Chapitre 5. Une entreprise sur cinq, et non pas neuf sur dix

La décision en jeu

Quels deux ou trois types de décisions l’entreprise outillera-t-elle avec l’IA en 2027, avec quel indicateur de valeur défini à l’avance, et quel dirigeant, désigné nommément, restera responsable du résultat ? La décision revient au directeur général avec le comité exécutif ; le conseil en assure la supervision. Les dates clés sont le budget 2027, où se fixent les lignes consacrées aux outils et à la formation, la ligne de formation portant désormais une obligation de maîtrise de l’IA formulée en mesures à prendre, et, pour tout système décisionnel touchant au recrutement, au crédit, à l’éducation ou aux services essentiels, la date butoir de mise en conformité du 2 décembre 2027, à laquelle les obligations du règlement européen sur l’IA relatives aux systèmes à haut risque s’appliqueront au déployeur. Les conséquences d’une erreur sont doubles : soit des licences achetées sur la foi d’un gain autodéclaré qu’aucune série mesurée n’étaye, soit un système décisionnel affecté à un usage relevant de l’annexe III sans qu’aucun dirigeant responsable ait été désigné le jour où les obligations s’appliquent.

Ce que montrent les preuves

Ce qui a changé, de 2024 à 2026

Selon les statistiques officielles, environ une entreprise sur cinq utilise l’IA, toutes tailles confondues, et une sur trois à une sur deux dans les tranches de taille de nos lecteurs. En 2025, 19,95 % des entreprises de l’Union européenne comptant au moins 10 salariés utilisaient au moins l’une des huit technologies d’IA, soit 6,47 points de plus qu’en 2024, avec 17 % des petites entreprises, 30,36 % des moyennes et 55,03 % des grandes, d’après un échantillon d’environ 157 000 entreprises interrogées sur 1,53 million au cours des premiers mois de 2025. En France, la part était de 18 % en 2025, contre 10 % en 2024 et 6 % en 2023 : 15 % des entreprises de 10 à 49 salariés, 31 % de celles de 50 à 249 et 58 % de celles de 250 ou plus, sur un échantillon d’environ 11 000 entreprises, en retenant l’utilisation organisée au sein des services. Aux États-Unis, 19,8 % des entreprises ont déclaré utiliser l’IA dans au moins une de leurs fonctions au cours des deux semaines précédant le 3 mai 2026, une part comprise entre 17 et 20 % depuis décembre 2025, après une reformulation de la question. Parmi les entreprises de l’UE non utilisatrices qui avaient envisagé l’IA, 70,89 % ont invoqué un manque d’expertise ; 20,68 % ont estimé que l’IA n’était pas utile. CH05-C1

Le chiffre que tout le monde cite mesure autre chose. Les 88 % d’organisations « utilisant l’IA » mentionnés dans le Stanford AI Index 2026 proviennent, selon les termes mêmes du chapitre de l’Index, des sondages annuels d’un cabinet de conseil en stratégie, qualifiés d’« autodéclarés » et d’« indicatifs plutôt qu’exhaustifs » : l’édition 2025 a recueilli 1 993 participants dans 105 pays entre le 25 juin et le 29 juillet 2025, dont 38 % dans des organisations dont le chiffre d’affaires dépasse 1 milliard de dollars ; 39 % attribuaient à l’IA un effet, quel qu’il soit, sur le résultat d’exploitation, et 7 % déclaraient l’IA pleinement déployée (sondage). Les deux séries mesurent des éléments différents : les organisations interrogées déclarent une utilisation régulière dans au moins une fonction, tandis que les entreprises dépassant un certain seuil de taille font état d’une utilisation organisée ; ces séries sont présentées séparément dans la figure 5.1. CH05-C2

Figure 5.1

Deux séries qui ne peuvent être combinées : statistique officielle d’adoption par les entreprises et sondage auprès de répondants, 2025

