Combien d’entreprises utilisent l’IA en France : ce que disent les enquêtes

La réponse : entre 18 % et 67 % selon qui compte, et comment

La question a plusieurs réponses publiques, toutes exactes dans leur champ. En 2025, 18 % des entreprises de 10 salariés ou plus déclarent utiliser au moins une technologie d’IA (Insee, enquête TIC entreprises). Eurostat, qui publie la même enquête pour toute l’Union, donne 18,16 % pour la France et 19,95 % pour l’UE.

En 2026, 40 % des TPE et PME déclarent utiliser au moins une solution d’IA, et 53 % des PME (baromètre France Num, réalisé par le Crédoc pour la Direction générale des Entreprises).

Début 2026, 67 % des entreprises de 20 salariés ou plus déclarent utiliser l’IA générative, le plus souvent de façon limitée ou expérimentale (Banque de France, enquête menée du 25 février au 3 avril 2026 auprès d’environ 7 000 entreprises de l’industrie manufacturière, du bâtiment et des services marchands non financiers, hors commerce). Pour l’IA non générative, la part tombe à environ un tiers.

Trois choses séparent ces chiffres : les entreprises interrogées (dès 0, 10 ou 20 salariés, et pas les mêmes secteurs), la question posée (un usage organisé choisi dans une liste de technologies, des outils utilisés à des fins professionnelles, ou l’IA générative seule, usage expérimental compris) et la date de collecte (début 2025, ou printemps 2026). Les mettre côte à côte comme des mesures du même phénomène induit en erreur.

Quatre sources, quatre champs

Le tableau résume ce que chaque source compte. Les sources et leurs adresses figurent en bas de page.

Ce qui explique les écarts entre les chiffres

L’Insee et Eurostat ne sont pas deux mesures. C’est la même enquête, dont les concepts et les questionnaires sont harmonisés entre pays européens, publiée à deux échelles : 18 % et 18,16 % désignent le même résultat.

Le véritable écart sépare l’enquête officielle du baromètre France Num. Le champ ne l’explique pas : France Num ajoute les moins de 10 salariés, qui utilisent moins l’IA que les PME (38 % contre 53 %), et laisse de côté les 250 salariés ou plus, qui l’utilisent le plus. Sur la tranche couverte par les deux, de 10 à 249 salariés, l’écart demeure : 15 % à 31 % selon l’Insee, 48 % à 62 % selon France Num. Ce qui reste, c’est la question et la date.

La question d’abord. L’Insee demande un usage organisé au sein des services ; un salarié qui utilise un assistant conversationnel de sa propre initiative n’est en principe pas compté. France Num demande si l’entreprise utilise des outils d’IA à des fins professionnelles, sans cette restriction.

La date ensuite. Un an sépare les deux collectes, et l’usage progresse vite dans les deux séries : de 10 % à 18 % entre 2024 et 2025 pour l’Insee, de 26 % à 40 % entre 2025 et 2026 pour France Num. Ces publications ne permettent pas de faire la part exacte entre l’effet de la question et celui de l’année.

La Banque de France mesure encore autre chose. Son chiffre de 67 %, mesuré sur les entreprises de 20 salariés ou plus, n’est comparable ni à celui de l’Insee ni à celui de France Num : il porte sur une seule famille de technologies, l’IA générative, compte l’usage expérimental et exclut le commerce et la finance. En dessous de 20 salariés, la Banque de France juge son échantillon insuffisamment représentatif.

Par taille d’entreprise : l’écart entre petites et grandes

Dans chaque enquête, l’usage croît avec la taille. Selon l’Insee, les entreprises de moins de 50 salariés, 85 % du champ, utilisent l’IA deux fois moins souvent que celles de 50 à 249 salariés, et presque quatre fois moins que celles de 250 salariés ou plus. L’Insee l’attribue aux coûts fixes d’adoption. Entre 2023 et 2025, l’écart entre les moins de 50 salariés et les 250 ou plus est passé de 16 à 43 points.

La Banque de France observe la même pente début 2026 : 64 % des entreprises de 20 à 49 salariés utilisent l’IA générative, 83 % de celles de 1 000 salariés ou plus ; pour l’IA non générative, 31 % et 60 %.

Ce qui freine : utilité perçue, expertise, données

Chez les entreprises de 10 salariés ou plus qui n’utilisent pas l’IA, le premier motif n’est ni le coût ni la technique : 71 % n’en voient pas l’utilité. Ce motif recule avec la taille, tandis que le manque d’expertise et les difficultés liées aux données progressent (Insee, 2025).

