22 septembre 2026 · Analyse
L’IA dans les entreprises françaises : davantage d’usages, encore beaucoup d’apprentissage
Un an après les premiers essais, que reste-t-il dans le travail quotidien des entreprises ? Les publications françaises de 2025 et 2026 montrent une adoption en hausse, des gains concrets et des difficultés persistantes. Elles invitent surtout à regarder ce qui se passe après l’ouverture d’un compte : comment l’outil est utilisé, comment ses réponses sont vérifiées et ce qu’il apporte réellement à l’activité.
Bilan au 22 septembre 2026. Les enquêtes disponibles portent sur des périodes et des entreprises différentes. Elles permettent de comprendre une évolution, sans mesurer exactement les douze derniers mois.
18 % des entreprises utilisaient une technologie d’IA en 2025
Selon l’Insee, 18 % des entreprises françaises d’au moins dix salariés utilisaient une technologie d’IA en 2025, contre 10 % en 2024. Le champ étudié exclut notamment l’agriculture, la finance et l’assurance. L’enquête mesure les usages organisés dans l’entreprise, en principe sans compter les essais ponctuels et individuels des salariés. Son questionnaire a également été élargi en 2025 à la génération d’images et de contenus audiovisuels. Source : Insee, juillet 2026.
26 % des petites entreprises déclarent utiliser l’IA
Pour les petites structures, le baromètre France Num publié en septembre 2025 constatait lui aussi une progression : 26 % des petites entreprises déclaraient utiliser l’IA, une proportion doublée en un an. L’IA générative concernait 22 % des entreprises, contre 5 % pour l’automatisation de tâches. Ces catégories peuvent se recouper. Elles montrent néanmoins que produire des contenus était alors beaucoup plus courant qu’automatiser une partie du travail. Source : Baromètre France Num 2025.
Une diffusion rapide confirmée début 2026
Les observations les plus récentes confirment cette diffusion. Dans une enquête menée début 2026 auprès d’environ 7 000 entreprises, la Banque de France relève que 67 % des entreprises d’au moins vingt salariés utilisent l’IA générative, principalement de façon limitée ou expérimentale. Les secteurs couverts représentent environ la moitié de l’économie française. Ce chiffre ne peut donc pas être comparé directement aux précédents : ni les populations, ni les définitions de l’usage ne sont identiques. Source : Banque de France, septembre 2026.
IA générative et IA agentique : la différence qui compte au quotidien
L’IA générative est celle qui produit du texte, des images ou d’autres contenus à partir d’une demande. Elle peut aider à préparer un document ou à reformuler une explication. L’IA dite « agentique » ajoute une capacité d’action : les agents peuvent intervenir dans des logiciels, consulter ou modifier des données, avec une autonomie variable. Les deux se combinent souvent, puisqu’un agent peut s’appuyer sur une IA générative. Sources : CNIL, utilisation de l’IA générative ; définition de l’IA agentique.
Cette distinction a des conséquences très pratiques. Faire préparer une réponse et autoriser son envoi sont deux niveaux de délégation différents. Avant de confier des actions à un agent, il faut décider des accès nécessaires, des validations humaines et de la manière de corriger une erreur. En juillet 2026, la CNIL et le Conseil de l’IA et du Numérique ont précisément alerté sur les risques de perte de maîtrise des données lorsque ces systèmes multiplient les connexions entre services. Source : CNIL, juillet 2026.
Les usages agentiques existent donc, mais leur présence dans les discours commerciaux ne suffit pas à mesurer leur diffusion. Les enquêtes générales citées ici ne permettent pas de donner un taux d’adoption représentatif de l’IA agentique dans les entreprises françaises.
Des résultats positifs, lorsqu’on peut les décrire précisément
Les résultats positifs les plus intéressants sont ceux que l’on peut décrire précisément. Chez Activ Inside, une petite entreprise qui exploite des travaux scientifiques, un agent aide les équipes à transformer ces connaissances en réponses utilisables par les commerciaux. Selon le retour d’expérience publié par Bpifrance, certaines demandes auparavant traitées en plusieurs jours le sont désormais en quelques heures. Environ 80 % peuvent être prises en charge directement par le marketing avec l’agent ; les sollicitations les plus complexes restent confiées au marketing scientifique. Il s’agit d’un résultat rapporté pour cette entreprise, sans garantie qu’une autre obtiendrait le même. Source : Bpifrance, cas Activ Inside, actualisé en août 2026.