Lorsque la valeur est mesurée, elle est limitée et porte sur le travail des débutants. L’accès à un assistant génératif a augmenté de 14 % le nombre de problèmes résolus par heure chez 5 179 agents du service client, de 34 % chez les novices et de manière minime chez le personnel expérimenté (Quarterly Journal of Economics, 2025). Trois expériences de terrain portant sur 4 867 développeurs au sein d’un éditeur de logiciels, d’un cabinet de conseil et d’une entreprise du classement Fortune 100 ont relevé 26,08 % de tâches achevées en plus chez les utilisateurs, avec une erreur-type de 10,3 % ; ces résultats « varient d’une expérience à l’autre », les gains étant plus importants chez les moins expérimentés (Management Science). Les registres danois sur environ 25 000 salariés exerçant onze métiers exposés excluent tout effet sur les revenus ou le temps de travail supérieur à 2 % deux ans après le lancement du chatbot, même lorsque les employeurs en encourageaient l’utilisation, fournissaient un outil et formaient leur personnel (utilisation par 93 % des salariés, contre 41 % sans ces initiatives) ; 85 % des utilisateurs ont réaffecté le temps ainsi gagné (données préliminaires, non évaluées par des pairs). La perception devance la mesure : 16 développeurs open source expérimentés ont mis 19 % de temps en plus sur 246 tâches avec des outils du début de 2025, tout en estimant avoir été 20 % plus rapides ; la mise à jour de février 2026, sur 57 développeurs, a donné des estimations ponctuelles de 18 % et 4 %, avec des intervalles qui englobent zéro, soit, selon leurs auteurs, une « preuve très faible ». CH05-C3

Lorsque la valeur est mesurée, elle est limitée et porte sur le travail des débutants.

La statistique d’échec la plus souvent citée n’est pas fondée. Le rapport à l’origine du chiffre « 95 % des projets pilotes échouent » s’appuie sur 52 entretiens, 153 réponses à un questionnaire recueillies lors de quatre conférences et une analyse de plus de 300 initiatives rendues publiques ; sa méthodologie définit la réussite comme « un déploiement au-delà de la phase pilote avec des indicateurs clés de performance (KPI) mesurables » six mois après le projet pilote, reconnaît un possible biais de sélection, constate que les partenariats externes aboutissent à un déploiement dans environ 67 % des cas, contre environ 33 % pour les développements internes, et recommande des cadres agentiques « tels que NANDA », le projet au sein duquel il a été produit, sans déclaration explicite des intérêts financiers en jeu. Selon la lecture que ses détracteurs font de son propre graphique, environ un quart des organisations ayant mené un projet pilote ont réussi, et la plupart n’ont jamais mené de projet pilote sur mesure. L’AI Index 2025 a retiré un graphique qui citait un article rétracté. CH05-C4

Le calendrier réglementaire a bougé ; la partie responsable, elle, n’a pas changé. Le règlement (UE) 2026/1744 du 8 juillet 2026, entré en vigueur le 27 juillet, a reporté les obligations applicables aux systèmes à haut risque au 2 décembre 2027 pour les systèmes de l’annexe III et au 2 août 2028 pour ceux de l’annexe I, tandis que les obligations concernant les modèles d’IA à usage général conservent leur calendrier d’août 2025. Le rapport de décembre 2025 du Haut Comité de gouvernement d’entreprise fait état d’un accord au sein du groupe des présidents selon lequel les conseils d’administration devraient considérer les systèmes d’IA « comme des outils d’analyse et d’aide à la décision, et non de prise de décision », et constate lui-même que « la gouvernance de l’IA n’est pas encore systématiquement mentionnée dans les rapports annuels des sociétés » ; l’Autorité des marchés financiers a annoncé le 9 juin 2026 une étude sur la manière dont les sociétés cotées rendent compte de l’IA, non encore publiée. Les décisions de justice trouvées à ce jour laissent la responsabilité à l’humain qui dépose ou signe l’acte : un tribunal québécois a condamné un justiciable à une amende de 5 000 dollars canadiens le 1er octobre 2025 pour avoir invoqué des sources juridiques inventées, et, le 22 avril 2026, un autre a annulé une sentence arbitrale fondée sur quatre décisions inexistantes au motif que l’arbitre « a abdiqué à son rôle de revoir le résultat » (résumés de cabinets d’avocats) ; les tribunaux français ont prononcé des avertissements sans sanction dans au moins sept décisions entre décembre 2025 et février 2026 (note de cabinet d’avocats et presse juridique), et la charte du Conseil d’État de décembre 2025 énonce que « c’est toujours le juge qui endosse la responsabilité de sa décision in fine ». CH05-C5

