Finlande, Danemark), les Pays-Bas ou l’Irlande affichent des taux d’adoption supérieurs à 20 %, tandis que certains pays d’Europe de l’Est restent en deçà de 7 %.
La France ne parvient ni à tirer parti de sa capacité industrielle, ni à compenser son retard numérique dans les services.
Et cela se voit : dans certains segments stratégiques, comme les grandes entreprises ou les services technologiques, l’Hexagone accuse un retard préoccupant vis-à-vis de ses voisins directs.
Un enjeu de compétitivité pour les années à venir
Cette situation intermédiaire constitue une zone de risque.
Si l’intelligence artificielle continue de s’imposer comme un levier de transformation profonde – des chaînes de production à la relation client, en passant par la cybersécurité – la France pourrait se retrouver en position défensive, contrainte de suivre les standards définis ailleurs, plutôt que de les anticiper.
Pour combler ce retard, les priorités sont claires : former massivement aux compétences numériques, soutenir les PME dans leurs investissements technologiques, et réduire les écarts sectoriels.
Il s’agit moins d’un défi purement technologique que d’une transformation culturelle et organisationnelle, qui engage l’ensemble de l’économie française…
