18 %, 40 % ou 73 % : combien d'entreprises utilisent l'IA ?

Trois chiffres pour une seule question

Un dirigeant qui cherche « combien d’entreprises utilisent l’IA » trouve en quelques minutes trois réponses publiques, publiées à quelques mois d’écart.

Mis côte à côte, ces chiffres semblent se contredire. Ils ne se contredisent pas : chacun répond à une question différente. Le problème commence quand on les compare entre eux, ou quand un argumentaire commercial choisit celui qui l’arrange.

Ce que compte chacun

L’INSEE : un usage organisé, dans les entreprises de 10 salariés ou plus

L’INSEE, la statistique publique française, interroge environ 11 000 entreprises d’au moins 10 personnes, hors agriculture, finance et assurance, dans le cadre d’une enquête européenne. Il compte celles qui utilisent au moins une technologie d’IA dans leur fonctionnement : analyse de texte, génération de contenu, reconnaissance de la parole, apprentissage automatique. Il ne compte pas le salarié qui ouvre de lui-même un assistant d’IA sur son téléphone : l’usage individuel et ponctuel n’entre pas dans le chiffre.

C’est la définition la plus exigeante, et celle qui se compare d’un pays à l’autre : Eurostat, qui publie la même enquête pour toute l’Union, trouve 19,95 % pour l’Union et 18,16 % pour la France en 2025.

France Num : toute solution, dans les entreprises de moins de 250 salariés

Le baromètre France Num, programme public de la Direction générale des entreprises, interroge 9 655 entreprises de moins de 250 salariés, dont une majorité de très petites entreprises. Il compte toute solution d’IA, y compris un assistant utilisé sans abonnement payant. D’où un chiffre plus haut. Le même baromètre donne d’ailleurs un repère utile : 19 % des TPE et PME paient une solution d’IA.

La BCE : tout usage, même très rare

L’enquête de la Banque centrale européenne auprès de 5 067 entreprises de la zone euro, dont 92 % de moins de 250 salariés, demande à quelle fréquence l’entreprise utilise l’IA. 27 % répondent jamais, 33 % très rarement, 31 % modérément et 7 % de manière significative. Les 73 % additionnent donc tout le monde sauf ceux qui ne l’utilisent jamais. Le chiffre parlant est ailleurs : un usage significatif reste rare.

La Banque de France, qui a relu la même enquête pour la France, ne retient que l’usage modéré ou important : 23 % des entreprises françaises, contre 39 % dans la zone euro. Les auteurs rappellent eux-mêmes que ces données sont déclarées par les entreprises.

Pourquoi la taille change tout

Une moyenne nationale mélange l’entreprise de 12 personnes et celle de 2 000. Or l’écart entre les deux grandit : selon l’INSEE, il est passé de 16 à 43 points entre 2023 et 2025, ce que l’institut explique par les « coûts fixes d’adoption ». Mettre en place l’IA demande un minimum de temps, de compétences et d’outils, quelle que soit la taille, et ce minimum pèse plus lourd sur une petite structure.

Pour des équipes de 20 à 500 personnes, aucune classe officielle ne tombe juste : il faut lire les tranches de 10 à 49 et de 50 à 249 telles qu’elles sont publiées, sans les fusionner. L’INSEE ajoute un détail utile : les entreprises françaises de moins de 50 salariés restent 2 points sous le taux européen, celles de 50 à 249 l’ont rattrapé.

Les pièges qui reviennent

Comparer deux définitions

Le piège le plus courant : écrire que l’adoption « est passée de 18 % à 40 % ». Ce ne sont pas deux mesures successives, ce sont deux questions différentes posées à deux populations différentes. La même prudence vaut pour les freins : l’INSEE interroge toutes les entreprises sans IA (71 % disent ne pas en voir l’utilité), Eurostat les seules entreprises qui ont envisagé l’IA sans l’adopter (70 % citent le manque d’expertise). Les deux pourcentages n’ont pas le même dénominateur.

Confondre usage et finalité

Utiliser l’IA ne dit pas à quoi. L’INSEE relève qu’un quart des entreprises françaises qui l’utilisent s’en tiennent surtout à l’IA générative, et que 28 % de ce groupe ne déclarent aucune finalité précise. Un taux d’adoption mesure une présence, pas un usage qui change la façon de travailler.

Prendre une enquête de grands groupes pour une moyenne

Les enquêtes des cabinets de conseil interrogent d’autres entreprises. Deloitte, qui vend du conseil, de l’audit et des services d’IA, a interrogé pour son State of AI in the Enterprise 2026 3 235 dirigeants d’organisations qu’il décrit comme en pointe sur l’IA, et qui l’utilisent toutes chaque jour : un taux d’adoption n’y a aucun sens, puisqu’il vaut 100 % par construction.

Cinq questions avant de citer un taux d’adoption

1. 01Qui a été interrogé ?

   Des entreprises, des dirigeants ou des salariés, et à partir de quelle taille. Un taux calculé sur des entreprises de 10 salariés ou plus ne dit rien des indépendants.

2. 02Quel usage est compté ?

   Organisé, déclaré, payant, ou même très rare. C’est la question qui explique l’écart entre 18 % et 73 %.

3. 03Qui paie l’enquête ?

   Un institut public, une banque publique qui accompagne ces entreprises, ou un cabinet qui vend le conseil qu’il recommande.

4. 04Quelle année de terrain ?

   Une enquête publiée en 2026 peut décrire l’année 2025, et les chiffres bougent vite.

5. 05Quel dénominateur ?

   Toutes les entreprises, ou seulement celles qui utilisent déjà l’IA. Un pourcentage sans dénominateur ne se compare à rien.

Ce que nous en pensons

Le bon chiffre dépend de la question. Pour savoir si une entreprise comme la vôtre a structuré un usage de l’IA, l’INSEE et Eurostat sont la référence. Pour savoir combien d’équipes s’en servent déjà sans que la direction l’ait organisé, France Num et la BCE disent quelque chose de plus juste. Aucun de ces chiffres ne dit si l’IA rapporte : c’est une autre question, que nous traitons dans notre article sur la rentabilité de l’IA en entreprise.

Et aucun ne remplace la mesure de votre propre entreprise : savoir qui utilise quoi, pour quelle tâche, et avec quelles données. C’est par là que commence l’intégration de l’IA dans une entreprise, et c’est souvent là qu’on découvre un usage non encadré, sujet de notre article sur la gouvernance de l’IA.

Pour vous situer en quelques minutes, notre test de maturité numérique donne un score sur cinq axes. Pour un état des lieux complet, tâche par tâche, c’est le rôle du Sprint Audit IA. Et si l’IA tourne déjà chez vous et que la facture monte sans que vous sachiez ce qui rapporte, notre offre d’IA au juste coût mesure le coût de chaque usage.

Questions fréquentes

Sources

1. L’INSEE (nouvel onglet)insee.fr
2. Le baromètre France Num (nouvel onglet)entreprendre.service-public.gouv.fr
3. L’enquête de la BCE (nouvel onglet)ecb.europa.eu
4. Eurostat (nouvel onglet)ec.europa.eu
5. Banque de France (nouvel onglet)banque-france.fr
6. State of AI in the Enterprise 2026 (nouvel onglet)deloitte.com