Dans l’espace africain francophone, la puissance de calcul est annoncée plutôt que livrée, et la contrainte physique se mesure en demande, non en prix. La demande en électricité des centres de données a augmenté de 17 % en 2025, contre 3 % pour l’électricité dans son ensemble, pour atteindre environ 485 TWh selon la presse spécialisée qui a relayé le communiqué de l’AIE (presse ; ce communiqué ne fournit que les taux de croissance), et le scénario de référence de l’AIE prévoit environ 945 TWh d’ici 2030 (projection) ; l’AIE indique que la consommation d’électricité par tâche d’IA « diminue rapidement », et la dernière série de prix datée trouvée, arrêtée en février 2025, montre que les prix catalogue à performances constantes baissent d’un facteur compris entre 9 et 900 par an. Le Maroc disposait d’une capacité opérationnelle de centres de données de 1,5 MW répartie sur 14 sites au deuxième trimestre 2026, contre 140 MW en cours de construction et 400 MW prévus (cabinet d’études via la presse) ; le projet de 500 MW mené par Naver près de Casablanca, dont la première phase de 40 MW devait être achevée au premier trimestre 2026, avait pris plusieurs mois de retard en avril 2026 (presse) ; la feuille de route « Maroc IA 2030 » du 8 septembre 2026 vise 100 milliards de dirhams de valeur ajoutée d’ici 2030 ; et aucune statistique officielle marocaine sur l’utilisation de l’IA par les entreprises n’a été trouvée, le seul relevé de 2026 étant un sondage en ligne que ses auteurs qualifient de non représentatif (presse) (figure 5.2). Le centre de données national ivoirien de 1 MW, à Marcory, était toujours en construction à la mi-2025, pour un coût annoncé à deux montants différents à un an d’intervalle (presse), à côté d’un site privé de 3 MW à Grand-Bassam ; aucune des capacités communiquées n’est décrite comme équipée en processeurs d’IA. CH05-C6

Figure 5.2

Capacités annoncées mais non opérationnelles : capacité des centres de données au Maroc, deuxième trimestre 2026

Les chiffres français relèvent de l’annonce. Les 109 milliards d’euros d’investissements privés dans l’IA annoncés le 9 février 2025 n’avaient fait l’objet, au 19 février 2026, que d’un seul point d’étape présidentiel, 58 milliards d’euros en 2025, sans ventilation entre montants engagés, lancés ou livrés ; et le plan d’adoption du gouvernement, qui vise 80 % des PME et ETI d’ici 2030, faisait état de plus de 35 000 entreprises touchées au cours de sa première année et d’un taux d’adoption « triplé en deux ans » sans citer sa source, bien que la série officielle (6 % en 2023, 18 % en 2025) confirme ce triplement. Le seul cas nommé, dont la banque ne divulgue pas la taille, est un témoignage de client du programme : une entreprise d’outillage aéronautique qui a automatisé la vérification des devis et le traitement des bons de commande dans l’administration des ventes en février 2024, avec « jusqu’à 1,75 jour de productivité par semaine » par collaborateur, selon la banque publique qui commercialise le programme. CH05-C7

Ce qui est contesté

La première objection est que l’adoption est en plein essor, et non en phase de stabilisation. Le taux d’adoption aux États-Unis s’est maintenu entre 17 et 20 % de décembre 2025 à mai 2026, tandis que le taux français a triplé en deux ans, passant de 6 à 18 %, et que l’Union européenne a gagné 6,47 points en un an ; ces deux lectures appellent des plans différents pour 2027, et toutes deux figurent dans les signaux.

