Deux entreprises sur trois utilisent l'IA. Un tiers en voit les gains.
La Banque de France a publié le 3 septembre 2026 une enquête menée auprès de 7 000 entreprises. L'IA générative s'est installée très vite dans les entreprises françaises. Les gains, eux, se font attendre. L'écart entre les deux dit beaucoup de la façon dont l'IA est utilisée.
Ce que dit l'enquête
L'enquête a été conduite de fin février à début avril 2026, dans le cadre de l'enquête mensuelle de conjoncture de la Banque de France, auprès d'environ 7 000 entreprises d'au moins 20 salariés. Les résultats sont pondérés par taille et par secteur, et le champ couvre environ la moitié de l'économie française.
| Taille de l'entreprise | Utilise l'IA générative | Utilise l'IA prédictive |
|---|---|---|
| 20 à 49 salariés | 64 % | 31 % |
| 1 000 salariés et plus | 83 % | 60 % |
| Ensemble (20 salariés et plus) | 67 % | Environ un tiers |
Deux enseignements ressortent. L'IA générative, celle des assistants comme ChatGPT, Copilot ou Mistral, est désormais utilisée par une large majorité d'entreprises, y compris les plus petites du panel. L'IA prédictive, qui sert à prévoir une demande, détecter une anomalie ou optimiser un stock, reste nettement plus rare dans les petites structures.
Une adoption rapide, des effets encore limités
C'est le titre de la Banque de France lui-même : les effets économiques observés restent limités et portent surtout sur la productivité. D'après la dépêche qui a accompagné la publication, seul un tiers des entreprises utilisatrices constate déjà des gains de productivité.
L'enquête décrit aussi comment l'IA est utilisée. La plupart des entreprises s'en servent pour des applications généralistes, dans des fonctions support ou transversales comme l'administration ou les ventes. Les secteurs les plus intensifs en connaissance se distinguent par des usages plus spécialisés, intégrés à leur production et à leur innovation.
Pour les trois prochaines années, les entreprises anticipent des gains de productivité plus nets et un effet modérément négatif sur l'emploi.
Utiliser l'IA et en tirer des gains sont deux choses différentes. Entre les deux, il y a la méthode.
Pourquoi l'usage ne suffit pas
Un assistant ouvert dans un onglet, que chacun utilise à sa manière pour reformuler un mail ou résumer un document, compte comme un usage de l'IA générative. Il fait gagner quelques minutes par-ci par-là, mais ces minutes ne se voient pas dans les résultats de l'entreprise.
Un autre chiffre relayé à la publication va dans le même sens : la moitié des entreprises qui n'utilisent pas l'IA expliquent ne pas avoir encore identifié de tâches où l'employer. Le frein n'est ni le prix ni la technique. C'est le repérage des bons usages.
Dans les projets que nous menons, les gains mesurables viennent presque toujours de trois conditions réunies.
- Une tâche précise et répétitive, choisie parce qu'elle coûte du temps chaque semaine, pas parce que l'IA est à la mode.
- Des équipes formées à l'usage réel qu'elles en font, qui savent ce que l'outil fait bien, ce qu'il fait mal, et quand vérifier.
- Une intégration dans le processus existant, avec une mesure du temps passé avant et après.
67 % ici, 18 % chez l'INSEE : qui croire ?
Nous avons commenté en juillet l'enquête de l'INSEE, selon laquelle 18 % des entreprises de 10 salariés et plus utilisaient au moins une technologie d'IA en 2025. Les deux chiffres ne se contredisent pas : ils ne mesurent pas la même chose.
- La période diffère : l'année 2025 pour l'INSEE, le début de l'année 2026 pour la Banque de France.
- Le champ diffère : les entreprises de 10 salariés et plus pour l'INSEE, celles de 20 salariés et plus pour la Banque de France.
- La question diffère : l'INSEE mesure l'utilisation de technologies d'IA selon une définition statistique européenne, la Banque de France interroge les dirigeants sur l'utilisation d'outils d'IA générative, ce qui inclut un simple assistant en ligne.
Les deux enquêtes racontent pourtant la même histoire : l'IA se diffuse vite, et les petites structures restent en retrait sur les usages les plus structurants.