De l’utilisation expérimentale à la transformation : adopter l’IA en entreprise

Que font réellement les entreprises avec et à propos de l’intelligence artificielle ? Nous nous intéressons principalement aux grandes entreprises, mais toujours en gardant également à l’esprit une adoption plus lente, mais toujours présente, dans les PME.

Repartons des données d'adoption qu'il faudrait, plus exactement, définir comme données d'adoption de projet. Il ne s’agit pas d’utilisation d’outils prêts à l’emploi ou d’achat de simples licences, mais de projets d’intelligence artificielle dans lesquels les actifs informationnels de l’organisation sont efficacement valorisés.

Données sur l'adoption de l'IA dans les entreprises

Cela ne signifie pas nécessairement former des modèles à partir de zéro : il est également possible d’utiliser des modèles déjà disponibles sur le marché. Cependant, ce qui caractérise le plus l’adoption d’un projet, c’est la capacité à mettre à profit ses données et ses compétences. De ce point de vue, les chiffres nous disent que nous sommes à 71% dans les grandes entreprises, alors que dans les PME les valeurs sont bien inférieures, autour de 8%.

Si au contraire nous passons à une adoption du « prêt à l’emploi », donc à une utilisation via des licences – même si elles ne sont pas nécessairement payantes – nous constatons une situation encore plus dynamique. Dans les grandes entreprises, l’adoption augmente considérablement entre 2024 et 2025, pour atteindre 84 %. Dans les PME, ce pourcentage a plus que doublé.

Mais attention : dans les PME, cela ne signifie pas forcément acheter des licences. On parle également de l’utilisation d’outils gratuits à des fins professionnelles. Quoi qu’il en soit, la tendance à l’avancement est évidente.

Si nous regardons maintenant plus en détail les grandes organisations, que nous disent ces chiffres – 71 % et 84 % ? Nous disent-ils que la plupart des grandes entreprises sont matures en matière d’IA ? Évidemment non.

Le modèle de parcours IA

En tant qu'Observatoire, nous utilisons depuis 2018 un modèle que nous appelons Voyage IA, un véritable modèle de préparation qui nous aide à comprendre dans quelle mesure les organisations sont prêtes à utiliser l’intelligence artificielle de manière omniprésente et à en tirer pleinement parti. Le modèle analyse différents axes : actifs de données et d'information, méthodologies, algorithmes, compétences, culture d'entreprise, relation client.

Sur la base de ce modèle, nous identifions cinq groupes d'organisations. On peut donc observer l’évolution dans le temps, de 2018 à 2025.

• En 2018, la plupart des grandes organisations étaient très éloignées du monde de l’IA : non seulement elles n’avaient pas lancé de projets, mais souvent on n’en parlait même pas en interne. Il y avait un manque de compétences et d'infrastructures de données adéquates, tant d'un point de vue quantitatif que qualitatif.

• En 2023, on assiste à un changement significatif : l'entreprise « moyenne » commence à se positionner entre le groupe des passionnés et celui des entreprises en mouvement. À l’horizon 2025, une part importante des organisations appartiendra à ce dernier groupe.

Que signifie être « en mouvement » ? Cela signifie avoir investi dans des plateformes de données, disposer de compétences – peut-être pas encore entièrement coordonnées, par exemple sans modèles hub &spoke – et avoir lancé diverses expérimentations.

Le point critique est que l’évolution de la maturité organisationnelle n’a pas suivi l’accélération du marché et de la technologie. Cette thématique se reflète dans la capacité des organisations à véritablement gouverner tous les usages de l’IA, tant ceux de conception que ceux liés aux outils prêts à l’emploi.

Gouverner, c’est le faire d’un point de vue technologique, mais aussi de celui de la vision stratégique, du respect de la réglementation et de l’alignement sur un cadre de valeurs. Les entreprises qui peuvent affirmer gouverner pleinement l’IA restent encore minoritaires, même parmi les plus matures.

Concrètement, environ une entreprise sur cinq parmi les plus matures – soit environ 30 % des grandes organisations – dispose d'une gouvernance centralisée multi-niveaux mature, qui part du conseil d'administration et s'exprime dans des équipes dédiées et des approches multidisciplinaires.