La deuxième objection est que le « purgatoire des projets pilotes » est un problème technologique. Le rapport qui a forgé l’expression définit le succès comme un résultat mesuré six mois après un projet pilote, et son propre graphique, tel que le lisent ses détracteurs, montre que la plupart des organisations n’ont jamais mené de projet pilote assorti d’un tel résultat ; les études danoises et celles portant sur les développeurs montrent que, lorsqu’un résultat est mesuré, l’effet est faible, concentré ou noyé dans le bruit. Selon cette interprétation, le purgatoire est un problème de mesure : aucun résultat défini ne permettait de constater un échec.

La troisième objection est que l’IA relève le plafond du jugement des dirigeants. Toutes les études quantitatives citées plus haut qui font état d’un gradient de compétences désignent le plancher : les novices, les moins expérimentés, les tâches confiées aux débutants. La théorie qui sous-tend cette interprétation avance le même argument sous condition, à savoir que la prédiction et le jugement sont complémentaires « tant que le jugement n’est pas trop difficile » ; lorsqu’il est difficile, c’est le dirigeant qui le conserve.

Le corridor

Ce que nous attendons en 2027

Premièrement, la part des entreprises françaises de 50 à 249 salariés utilisant l’IA atteint 40 % dans le relevé 2026 publié en juillet 2027, la hausse se concentrant sur les tâches administratives, la sécurité informatique et le travail sur les textes plutôt que sur les décisions stratégiques. Réfutée si le taux de cette tranche se situe en dessous de 35 %, ou si les finalités publiées font figurer la stratégie ou la planification parmi les trois plus citées ; un taux compris entre 35 et 40 % laisse l’hypothèse ouverte et est signalé comme tel. Hypothèse du scénario central (scénario 1). CH05-H1

Deuxièmement, aucune étude à comité de lecture publiée d’ici fin 2027 ne montre d’effets sur les revenus ou le temps de travail supérieurs à 2 % imputables aux agents conversationnels à usage général à l’échelle de la population, quel que soit le scénario qui se réalise. Réfutée par une seule étude de ce type s’appuyant sur des données publiques ou sur un préenregistrement. Hypothèse du scénario central (scénario 1). CH05-H2

Troisièmement, le Maroc met en service au moins 40 MW de capacité équipée en processeurs d’IA d’ici fin 2027, contrairement à la Côte d’Ivoire et au Sénégal, si bien que l’inférence dans le pays devient une option dans l’un des trois. Réfutée si aucun site marocain n’a mis en service 40 MW de capacité équipée en processeurs d’IA d’ici décembre 2027, si Abidjan ou Dakar met en service une telle capacité avant la fin de 2027, ou si la capacité mise en service n’est pas accessible aux entreprises clientes. Hypothèse de l’alternative crédible (scénario 3, qui allonge au Maroc les files d’attente de raccordement au réseau) : l’hypothèse n’y tient que si l’approvisionnement en électricité renouvelable contracté pour cette phase est mis en service en même temps qu’elle, et un retard dans la file de raccordement constitue la voie de réfutation propre à ce scénario. CH05-H3

Signaux

Les deux espaces

Europe francophone. Le cas français est délimité, régi par des règles et à fort volume, sous la responsabilité du chef de l’administration des ventes ; les études ont mesuré des gains précisément sur ces tâches délimitées et reproductibles. Après le rapport du Haut Comité et l’étude annoncée de l’AMF, un conseil français devra probablement préciser en 2027 ce qu’il examine, par qui, et si l’IA figure dans la cartographie des risques ; la juridiction administrative a déjà répondu pour son propre compte : le signataire humain reste responsable. Les 109 milliards d’euros constituent une annonce, et non un résultat : un seul point d’étape en un an, aucun site nommé.

