18 % des entreprises françaises utilisent l’IA : ce que l’enquête TIC 2025 de l’Insee dit vraiment

Le chiffre le plus cité sur l’intelligence artificielle en entreprise est presque toujours un chiffre d’intention. Une enquête déclarative auprès de dirigeants, un sondage de fournisseur, une projection de cabinet. L’Insee produit autre chose : une statistique publique, sur un échantillon représentatif, reconduite d’année en année avec la même définition. Elle mérite d’être lue pour ce qu’elle est.

Ce que mesure l’enquête

L’Insee Première n° 2120, « Les technologies de l’information et de la communication dans les entreprises en 2025 », publié le 21 juillet 2026 et signé par Clément Lefebvre, exploite l’enquête TIC 2025. Le champ couvre 194 000 entreprises employant 13,5 millions de salariés, dans les secteurs principalement marchands hors activités agricoles, financières et d’assurance, en France hors Mayotte. Environ 11 000 entreprises de 10 personnes occupées ou plus ont été interrogées.

Le chiffre principal

18 % des entreprises de 10 salariés ou plus utilisent une technologie d’intelligence artificielle en 2025, contre 10 % en 2024 — un triplement depuis 2023.

Ce résultat est à manier avec précision. Il ne dit pas que 18 % des entreprises ont industrialisé l’IA. Il dit qu’elles déclarent utiliser au moins une technologie relevant de la définition retenue par l’enquête. Le périmètre est large.

Deuxième précision, plus importante : ces 18 % d’entreprises représentent 66 % du chiffre d’affaires et 59 % de l’emploi du champ couvert. La photographie est donc double. En nombre d’entreprises, l’IA reste minoritaire. En poids économique et en nombre de salariés concernés, elle est déjà majoritaire.

L’écart de taille est le vrai sujet

C’est la ventilation par effectif qui porte l’information :

Taille d’entreprise	Part utilisant l’IA en 2025
10 à 49 salariés	15 %
50 à 249 salariés	31 %
250 salariés et plus	58 %

Un facteur nettement supérieur à trois entre les plus petites et les plus grandes. Cet écart n’est pas une curiosité statistique : il détermine la structure du marché du travail des compétences IA. Une majorité des grandes entreprises acquièrent des usages, donc des besoins de montée en compétence, pendant que la grande majorité des entreprises de 10 à 49 salariés n’en ont pas encore.

La ventilation sectorielle confirme la concentration. L’information-communication domine largement à 59 %, devant les activités spécialisées scientifiques et techniques (33 %) et l’immobilier (26 %). Les transports et la construction ferment la marche autour de 9 à 10 %.

Ce que les entreprises font réellement

Parmi les entreprises utilisatrices, 59 % déploient plusieurs technologies simultanément. Les usages les plus fréquents : l’analyse de texte écrit (56 % des utilisatrices), les outils génératifs de langage (43 %) et la reconnaissance vocale (34 %).

L’ordre est instructif. L’IA générative de langage, qui occupe l’essentiel du débat public, arrive derrière l’analyse de texte. Les usages dominants relèvent du traitement documentaire et de l’automatisation de tâches informationnelles, pas de la création de contenu.

Le frein n° 1 n’est pas la compétence

C’est le résultat le plus contre-intuitif de l’enquête, et le plus utile pour qui conçoit une offre d’accompagnement. Chez les entreprises non utilisatrices :

• 71 % invoquent un manque d’utilité perçue ;
• 54 % invoquent un manque d’expertise.

L’ordre compte. Le premier obstacle est un défaut de cas d’usage identifié, pas un défaut de savoir-faire. Fait notable, les grandes entreprises citent le manque d’expertise plus souvent que les petites — ce qui suggère que la conscience du déficit de compétences croît avec la maturité du projet, et non l’inverse.

La France dans l’Union

Avec 18 %, la France se situe légèrement en dessous de la moyenne de l’Union européenne (20 %). Mais l’Insee précise que le taux d’usage français atteint désormais le niveau européen pour les entreprises de 50 à 249 salariés et le dépasse de 3 points pour celles de 250 salariés ou plus. Le retard français, tel qu’il subsiste, est donc entièrement concentré sur le bas du tissu productif — les petites entreprises.

L’écart entre l’usage déclaré et la dépense réelle

Une enquête déclarative mesure des usages, pas des engagements financiers. Sur ce second terrain, les données disponibles sont américaines mais éclairantes.

Le Ramp AI Index d’août 2026, produit par Ara Kharazian à partir des dépenses observées sur les cartes d’entreprise et les paiements de factures de plus de 70 000 entreprises américaines, donne une dépense IA médiane de 11,95 dollars par salarié en juillet 2026 pour l’entreprise médiane, contre 7 400 dollars par salarié pour le 1 % d’entreprises les plus dépensières.

L’ordre de grandeur mérite d’être posé : entre l’entreprise médiane et le centile supérieur, le rapport est d’environ 1 à 620. L’adoption est massive en extension, marginale en intensité. Le même index situe la pénétration d’Anthropic à 43,5 % des entreprises utilisatrices et celle d’OpenAI à 39,7 %, avec une volatilité mensuelle notable entre fournisseurs.

Ce décalage est le point aveugle de la plupart des tableaux de bord de direction. Une entreprise peut légitimement déclarer « utiliser l’IA » à l’Insee tout en y consacrant l’équivalent d’un abonnement logiciel individuel. Les deux affirmations sont vraies, et elles n’engagent pas la même transformation.