• Les entreprises qui utilisent déjà l’IA sont freinées aussi : 53 % par un manque d’expertise, 43 % par des inquiétudes sur la protection des données, 42 % par un manque de clarté juridique, 33 % par des coûts trop élevés (Insee).
• Eurostat pose la question à une autre population : les entreprises qui ont envisagé l’IA sans l’adopter. Dans l’UE, le manque d’expertise arrive alors en tête (70,89 %) et l’absence d’utilité en dernier (20,68 %). Même mot, « frein », deux populations.
• Le manque d’utilité perçue est une question de chiffrage plus que de technologie : un usage se juge sur un processus précis, avec le temps passé, le volume et le coût. Le simulateur de gain en donne un ordre de grandeur avec vos hypothèses.

Usage déclaré n’est pas usage intégré

Toutes ces enquêtes comptent des entreprises qui déclarent un usage. Aucune ne vérifie si l’IA est installée dans un processus, avec un responsable, une revue humaine et un gain mesuré.

Les détails publiés le montrent. Selon la Banque de France, l’usage déclaré de l’IA générative est « principalement limité ou expérimental ». Chez France Num, 52 % des entreprises utilisatrices n’ont recours qu’à des solutions gratuites, et les usages les plus cités sont la génération de contenus (34 % des TPE et PME) et les assistants conversationnels (24 %). Chez l’Insee, un quart des entreprises utilisatrices concentrent leurs usages sur une seule technologie, le plus souvent l’IA générative, et un tiers sur l’analyse de langage écrit. À l’autre bout, 10 % utilisent au moins cinq technologies ; près des deux tiers d’entre elles les ont développées en interne, et elles emploient 48 % des salariés des entreprises utilisatrices.

Rapportés aux paliers de maturité IA, ces chiffres se lisent ainsi :

• Palier 1, usage ad hoc : quelques salariés utilisent des outils grand public. Cela peut suffire à répondre « oui » à France Num ; l’Insee l’exclut en principe.
• Palier 2, initiatives fragmentées : des équipes ont leurs outils, sans cadre commun. Un usage organisé dans un service suffit à être compté par l’Insee.
• Palier 3, IA intégrée : l’IA soutient des processus cœur, avec un responsable par cas d’usage et une revue humaine tracée. Aucune de ces enquêtes ne mesure ce palier.

Questions fréquentes

Sources

Méthode : chiffres externes vérifiés à la source citée ; chiffres SHIFTLABS présentés comme des estimations ou des exemples.

• Insee, Insee Première n° 2120 (21 juillet 2026), « Les technologies de l’information et de la communication dans les entreprises en 2025 » : taux d’usage, taille, raisons de non-usage, champ et méthode (consulté le 18 octobre 2026)
• Eurostat, Statistics Explained, « Use of artificial intelligence in enterprises » (données extraites en décembre 2025) : moyenne de l’UE, raisons de non-usage (consulté le 18 octobre 2026)
• Eurostat, jeu de données isoc_eb_ai, « Artificial intelligence by size class of enterprise » (mise à jour du 15 juin 2026) : valeurs française et européenne 2025, entreprises de 10 personnes ou plus (consulté le 18 octobre 2026)
• Direction générale des Entreprises, communiqué « Baromètre France Num 2026 : quatre TPE-PME sur dix utilisent désormais l’intelligence artificielle » (28 septembre 2026, consulté le 18 octobre 2026)
• France Num, « Baromètre France Num 2026 : le numérique et l’intelligence artificielle dans les TPE et PME » (publié le 17 septembre 2026, mis à jour le 12 octobre 2026) : méthodologie (consulté le 18 octobre 2026)
• Crédoc pour la DGE, Baromètre France Num, résultats de l’enquête 2026, rapport complet (2 octobre 2026) : question posée, taille, types d’usage (p. 54), solutions payantes (consulté le 18 octobre 2026)
• Banque de France, Bulletin de la Banque de France n° 266, article 1, Véronique Genre et Léo Parpais, « L’IA s’installe dans les entreprises françaises : une diffusion rapide, mais des gains de productivité encore limités » (mis en ligne le 3 septembre 2026) : 67 % pour l’IA générative, environ un tiers pour l’IA non générative, enquête (consulté le 18 octobre 2026)
• Banque de France, même article, version PDF (Bulletin de septembre-octobre 2026) : champ et secteurs (note 2), définitions de l’IA générative et non générative (note 3), seuil de 20 salariés (note 4), part par taille, questionnaire en annexe (consulté le 18 octobre 2026)