L’état des lieux de l’usage de l’IA dans les PME françaises : où se situe votre entreprise ?

Quand ChatGPT a déferlé sur le grand public en novembre 2022, rares étaient ceux qui anticipaient la rapidité avec laquelle l'Intelligence Artificielle allait s'immiscer dans le quotidien des entreprises. Début 2023, l'IA générative était encore une curiosité technologique.

Aujourd'hui, selon un rapport France Numérique et le baromètre IA dans les TPE/PME de Qonto, elle équipe déjà deux tiers des PME françaises. Cette vitesse d'adoption est remarquable pour une technologie si récente… mais quid de son impact sur les postes de dépense, le chiffre d’affaires et la compétitivité des entreprises ?

#1 Adoption de l’IA : la France dans la moyenne… mais les PME restent prudentes

Deux PME françaises sur trois (67 %) utilisent au moins un outil d’Intelligence Artificielle, ce qui classe la France dans le podium européen, derrière l’Allemagne (78 %) et l’Espagne (69 %). Parmi les entreprises qui n’ont pas encore sauté le pas, 30 % prévoient de le faire à court terme.

Si l’IA est déjà une réalité opérationnelle dans la majorité des entreprises, son usage reste très peu structuré, le plus souvent cantonné à des tâches basiques. D’ailleurs, seules 11 % des PME françaises revendiquent un usage avancé de cette technologie disruptive, et à peine une PME sur deux a investi dans un outil IA payant, très loin de la moyenne mondiale (72 %). Chez les TPE, cette proportion tombe à une entreprise sur trois.

Ce positionnement hésitant reflète moins une défiance qu’une logique d’attente : beaucoup observent, testent à la marge, mais attendent encore un déclic pour engager l’étape suivante.

💡 Ce qu’il faut retenir

Dans la majorité des PME françaises, l’IA est considérée comme un outil parmi d’autres plutôt que comme une technologie structurante. Nous sommes dans une inertie décisionnelle typique : personne ne sait vraiment par où commencer. Faute de méthode, l’IA reste cantonnée à des usages basiques et improvisés, sans impact réel sur la performance.

#2 L’IA progresse plus vite dans les jeunes entreprises

72 % des entreprises européennes de moins de 5 ans utilisent l’IA, contre seulement 61 % chez celles de plus de 35 ans. L’écart est statistiquement significatif.

Les jeunes structures partent souvent d’une feuille blanche, sans dette organisationnelle, sans outils historiques à maintenir. Elles sont généralement plus petites, donc plus agiles et plus réceptives aux projets transformationnels. Elles sont en mesure de tester, d’adopter et d’itérer plus rapidement… trois facteurs très importants dans le rapport à l’IA.

💡 Ce qu’il faut retenir

Les jeunes entreprises ont moins à déconstruire. Là où l’organisation est encore fluide, l’IA est perçue comme une opportunité de croissance. Dans les entreprises où les circuits de validation sont figés, elle est parfois perçue comme un casse-tête, voire une menace.

#3 Les secteurs à forte densité informationnelle creusent l’écart

En France, l’adoption de l’IA dépasse 80 % dans les secteurs qui se caractérisent par un effort marketing intense, beaucoup de production de contenus au sens large et l’analyse de données :

• Services financiers : 85 %, avec des usages bien identifiés sur l’analyse de risques, la détection de fraudes, le scoring ou la rédaction automatisée de rapports ;
• IT et télécoms : 84 %, où l’IA est directement utilisée sur l’assistance client, le développement logiciel, la supervision réseau ou le support niveau 1 ;
• Média / Marketing / Publicité / RP : 79 %, avec des cas d’usage sur la génération de textes, d’images, de scripts ou de contenus de marque ;
• Expertise comptable : 76 %, pour la génération d’écrits normés (lettres de mission, comptes rendus, notes), la classification de documents et l’automatisation de vérifications de cohérence.

