6 % en 2023, 10 % en 2024, 18 % en 2025 : à quelle vitesse les entreprises françaises s’équipent-elles vraiment en IA ?

En deux ans, la part des entreprises françaises de 10 salariés ou plus utilisant au moins une technologie d’intelligence artificielle est passée de 6 % à 18 %. La progression est spectaculaire : le taux a triplé entre 2023 et 2025 et gagné huit points sur la seule dernière année. Mais ce chiffre ne raconte qu’une partie de l’histoire.

6 % en 2023, 10 % en 2024, 18 % en 2025 : l’accélération est nette

Sur le périmètre comparable de l’Insee, l’adoption de l’IA dans les entreprises françaises a d’abord progressé de 6 % en 2023 à 10 % en 2024, puis à 18 % en 2025.

L’Insee mesure ici les entreprises de 10 salariés ou plus déclarant utiliser au moins une technologie d’IA. La statistique ne se limite donc pas à ChatGPT ou aux assistants génératifs : elle couvre plusieurs familles de technologies, de l’analyse de texte à la reconnaissance vocale, la génération de contenus ou d’autres systèmes d’IA.

Cette définition est importante car elle cherche à mesurer l’usage de l’IA par l’entreprise elle-même. Elle ne doit pas être confondue avec l’utilisation informelle d’un outil grand public par un salarié.

Autre élément révélateur : les entreprises utilisatrices sont minoritaires en nombre mais pèsent beaucoup plus lourd économiquement. Selon l’Insee, elles représentent 59 % de l’emploi et 66 % du chiffre d’affaires du champ étudié.

Alors pourquoi la Banque de France trouve-t-elle 67 % ?

Début 2026, la Banque de France observe que 67 % des entreprises françaises d’au moins 20 salariés interrogées déclarent utiliser l’IA générative. À première vue, l’écart avec les 18 % de l’Insee paraît énorme.

Il ne s’agit pourtant pas d’une contradiction. Les deux enquêtes n’ont ni le même périmètre d’entreprises, ni la même date, ni surtout la même définition de l’usage.

Le chiffre de 67 % mesure la diffusion de l’IA générative, qui peut commencer par un assistant conversationnel ou bureautique. La Banque de France souligne que ces usages restent souvent limités ou expérimentaux.

Le chiffre Insee de 18 % mesure au contraire l’utilisation d’au moins une technologie d’IA dans un cadre statistique conçu pour identifier l’usage de l’entreprise. Utiliser ponctuellement un assistant génératif et avoir intégré une technologie d’IA dans ses activités ne décrivent donc pas le même degré de maturité.

La taille de l’entreprise change presque tout

En 2025, l’Insee mesure 15 % d’entreprises utilisatrices parmi celles de 10 à 49 salariés. Le taux monte à 31 % entre 50 et 249 salariés et atteint 58 % à partir de 250 salariés.

L’écart s’explique notamment par les ressources disponibles : compétences numériques internes, budgets, volumes de données, capacité à expérimenter et moyens nécessaires pour intégrer de nouveaux outils aux systèmes existants.

Les grandes entreprises ont aussi davantage de fonctions support où l’IA peut être testée rapidement : informatique, marketing, administration, finance, ressources humaines, service client ou analyse documentaire.

Mais les outils génératifs réduisent une partie de cette barrière d’entrée. Une PME peut tester un assistant dans un navigateur ou une suite bureautique sans construire immédiatement une infrastructure de données ou recruter une équipe spécialisée.

59 % dans l’information-communication, 9 % dans les transports : une France à plusieurs vitesses

Le secteur le plus avancé est l’information-communication : 59 % des entreprises concernées utilisent au moins une technologie d’IA en 2025. Les activités spécialisées, scientifiques et techniques suivent à 33 %, puis l’immobilier à 26 %.

Les services administratifs et de soutien atteignent 20 %, l’énergie, l’eau, les déchets et la dépollution 19 %, et l’industrie manufacturière 17 %.

Plus bas dans le classement, le commerce est à 13 %, l’hébergement-restauration à 12 %, la construction à 10 % et les transports et l’entreposage à 9 %.

Ce gradient est cohérent avec la nature des activités. Les entreprises dont le travail est déjà largement numérique disposent souvent de données exploitables, de salariés familiers des logiciels et de cas d’usage faciles à tester. Dans des activités physiques, fragmentées ou composées de nombreuses petites structures, l’intégration peut demander davantage de changements opérationnels.

Être équipé ne signifie pas encore avoir transformé l’entreprise

La diffusion rapide des assistants génératifs peut donner l’impression que l’IA est déjà généralisée dans les entreprises. En réalité, plusieurs niveaux coexistent : découverte individuelle, premiers usages en équipe, technologie d’IA utilisée par l’entreprise, puis intégration profonde aux processus métiers.

Le passage d’un niveau à l’autre exige davantage que l’accès à un logiciel. Il faut sécuriser les données, définir les responsabilités, former les équipes, connecter les systèmes et déterminer si le gain attendu est réellement mesurable.

C’est pourquoi il n’existe pas aujourd’hui un taux unique d’« équipement IA » capable de résumer toutes les entreprises françaises. Le résultat dépend de ce que l’on mesure : usage d’un assistant génératif, utilisation d’une technologie d’IA, intégration dans une fonction ou transformation d’un processus.

Les chiffres doivent donc être lus comme plusieurs étages d’une même transition, et non comme des estimations concurrentes d’un même phénomène.

Le prochain enjeu n’est plus seulement l’adoption, mais la profondeur de l’usage

Entre 2023 et 2025, la première bataille a été celle de la diffusion : de plus en plus d’entreprises ont commencé à utiliser l’IA. Début 2026, l’IA générative est déjà suffisamment accessible pour être déclarée par une majorité des entreprises de taille significative interrogées par la Banque de France.

La prochaine étape sera plus difficile à mesurer : combien de processus sont réellement modifiés ? Combien de salariés utilisent régulièrement ces outils ? Quels gains de temps ou de productivité persistent une fois passée la phase d’expérimentation ?

C’est là que se joue la différence entre une technologie très populaire et une technologie réellement structurante. Une entreprise peut ouvrir un compte en quelques minutes ; transformer son organisation demande des mois ou des années.

Le rythme français est donc déjà rapide : le taux Insee a triplé en deux ans. Mais le potentiel restant est considérable, précisément parce que l’usage génératif se diffuse beaucoup plus vite que l’intégration de l’IA dans les processus métiers. La France entre dans la phase où la question n’est plus seulement « utilisez-vous l’IA ? », mais « qu’avez-vous réellement changé grâce à elle ? ».