Le front réglementaire : l’AI Act

Sur le plan réglementaire, notamment en ce qui concerne l’AI Act, très peu d’entreprises peuvent se dire pleinement prêtes sous toutes ses formes. Cependant, environ une entreprise sur deux a entamé au moins un processus d’alphabétisation, également motivé par l’exigence de maîtrise de l’IA, l’une des premières à entrer en vigueur. Parmi les entreprises les plus matures, environ 30 % ont déjà entamé un processus d’adaptation structuré.

Voilà, en bref, la photographie d'ensemble. Les entreprises véritablement matures, capables d’exploiter l’IA de manière omniprésente, restent minoritaires. Il est cependant indispensable de combiner l’analyse du projet avec celle relative à l’utilisation des licences.

Lignes directrices et planification

Dans les grandes entreprises, on a constaté une forte augmentation de l’adoption d’outils d’IA générative prêts à l’emploi, souvent généralistes et, précisément pour cette raison, difficiles à gouverner. Ceux qui les introduisent peuvent ne pas avoir une visibilité totale sur la manière dont ils seront utilisés, avec des implications à la fois en termes de coûts et de risques : utilisation non critique des résultats ou insertion de données inappropriées.

De ce point de vue, environ 40 % des grandes entreprises déclarent avoir adopté des lignes directrices pour l'utilisation de ces outils. Le pourcentage augmente à mesure que la maturité organisationnelle augmente. Ce qui inquiète en revanche, c'est la capacité à suivre les usages réels : même parmi les entreprises les plus matures, seules 21 % effectuent un suivi au travers d'enquêtes internes, souvent non périodiques.

La surveillance sert non seulement à réduire les risques, mais également à diffuser les bonnes pratiques au sein de l'organisation.

Enfin j'arrive aux projets. Au moins un essai d’IA a été lancé dans 71 % des grandes organisations. Cela met en évidence la distance entre « lancer une expérience » et parvenir à une véritable omniprésence. Nous nous sommes demandé dans quelle mesure ces expériences étaient coordonnées, si elles émanaient d'une direction centrale et dans quelles fonctions de l'entreprise elles étaient concentrées.

Parmi les entreprises enthousiastes ou en mouvement, seules 10 % ont de nombreux projets coordonnés. Au contraire, une entreprise sur deux parmi les plus matures dispose d’un portefeuille important et coordonné, et 6 % considèrent l’IA au cœur de leur modèle économique.

Cas d'utilisation

Concernant les cas d’usage, aucune différence majeure n’apparaît entre les groupes : beaucoup est investi dans GenAI, notamment dans le traitement intelligent des documents et les chatbots conversationnels, aussi bien pour un usage interne que pour accompagner les clients. L’IA prédictive traditionnelle est cependant plus répandue dans les organisations plus matures.

D'un point de vue fonctionnel, le service client prédomine et, dans les entreprises les moins avancées, également la production et les opérations, avec des différences liées aux secteurs : l'industrie manufacturière est plus souvent « en mouvement », tandis que la finance et les services publics sont plus présents parmi les entreprises avancées.

Je termine avec les avantages. Nous avons demandé aux entreprises si les projets d’IA avaient généré un changement significatif dans le modèle économique. Le résultat est surprenant : 5 entreprises sur 10 déclarent avoir connu des changements, ce qui monte à 70 % parmi les plus matures.

Les principaux impacts concernent la proposition de valeur, les canaux et la relation client. Dans les entreprises les plus avancées, un impact sur l’architecture opérationnelle apparaît également, avec des effets concrets sur les coûts et les revenus.

En résumé:

• l'adoption de projets augmente considérablement dans les grandes entreprises et le recours aux licences également dans les PME ;
• le chemin a commencé, mais le marché et la technologie évoluent plus rapidement ;
• GenAI est désormais central, notamment sur les documents et les systèmes conversationnels ;
• malgré quelques doutes sur les coûts, les entreprises font état de bénéfices économiques concrets.

Discours tiré de la Conférence : « Intelligence artificielle : adoption, transformation, équilibre » de l'Observatoire de l'Intelligence Artificielle de l'École Polytechnique de Milan – 5 février 2026