LE FONDATEUR · CHAQUE MERCREDI · 16 SEPTEMBRE 2026
« On utilise l’IA » ne veut plus rien dire.
En 2025, 20 % des entreprises européennes de dix salariés ou plus ont utilisé au moins une technologie d’intelligence artificielle, contre 13,5 % un an plus tôt et 8,1 % en 2023. C’est Eurostat : une enquête, une définition, vingt-sept pays. Huit technologies sont comptées, de l’analyse de texte aux robots autonomes, et personne à Eurostat n’a intérêt à ce que le chiffre monte ou descende.
Cette seule ligne recouvre désormais deux entreprises qui n’ont presque rien en commun. L’une a acheté un assistant génératif en licence d’entreprise, que chacun ouvre pour ce qu’il veut. L’autre fait tourner cinq technologies d’IA dans ses opérations, développées en interne pour les deux tiers. Les deux répondent oui à la même question, et les deux atterrissent dans les mêmes 20 %.
Maintenant, regardez à l’intérieur de cette moyenne. Le Danemark déclare 42 %. La Roumanie, 5,2 %. Même enquête, même année, mêmes huit technologies, même marché unique : un écart de un à huit entre deux membres de la même union. Quoi que mesure cet écart, ce n’est pas la disponibilité d’une technologie. Elle est disponible partout.
Le taux d’adoption mesure donc autre chose, et l’INSEE a mis un nom dessus. Parmi les entreprises françaises qui utilisent l’IA, 18 % ne savent pas en déclarer la finalité. Parmi celles qui n’emploient qu’une seule technologie, le plus souvent un assistant génératif, ce chiffre monte à 28 %. À l’autre bout, celles qui font tourner cinq technologies ou plus représentent 10 % des utilisatrices et emploient près de la moitié des salariés de toutes les utilisatrices.
Une réserve que je préfère écrire plutôt que taire : ce sont des enquêtes déclaratives. Les entreprises disent ce qu’elles utilisent. Personne n’est allé le mesurer.
Mettez ces chiffres à côté des 71 % de non-utilisatrices qui répondent qu’elles n’y voient pas d’utilité, et une symétrie curieuse apparaît : un grand groupe qui n’a pas commencé faute de finalité, et un plus petit qui a commencé sans en avoir.
Ce n’est pas un problème de technologie. C’est un problème d’exécution.
Kiwee.care recouvre les créances impayées des établissements de santé. Trois payeurs pour un même acte, des centaines de milliers de dossiers, et une équipe de relance qui les traite à la main.
Ils n’ont pas commencé par acheter un outil. Ils ont fait un diagnostic données avec un expert, en passant leur propre historique au crible et en interrogeant ceux qui font le travail. Il en est sorti cinq cas d’usage candidats : la priorisation des dossiers, l’optimisation des heures d’envoi, la prédiction du taux de recouvrement, l’optimisation des scénarios de relance, l’automatisation du traitement des factures.
Ils en ont gardé deux, choisis sur l’impact et la faisabilité technique. Le premier tourne déjà : il lit les documents PDF que les payeurs envoient, structure les données clés, et l’équipe de relance ne les ressaisit plus. Le second, les scénarios de relance, est en cours.
Regardez ce qu’on a demandé à l’IA. Pas « aidez-nous sur les documents ». Un type de document, une équipe, un gain mesurable. Récit publié par Bpifrance sur une entreprise qu’elle accompagne.
LES 3 ESSENTIELS POUR VOUS
- Le taux d’adoption n’est pas un tableau de classement où vous pouvez vous situer. Le Danemark et la Roumanie sont dans la même enquête. Deux entreprises dans les mêmes 20 % peuvent être séparées par un an de travail. Vous comparer à une moyenne nationale ne vous dit rien de ce qu’il faut faire lundi.
- Une finalité n’est pas un cas d’usage, et une licence n’est pas un déploiement. 80 % des utilisatrices achètent un logiciel du commerce prêt à l’emploi, ce qui est très bien, mais l’achat est l’endroit où la plupart s’arrêtent. Dans l’Union européenne, l’usage le plus répandu reste l’analyse du langage écrit, à 11,8 % des entreprises : la moitié facile du travail.
- La question qui sépare les deux bouts est courte et gênante : quelle tâche, chez qui, mesurée comment. Si personne dans la pièce ne sait répondre, vous êtes dans le groupe sans finalité déclarée, quoi que dise votre licence.
Ce que je ferais à votre place
Arrêtez de demander si vous utilisez l’IA. Demandez à quoi elle sert, et écrivez les réponses.
Prenez une heure avec les trois personnes qui s’en servent le plus. Demandez à chacune la tâche, la fréquence, et ce que cela a remplacé. Vous obtiendrez l’un de ces deux résultats, et les deux sont utiles. Soit vous repartez avec une liste de tâches réelles et d’heures réelles, et votre premier cas est déjà identifié par ceux qui font le travail. Soit vous n’obtenez rien de précis, et votre licence paie une option que personne n’a levée.
Puis prenez une tâche de cette liste et donnez-lui une date de décision. Pas une date de démarrage. Une date à laquelle vous comparez un chiffre à celui d’avant, et décidez d’industrialiser ou d’arrêter.
Ce que nous construisons chez YPrtnrs va dans le même sens. Un moteur d’exécution, Y, votre chef de cabinet IA, qui prépare, rédige et organise, puis vous laisse la décision. Je propose, vous décidez.
Ma boîte est ouverte pour les listes qui reviennent vides, et pour celles qui vous surprennent : arnaud@yprtnrs.com. Je lis tout, et je réponds personnellement.
Dans les diagnostics que nous menons avec des PME et des ETI en Europe, celles qui avancent sont rarement celles qui ont le plus d’outils. Ce sont celles où quelqu’un savait nommer la tâche.
Le cas de l’attente n’est pas absurde. Une entreprise en pleine migration d’ERP, ou dont les données d’exploitation vivent dans quatre systèmes qui se contredisent, peut raisonnablement décider que c’est le travail de l’an prochain.
Ce qui a expiré, c’est le confort du taux d’adoption. Être dans les 20 % était rassurant tant que le chiffre était rare. Il a triplé depuis 2023, et un chiffre que tout le monde atteint ne distingue plus personne.