À l’autre extrémité, l’immobilier (52 %) est le plus en retrait sur les secteurs étudiés, freiné par des contraintes réglementaires fortes sur les données personnelles, mais aussi par un manque de structuration des informations exploitées au quotidien : messages vocaux, échanges WhatsApp, photos, documents en PDF… tout est là, mais rarement organisé de façon exploitable par une IA.

Les services de santé (58 %) sont dans une situation comparable : la donnée est critique, sensible, souvent non textuelle (imagerie médicale, documents scannés...). L’environnement réglementaire impose une traçabilité complète, des serveurs certifiés et une validation humaine systématique, ce qui limite les usages ouverts ou exploratoires.

Le secteur juridique (63 %) pourrait largement tirer parti de l’IA pour l’analyse de contrats, la génération de conclusions ou la veille. Mais la complexité du langage juridique, la variation des pratiques entre cabinets et le niveau de responsabilité engagé rendent difficile toute automatisation sans supervision rigoureuse.

Enfin, l’industrie (65 %) n’est pas en retard, mais les cas d’usage exigent une base mieux structurée. L’expertise est souvent dispersée entre opérateurs, chefs d’atelier et techniciens maintenance. Pour que l’IA soit utile, il faut d’abord capter et fiabiliser cette connaissance métier : extraire les paramètres de production, archiver les incidents, historiser les interventions, etc.

💡 Ce qu’il faut retenir

Certains secteurs accèdent plus facilement aux bénéfices de l’IA parce que leurs cas d’usage sont simples à modéliser : beaucoup de texte, peu de contraintes réglementaires, un environnement déjà numérique, données centralisées... D’autres (industrie, santé, immobilier, tourisme) peuvent eux aussi y parvenir, mais à condition de créer un socle d’informations exploitable et centralisé.

#4 Les cas d’usage dans les TPE/PME françaises : automatiser ce qu’on fait… sans aller plus loin

Aujourd’hui, les usages les plus répandus dans les TPE/PME françaises restent très centrés sur des tâches déjà présentes dans le quotidien opérationnel :

• Recherche d’informations ou de données (56 %) ;
• Rédaction de mails ou de comptes rendus (54 %) ;
• Traduction de textes (34 %) ;
• Création de visuels simples (28 %).

Ces cas d’usage sont accessibles sans restructuration des process. On remplace simplement une action manuelle par une commande dans ChatGPT, Claude ou Midjourney. Le gain de temps est là, mais il est rarement mesuré. Et surtout, l’IA ne modifie rien au modèle économique ou à la chaîne de valeur.

En réalité, les PME se concentrent sur les cas intuitifs plutôt que de véritables points de douleur. On est davantage sur de la semi-automatisation simple et des petits soulagements plutôt que de l’innovation ou des optimisations susceptibles d’impacter les gros postes de dépense ou le chiffre d’affaires. L’IA s’installe dans les interstices, mais n’est pas encore utilisée comme levier de transformation.

💡 Ce qu’il faut retenir

Ces usages simples ne sont pas inutiles, mais ils s’arrêtent là où les vrais gains commencent. Automatiser une reformulation ou une recherche, c’est du confort. Identifier un client à risque à partir d’un historique morcelé, fiabiliser une prévision de stock à partir de données non structurées, détecter une incohérence dans un cahier des charges… c’est autre chose. Tant que l’IA n’est pas confrontée à la complexité métier (là où il faut croiser des données, interpréter un contexte et simuler des scénarios), elle ne change rien à la dynamique économique de l’entreprise.

DFM : dépasser les usages basiques pour exploiter le vrai potentiel de l'IA

Comme le révèle cet état des lieux, la plupart des PME françaises restent bloquées sur des usages de confort qui n'impactent ni leur chiffre d'affaires, ni leur compétitivité.

Chez DFM, nous accompagnons les entreprises qui veulent franchir cette étape décisive et transformer l'IA en véritable levier de croissance :

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