32% des PME et ETI françaises utilisent l'IA, preuve d'une adoption à la traîne

"L'IA s'impose comme un levier majeur de croissance pour les entreprises". Si l'on peut accorder ce point à Bpifrance, reste que son étude parue ce mercredi intitulée "'L'IA dans les PME et ETI françaises : une révolution tranquille" est bien loin de l'image que l'on se fait d'une révolution. Les 1209 dirigeants interrogés sont ainsi 38% à affirmer que l'IA représente un enjeu clé pour la pérennité de l'entreprise, mais sont également 57% à ne pas avoir établi de stratégie IA dans leur entreprise.

Encore au stade de l'embryon, cette réflexion est pourtant décisive pour passer à l'action. Cela se reflète dans l'utilisation des technologies d'IA. Bpifrance fait le distinguo entre l'intelligence artificielle et l'intelligence artificielle générative. Partant de là, la banque publique brandit le chiffre de 32% de PME et ETI qui utilisent l'IA. Dans les faits, il faut bien décomposer ce chiffre pour se rendre compte des réels usages : en réalité, seulement 16% n'utilisent que l'IA générative et 6% utilisent uniquement l'intelligence artificielle dite "non générative". Les 10% restants ont déclaré utiliser à la fois l'IA et l'IA générative.

Taille de l'entreprise et secteur d'activité font la différence

La réflexion passe aussi par d'autres facteurs : la taille et le secteur d'activité de l'entreprise sont par exemple pour beaucoup dans ce passage à l'acte. Dans cette étude 80% sont des PME tandis que les 20% restants sont des ETI. Il ressort de l'étude que plus les entreprises comptent d'employés, plus elles ont tendance à utiliser l'IA et l'IA générative.

Côté secteurs, Bpi observe que naturellement ce sont les domaines de l'information et de la communication, ainsi que celui de la finance et des assurances qui utilisent davantage cette technologie. Par opposition, les domaines de la construction et de l'immobilier ainsi que celui des transports, logistique et entreposage sont largement minoritaires dans leur utilisation de l'IA et de l'IA générative.

Âge, genre, formation accentuent les écarts

Et les facteurs ne s'arrêtent pas là. L'étude se penche plus en détails sur les dirigeants, s'intéressant à la fois à la vision qu'ils ont de leur rôle pour être moteur de cette transformation, mais aussi à des traits plus personnels comme l'âge, le genre et leur formation. Etonnamment, ils sont 73% à répondre que ce sont eux, d'abord, qui jouent un rôle clé dans la transformation de leur entreprise et plus particulièrement dans l'adoption de l'IA, les employés étant la deuxième réponse pour 40% des dirigeants sondés.

Sans grande surprise, plus le dirigeant a un bon niveau d'études, plus il est apte à utiliser personnellement l'IA générative au travail. De même, l'âge apparaît clairement comme un facteur décisif dans l'utilisation de l'IA générative. 67% des moins de 35 ans en font ainsi l'usage (ce qui représente environ 72 personnes sur l'ensemble des sondés), tandis que les tranches d'âge qui utilisent le plus l'IA sont les 46-55 ans et 56-65 ans à 46%.

Le genre est très certainement le plus grand marqueur. Seulement 22% des dirigeants sondés sont des femmes, ce qui représente environ 266 dirigeantes. Parmi elles, seules 38% ont répondu utiliser personnellement l'IA générative au travail, ce qui représente 101 femmes. Par comparaison, les hommes, qui représentent donc 78% de l'échantillon, sont 48% à utiliser l'IA générative au travail (10 points de plus que chez les femmes), soit environ 452 dirigeants de PME et ETI. Encore une fois, l'IA, comme d'autres technologies avant, accentuent les inégalités et biais présents entre les hommes et les femmes.

Les défis doivent être surmontés pour adopter pleinement l'IA générative

Au-delà des facteurs cités plus tôt, les dirigeants et dirigeantes doivent faire face à certaines difficultés relevant de l'entreprise. Ainsi, à la question de savoir quelles sont les principales difficultés et craintes rencontrées par les sondés concernant l’adoption (ou la non-adoption) de l’IA par leur entreprise, 30% répondent "coûts trop élevés" et 30% indiquent également "possibles mauvais usages (partage de données confidentielles par exemple)". Le troisième point de blocage identifié est "cas d’usage difficiles à identifier" pour 23% des sondés.

La balance coût-bénéfice est en effet un sujet qui revient régulièrement sur la table pour les entreprises, notamment les PME et ETI. Et pour ceux qui ont su franchir le pas, un autre défi reste à surmonter : aller au-delà de l'amélioration de l'existant. L'IA sert en effet encore trop à "faire mieux" et pas "autrement". Sur l'ensemble des dirigeants qui ont effectivement adopté la technologie, ils sont 81% à estimer que cela permet d'améliorer les performances de l'entreprise, tandis que 56% indiquent que cela participe au maintien de la compétitivité.

Si l'on creuse encore un peu, on s'aperçoit qu'il existe plusieurs sous-jacents à l'adoption de l'IA : 43% des PME-ETI n'analysent pas leurs données pour piloter leur activité, ce qui représente un potentiel non exploité. De façon plus générale, elles sont 76% à avoir mené une transformation digitale, étape nécessaire pour l'adoption de l'IA. Et cette digitalisation multiplie par 5 la probabilité que l'IA soit utilisée au niveau de l'entreprise.

Les dirigeants ont assimilé l'importance de l'IA pour leur avenir

Note plus joyeuse de cette étude, un changement majeur a été observé entre une étude de 2017 réalisée par Bpi (Histoire d’incompréhensions, les dirigeants de PME-ETI face au digital) et celle présentée ce jour. En effet, si le digital n'était alors pas stratégique, un véritable changement s'est opéré ces dernières années, en partie grâce à l'IA. En 2017, ils étaient 95% des dirigeants de PME et ETI à affirmer que le digital ne serait pas stratégique à horizon 3-5 ans. Aujourd'hui, ils sont 58% à dire que l'IA représente un enjeu important pour la pérennité de l'entreprise dans les années à venir.

Par ailleurs, précisons que l'étude a été menée entre octobre et décembre 2024. Nous sommes six mois plus tard et les technologies évoluent très rapidement en matière d'intelligence artificielle au point qu'il est parfois difficile de rendre compte exactement des avancées de chaque entreprise sur ce terrain.