L’étude que vient de publier Bpifrance Le Lab dévoile les freins, les usages et les leviers d’adoption de l’IA dans les PME et ETI françaises. Si le potentiel est reconnu, le passage à l’action reste encore marginal.

L’enquête menée par Bpifrance souligne que 58 % des dirigeants considèrent l’IA comme essentielle à la survie de leur entreprise à horizon 3-5 ans. Pourtant, 57 % d’entre eux n’ont encore défini aucune stratégie en la matière et un tiers a adopté une IA, le plus souvent gratuite et limitée à l’optimisation des tâches existantes.

Cette adoption a comme objectifs la réduction des coûts et l’amélioration de la productivité ou de la qualité de vie au travail. Très peu de PME mobilisent l’IA pour créer de nouveaux relais de croissance ou transformer leur modèle économique. La digitalisation des PME et ETI françaises progresse lentement. En 2017, 72 % d’entre elles avaient engagé des actions en faveur de leur digitalisation. En 2024, la transformation digitale est en marche dans 76 % des PME et ETI. Cela équivaut à un rythme de digitalisation de 1 % par an.

Quels sont les freins ?

• des coûts perçus comme prohibitifs (30 %)
• une méconnaissance des cas d’usage pertinents (23 %)
• un manque de compétences internes (22 %)
• un socle digital insuffisamment mature : 43 % des PME n’analysent toujours pas leurs données.

Une approche pragmatique en quatre étapes :

1. Engager une digitalisation complète pour collecter et fiabiliser les données.
2. Former les collaborateurs, clé d’appropriation et de créativité sur les usages.
3. Ouvrir un dialogue interne, via des groupes de réflexion ou des ateliers IA.
4. S’appuyer sur des solutions IA prêtes à l’emploi ou sur des prestataires qualifiés pour construire une IA utile et éthique.

Quels changements attendre ?

L’IA devrait s’imposer dans des secteurs comme l’industrie, la logistique ou les services B2B, avec une adoption centrée autour de quatre axes :

• La génération automatique de contenus,
• L’automatisation des processus internes,
• Les assistants clients,
• La prévision commerciale et la segmentation.

Cependant, l’adoption de l’IA varie considérablement selon les secteurs, reflétant leurs spécificités et besoins technologiques. Les TIC et la finance comptabilisent une forte adoption (79 % et 47 % pour les IA génératives), tandis que des secteurs plus traditionnels comme la construction (19 %) et les transports (5 %) sont en retrait. Cependant, ces écarts ne signifient pas nécessairement un retard, mais plutôt des défis d’intégration propres à chaque secteur, qui pourraient évoluer avec les avancées technologiques futures. Cette disparité s’explique également par la nature des activité :  certains secteurs, comme la construction, font face à des limites dues à l’importance des tâches physiques.

Enquête réalisée du 15 octobre au 16 décembre 2024 auprès de 30 000 établissements de plus de 10 salariés. Les résultats ont été redressés en fonction de la taille et du secteur. Plus de 40 entretiens ont été menés auprès de dirigeants d’entreprise, de chercheurs, et d’experts de l’intelligence artificielle.