L'INSEE a publié le 21 juillet 2026 sa mesure annuelle des technologies de l'information dans les entreprises. Le chiffre qui en ressort : 18 % des entreprises françaises de 10 salariés ou plus déclarent utiliser au moins une technologie d'intelligence artificielle en 2025, contre 10 % en 2024 et 6 % en 2023. L'enquête porte sur 11 000 entreprises, représentatives d'un champ d'environ 194 000 sociétés des secteurs marchands hors agriculture, finance et assurance.
Six jours plus tôt, dans cette même rubrique, on citait un autre chiffre : 55 % des TPE-PME françaises utilisatrices de l'IA générative, selon Bpifrance Le Lab. Un dirigeant qui lit les deux titres à la suite peut légitimement se demander lequel croire.
Les deux chiffres sont exacts, et c'est justement ce qui les rend trompeurs pris isolément. L'INSEE interroge des entreprises de 10 salariés ou plus, tous secteurs marchands confondus, sur l'usage d'une technologie d'IA au sens large — recommandation automatique, reconnaissance vocale, apprentissage automatique, entre autres catégories techniques précises. Bpifrance interroge des TPE et PME, sans plancher d'effectif, sur l'usage spécifique de l'IA générative, la catégorie la plus simple à adopter puisqu'elle tient dans une fenêtre de discussion.
L'écart entre 18 % et 55 % ne mesure donc pas une contradiction. Il mesure la distance entre « une entreprise de taille quelconque a-t-elle touché à ChatGPT une fois » et « une entreprise de 10 salariés ou plus a-t-elle une technologie d'IA identifiable dans son fonctionnement ».
La ventilation par taille que publie l'INSEE confirme ce lien étroit entre effectif et adoption : 15 % pour les entreprises de 10 à 49 salariés, 31 % pour celles de 50 à 249, 58 % au-delà. Une entreprise de cette dernière tranche a, en moyenne, une équipe ou un budget dédié à l'évaluation d'un outil ; une entreprise de 15 salariés compose seule avec le temps qu'il lui reste après la production et les clients.
Aucune des deux enquêtes ne distingue l'usage individuel de l'automatisation d'un processus. Un salarié qui résume un compte-rendu dans ChatGPT compte comme « utilisateur d'IA » au même titre qu'une entreprise dont les relances clients partent sans intervention humaine. Les deux se retrouvent dans la même case des deux baromètres, alors que l'écart de valeur créée entre les deux situations se compte en heures par semaine, pas en minutes par tâche.
C'est un angle mort commun à la plupart des mesures nationales de l'adoption de l'IA : elles comptent des utilisateurs, rarement des processus transformés. Une entreprise peut afficher un usage massif de l'IA au sens de l'INSEE ou de Bpifrance sans avoir automatisé une seule tâche répétitive de son fonctionnement quotidien.
Le premier réflexe utile est de se demander quelle question chaque chiffre répond réellement avant de s'y comparer. Une entreprise de 20 salariés qui n'a pas encore de technologie d'IA identifiée n'est pas en retard sur 82 % du pays : elle est dans la moyenne de sa tranche, où l'adoption reste minoritaire quelle que soit la source.
Le second réflexe, plus utile encore, est de ne pas confondre l'indicateur qu'on mesure au niveau national avec celui qui compte pour une entreprise donnée. Le bon indicateur n'est pas « est-ce que quelqu'un chez nous a utilisé une IA », c'est le nombre d'heures que l'équipe passe chaque semaine sur une tâche répétitive et transférable à un système. Ce chiffre-là n'apparaît dans aucun baromètre national — il se mesure entreprise par entreprise, avant toute décision d'investissement.