Afrique francophone. Selon Stredge Partners, le projet de Casablanca situe la capacité de calcul marocaine équipée en processeurs d’IA entre 2027 et 2028 ; la presse n’explique pas ce retard, et Stredge Partners voit la contrainte dans l’état de préparation du réseau plutôt que dans les capitaux. Une entreprise marocaine qui outillera une décision en 2027 fera tourner l’inférence à l’étranger, à moins que des capacités équipées en processeurs d’IA ne soient mises en service dans le pays, avec les conséquences qui en découlent pour la garde des données ; aucun chiffre concernant la latence ou les transferts n’a été trouvé. Une entreprise ivoirienne la fera tourner à l’étranger, avec au mieux un hébergement local, l’État ayant signé en juin 2025 un protocole d’accord sur l’hébergement de données sensibles avec l’opérateur de Grand-Bassam, alors que son propre centre de 1 MW n’était pas encore achevé. Pour une entreprise sénégalaise, la référence est Diamniadio, le centre de données national de 1,4 MW : une annonce de souveraineté, dont les propres chiffres de l’opérateur contredisaient le titre de « plus grand d’Afrique de l’Ouest », et un centre vers lequel pratiquement aucune institution n’avait migré en octobre 2023 (investigation de presse).

Ce qu’un conseil doit demander

Ce qu’il faut mesurer : le temps mesuré par tâche par rapport à une situation de référence antérieure ; le taux d’erreur de la décision outillée, la part des productions de l’outil vérifiées par une personne désignée et les heures de relecture par centaine de productions ; les systèmes décisionnels affectés à des usages relevant de l’annexe III et la date à laquelle chacun sera conforme ; le pays où s’effectue l’inférence ; la part du budget IA consacrée aux licences par rapport à la formation.

1. quelles sont les deux décisions que nous allons outiller en 2027, et quel chiffre doit évoluer, et de combien, pour que le projet pilote soit validé ?
2. Qui signe le résultat de chaque décision outillée, et cette personne signerait-elle le même résultat obtenu sans l’outil ?
3. Lesquels de nos systèmes concernent le recrutement, le crédit ou les services essentiels, et qu’est-ce qui doit être en place d’ici le 2 décembre 2027 ?
4. Si toutes les licences étaient retirées demain, quel chiffre de la comptabilité de gestion bougerait en premier ?

Fiches de preuve

CH05-H1 à H3. Hypothèses pour 2027. SEG-0. Conditions de réfutation énoncées ci-dessus ; rattachement aux scénarios précisé dans chacune.