Ce que l’État vise, et l’écart avec le point de départ

Le plan national Osez l’IA, piloté par la Direction générale des entreprises et lancé en juillet 2025, fixe des objectifs à 2030 : 100 % des grandes entreprises, 80 % des PME et ETI, 50 % des TPE utilisatrices d’intelligence artificielle. La page de présentation du plan a été mise à jour le 30 juillet 2026.

Le rapprochement avec les données Insee donne la mesure de la marche à franchir. Les grandes entreprises sont à 58 % pour une cible de 100 %. Les entreprises de 10 à 49 salariés — qui recouvrent partiellement la catégorie PME — sont à 15 % pour une cible de 80 % sur le segment PME-ETI. Sur les TPE de moins de 10 salariés, l’enquête TIC ne fournit pas de mesure directe, le champ commençant à 10 salariés.

Les instruments annoncés : un réseau porté à 615 ambassadeurs IA couvrant 20 Régions et collectivités et 13 secteurs économiques, plus de 35 000 entreprises sensibilisées en neuf mois, des diagnostics Data IA de huit jours facturés 10 000 euros et cofinancés à 40 % pour les entreprises de 10 à 2 000 salariés, et des accélérateurs IA de dix-huit mois cofinancés à 46 % pour les entreprises de plus de trois ans d’existence, de plus de 8 millions d’euros de chiffre d’affaires et 50 salariés. Le financement France 2030 mobilisé pour ces deux dispositifs s’élève à 11,6 millions d’euros. Une plateforme « Accélérez avec l’IA », lancée le 17 juin 2026, recense plus de 75 exemples de déploiements.

Le rapport d’information n° 572 (2025-2026) de la délégation aux entreprises du Sénat, « L’entreprise 5.0 : l’impact de l’intelligence artificielle sur les entreprises », déposé le 28 avril 2026 par Damien Michallet et Laurence Garnier, insiste sur la préparation inégale des entreprises et recommande notamment de renforcer la formation des salariés et le dialogue social sur l’IA, ainsi que d’accompagner la transformation des PME via Bpifrance et les chambres consulaires.

Ce qu’il faut faire

Situer votre entreprise dans la bonne strate avant de vous comparer. Un dirigeant d’ETI qui se compare à la moyenne nationale de 18 % se croira en avance ; sa strate est à 31 %, et celle au-dessus à 58 %. Le référentiel pertinent est la taille et le secteur, pas la moyenne générale.

Traiter le manque d’utilité perçue comme un problème de cas d’usage, pas de formation. Si 71 % des non-utilisatrices invoquent l’absence d’utilité, une session de sensibilisation générale ne déplacera rien. Ce qui déplace, c’est l’identification de deux ou trois processus internes documentés, chiffrés en temps passé, sur lesquels un pilote est mesurable en un trimestre. La plateforme publique « Accélérez avec l’IA » fournit une base de départ gratuite.

Mesurer votre dépense IA par salarié et la confronter à votre discours. Le rapport de 1 à 620 observé aux États-Unis entre médiane et centile supérieur signale que « nous utilisons l’IA » recouvre des réalités incomparables. Sortez le chiffre. S’il est très bas alors que votre communication interne annonce une transformation, l’écart sera relevé — par vos équipes d’abord, par vos représentants du personnel ensuite.

Utiliser les dispositifs cofinancés avant d’acheter en direct. Un diagnostic Data IA à 10 000 euros cofinancé à 40 % revient à 6 000 euros pour huit jours d’intervention. Pour une entreprise de 10 à 2 000 salariés qui n’a pas de cas d’usage identifié, c’est un point d’entrée moins coûteux qu’un déploiement d’outil mal cadré.

Anticiper l’effet de la concentration sectorielle sur votre marché du travail. Si vous recrutez dans les transports ou la construction, où l’adoption plafonne autour de 10 %, vous n’aurez pas de vivier interne de compétences IA et vous ne le trouverez pas non plus dans votre bassin sectoriel. Le plan de développement des compétences doit être construit, pas sourcé.

Ne pas confondre calendrier d’adoption et calendrier réglementaire. Les deux ont bougé cette année, dans des directions différentes. Les obligations du règlement européen ont été partiellement reportées : voir AI Act : ce qui s’applique depuis le 2 août 2026. Sur les effets de l’adoption sur les rémunérations et les embauches, voir IA et rémunération : les données de l’été 2026.

Sources

Sources primaires

• Insee, Insee Première n° 2120, « Les technologies de l’information et de la communication dans les entreprises en 2025 », Clément Lefebvre, 21 juillet 2026
• Direction générale des entreprises, « Le plan national Osez l’IA », page mise à jour le 30 juillet 2026
• Direction générale des entreprises, « Renforcement du plan national Osez l’IA pour sensibiliser les entreprises à l’intelligence artificielle et les accompagner dans sa mise en œuvre »
• Sénat, rapport d’information n° 572 (2025-2026), « L’entreprise 5.0 : l’impact de l’intelligence artificielle sur les entreprises », Damien Michallet et Laurence Garnier, 28 avril 2026
• Ara Kharazian, Ramp AI Index, août 2026

Analyses secondaires

• TechCrunch, « OpenAI is gaining on Anthropic with business users, new data indicates », 20 août 2026