43 % des dirigeants déclarent une amélioration de productivité
À une échelle plus large, le baromètre Bpifrance Le Lab–Rexecode de mai 2026 apporte un bilan nuancé. Dans cette enquête auprès de petites entreprises, 43 % des dirigeants déclarent une amélioration de la productivité liée à l’IA. Près de 20 % observent un effet positif sur la rentabilité et la compétitivité. La grande majorité ne constate toutefois pas encore d’effet sur le chiffre d’affaires. Ce sont des appréciations déclarées par les dirigeants, pas une mesure indépendante de l’effet de l’IA. Source : Bpifrance Le Lab–Rexecode, mai 2026.
Pour juger un projet, mieux vaut donc compter le temps nécessaire jusqu’au résultat utilisable : préparation, génération, relecture et corrections comprises. Une réponse obtenue rapidement peut demander beaucoup de vérifications.
Le maillon faible : la formation et l’accompagnement
Les difficultés ne se limitent pas aux erreurs des outils. L’accompagnement reste incomplet. Une étude YouGov commandée par Microsoft France, réalisée en janvier 2026 auprès de 657 cadres et dirigeants du secteur privé, indique que 71 % des cadres non dirigeants interrogés n’ont pas été formés à l’IA. Elle rapporte aussi que 61 % des utilisateurs d’IA en entreprise passent par des comptes personnels au moins chaque semaine. Le commanditaire commercial et la population interrogée doivent être gardés à l’esprit : ces résultats ne décrivent pas l’ensemble des travailleurs français. Source : Microsoft France–YouGov, février 2026.
Utiliser régulièrement un outil ne prouve pas que l’on maîtrise ses limites. La CNIL recommande notamment de définir les usages autorisés et interdits et de veiller à la protection des informations transmises. Une entreprise doit pouvoir expliquer à ses équipes quels documents elles peuvent utiliser, dans quel service et avec quelles précautions. Source : CNIL, questions-réponses sur l’IA générative.
Des inquiétudes légitimes sur le travail lui-même
Les inquiétudes concernent aussi le travail lui-même. Dans le baromètre Bpifrance–Rexecode, les entreprises ayant déjà structuré leurs usages citent les risques de mauvais usage et d’affaiblissement de la capacité à raisonner des collaborateurs. Sur l’emploi, 18 % des dirigeants interrogés anticipent une baisse des effectifs liée à l’IA à l’horizon 2030, contre 6 % une hausse. Il s’agit d’anticipations, et non de suppressions de postes déjà constatées. Source : Bpifrance Le Lab–Rexecode, mai 2026.
Quelle place pour les consultants et les agences IA ?
Dans ce contexte, quelle place reste-t-il aux consultants et aux agences IA, alors qu’un entrepreneur peut accéder directement aux outils ?
L’accompagnement se structure. Lancé en juillet 2025, le plan national « Osez l’IA » associe sensibilisation, formation et aide au déploiement. Il prévoit notamment des diagnostics et des parcours d’accompagnement pour identifier les usages pertinents et aider les équipes à les mettre en œuvre. C’est un signe concret de structuration de l’offre. Cela ne démontre pas, à lui seul, une progression générale de la qualité de toutes les agences. Source : Direction générale des Entreprises, actualisation de juillet 2026.
Notre lecture de ces constats est simple : la valeur du conseil doit pouvoir se vérifier dans le travail de l’entreprise. Pour choisir un prestataire, un dirigeant peut lui demander :
- Quelle tâche précise allons-nous améliorer, et pourquoi celle-ci ?
- Comment vérifierons-nous la qualité et le gain obtenu ?
- Quelles données seront utilisées, et qui pourra y accéder ?
- Qui formera les utilisateurs et prendra en charge les problèmes après la livraison ?
Ces questions valent pour un consultant indépendant comme pour une agence. Un accompagnement sérieux doit aussi pouvoir conclure qu’un outil existant suffit, ou qu’un projet ne justifie pas son coût.
Un entrepreneur n’a pas besoin de devenir spécialiste de l’IA pour prendre ces décisions. Il a besoin d’un objectif compréhensible, de résultats vérifiables et d’une équipe capable de poursuivre le travail. C’est sur ces éléments que les professionnels de l’IA peuvent désormais être attendus. Vous pouvez voir ce que ce positionnement donne sur le terrain, ou demander un échange de 20 minutes sur votre cas précis.