Annoncée comme la nouvelle révolution industrielle, l’intelligence artificielle (IA) s’implante peu à peu dans le fonctionnement des entreprises. Pour y voir plus clair, pour connaître leur niveau de maturité en termes d’intégration d’IA.

Un usage qui dépend de la taille des entreprises

Premier enseignement, 10 % des entreprises implantées en France employant au moins 10 salariés déclarent avoir utilisé, en 2024, au moins une technologie d’IA contre seulement 6 % en 2023. Sans surprise, plus l’entreprise est grande et plus l’usage de l’IA est élevé. On note ainsi qu’il est de 9 % pour les entreprises employant de 10 à 49 salariés, de 15 % pour les 50 et 250 et de 33 % pour celles disposant d’un effectif supérieur à 250 employés. « Les entreprises utilisant l’IA concentrent, en 2024, 49 % du chiffre d’affaires total du champ et 40 % de l’emploi total (contre respectivement 40 % et 31 % en 2023) », précise l’Insee soulignant au passage qu’un fossé technologique est en train de se creuser entre les plus petites structures et les plus grandes.

Les secteurs de la communication en première ligne

Côté secteur, l’information-communication, qui regroupe notamment l’édition (de logiciels mais aussi littéraire et musicale), les activités audiovisuelles, les services de télécommunications, les services informatiques et les activités liées à l’internet est, avec 42 % d’usage (+12 points sur un an), le plus en pointe sur l’IA, loin devant les activités spécialisées techniques et scientifiques (17 %) et les activités immobilières (11 %). A contrario, les entreprises de l’hébergement-restauration (5 %), du transport-entreposage (5 %) et de la construction, restent encore, très en retrait de ces nouvelles technologies.

Au-delà même du secteur, d’autres critères facilitent l’adoption des technologies IA. L’Insee relève ainsi que les entreprises qui appartiennent à un groupe international ont « 1,6 fois plus recours à l’IA que les autres entreprises (indépendantes et celles appartenant à un groupe de sociétés présentes uniquement sur le territoire français) ». L’analyse montre aussi « qu’à caractéristiques comparables, une plus forte présence d’ingénieurs et de cadres techniques accroît les chances qu’une entreprise adopte l’IA : les entreprises dont leur part dépasse 15 % ont ainsi 2,2 fois plus de chances de faire usage de l’IA que les autres ».

Le retard des entreprises françaises

À noter également, et ce n’est pas une bonne nouvelle, l’adoption de l’IA par les entreprises est plus faible en France (10 %) que dans le reste de l’Union européenne (13 %). Dans le détail, les entreprises françaises de 250 salariés et plus, pourtant les plus en pointe du pays (33 %), affichent un taux d’usage en retrait de 8 points par rapport aux autres entreprises européennes de même taille (41 %). Sur les 50-249 salariés, le différentiel est de 6 points et pour les 10-49, de 2 points.

Au classement européen, avec ses 10 % d’adoption des outils IA, la France occupe une modeste 17^e place sur 27, à égalité avec la Grèce et très loin de l’Allemagne (20 %), de la Belgique (25 %) et du premier pays, le Danemark (28 %). Parmi les grands pays (en surface et en population) de l’Union, seules l’Italie (8 %) et la Pologne (6 %) font moins bien que la France.

Le marketing et la vente

En 2024, parmi les entreprises qui utilisent l’IA, 28 % le font dans le cadre des actions marketing ou de vente, en progression de 11 points en un an. « L’usage de l’IA pour les processus de production ou de services est également nettement plus courant en 2024, avec 27 % des entreprises concernées, soit 7 points de plus par rapport à 2023 », précise les auteurs de l’étude.

Quant à l’utilisation de l’IA pour les opérations de gestion et d’administration, elle a plus que doublé passant de 11 % en 2023 à 24 % en 2024. « L’usage de l’IA pour la logistique suit la même tendance, bien qu’il reste le moins fréquent (3 % en 2023 à 6 % en 2024) », ajoute l’Insee.

Enfin, l’intégration des technologies IA par les entreprises françaises procède, très majoritairement (69 %), de l’achat d’un logiciel prêt à l’emploi (autonome ou intégré dans un logiciel existant). Plus rarement, elles acquièrent ces technologies en passant par un prestataire (29 %), en utilisant un logiciel open source (24 %), en le développant en interne (23 %) ou en modifiant un logiciel acheté (14 %).