Sources et limites

Sources lues les 20 et 21 octobre 2026. Eurostat, Use of artificial intelligence in enterprises (données extraites en décembre 2025) ; INSEE, Insee Première n° 2120 (21 juillet 2026) et n° 2061 (1er juillet 2025) ; US Census Bureau, Large Firms With at Least 20 Employees Biggest AI Users (26 mai 2026), page du programme BTOS (16 septembre 2026), document de travail CES-26-25 (avril 2026) et article Household Pulse sur l’IA au travail (août 2026) ; Stanford HAI, AI Index 2026 (chapitres 1, 2 et 4) et AI Index 2025 (chapitre 4) ; McKinsey & Company, State of AI 2025 (novembre 2025, copie PDF hébergée), page de graphique (10 décembre 2025) et State of AI 2026 (25 août 2026), nommé ici comme source de la série de sondages et nulle part dans le corps du texte ; Epoch AI, LLM inference price trends (12 mars 2025) ; Brynjolfsson, Li et Raymond, Generative AI at Work (NBER 31161 ; QJE 2025) ; Cui, Demirer, Jaffe, Musolff, Peng et Salz, Management Science (DOI 10.1287/mnsc.2025.00535) et SSRN 4945566 ; Humlum et Vestergaard, RFBerlin DP 078/26 (13 mars 2026) et BFI WP 2025-56 (mai 2025) ; METR (10 juillet 2025 et 24 février 2026) ; Fang et al., arXiv 2510.12049 (révisé le 29 juin 2026) ; MIT NANDA, The GenAI Divide (juillet 2025, copie hébergée par un cabinet d’avocats) ; Fortune (18 août 2025, presse) ; 80 000 Hours via l’EA Forum (enregistré le 13 février 2026) ; AIE, Energy and AI (2025) et Key Questions on Energy and AI (communiqué, octobre 2026) ; Enlit (16 octobre 2026, presse spécialisée, source du niveau de 485 TWh) ; EUR-Lex, règlement (UE) 2026/1744 (JO L, 24 juillet 2026) ; artificialintelligenceact.eu, article 113 (reproduction secondaire) ; chronologie du Future of Privacy Forum (juillet 2026) ; Lewis Silkin (27 juillet 2026) et Gibson Dunn (2026), cabinets d’avocats ; Haut Comité de gouvernement d’entreprise, douzième rapport et communiqué (2 décembre 2025) ; IFA (19 novembre 2024) ; AMF (9 juin 2026) ; FRC (insight report ; 8 juillet 2026 ; juin 2025) ; Gowling WLG (19 novembre 2025), Blakes (3 juillet 2026), Daily Jus (5 juin 2026), Noovo Info avec La Presse Canadienne (17 août 2026, presse), Morgan Lewis (18 mars 2026), Landot avocats (21 mars 2026) et Le Monde du Droit (3 mars 2026) ; Conseil d’État, charte (décembre 2025) ; Conseil national des barreaux (18 juin 2025) ; Gouvernement français (6 février 2025) ; Élysée (19 février 2026) ; Direction générale des Entreprises (4 juin 2026) ; ministère de l’Économie, communiqué de presse n° 990 (3 septembre 2026) ; Bpifrance, livre blanc (avril 2025) et sondage Le Lab via ActuIA et L’Info Durable (4 et 5 juin 2025, presse) ; Portail national du Maroc (9 septembre 2026) ; TelQuel (9 septembre 2026, presse) ; Finances News Hebdo (3 juillet 2025, presse) ; HCP (19 novembre 2019 ; 2 février 2022) ; ANRT (brochure de 2025 ; Data Entreprises) ; Médias24 (25 juin 2026, presse) ; Le360 (2026, presse, citant BMI) ; MEA Tech Watch (18 juin 2025 et 3 avril 2026, presse) ; Digital Mag Côte d’Ivoire (30 octobre 2024, presse) ; OSIRIS (21 octobre 2023 ; et republications des 14 mars 2025, 17 juin 2025, 22 décembre 2025 et 9 mai 2026, presse) ; Business Wire (26 juin 2025) ; Data Center Dynamics (8 octobre 2025, presse) ; OECD.AI policy navigator (Sénégal) ; US District Court SDNY, Mata v. Avianca (22 juin 2023). Travaux antérieurs déclarés ici : Agrawal, Gans et Goldfarb, Prediction, Judgment and Complexity (NBER 24243, 2018) et Prediction Machines (2018) ; Lancefield, « Don’t Let AI Flatten Your Leadership Style » (HBR, 3 août 2026) ; Goldman Sachs Research, Briggs et Kodnani (5 avril 2023), à l’origine des gros titres sur les « 7 % du PIB » ; MIT NANDA (2025), à l’origine de l’affirmation des « 95 % » ; la série d’adoption de l’AI Index, issue du sondage du cabinet de conseil ; les éditeurs des échelles de maturité à quatre et cinq niveaux, non vérifiés et non nommés. Les citations de sources anglophones sont traduites par la rédaction.

Limites. La méthodologie du chiffre de 88 % a été lue sur une copie hébergée du rapport de sondage, car la page de l’éditeur présente désormais l’édition 2026. Les articles du dispositif du règlement sur l’IA modifié sont tronqués dans les deux versions du Journal officiel ; les dates reposent sur les considérants et sur une reproduction secondaire qui les confirme. Les citations du Haut Comité de gouvernement d’entreprise sont données ici dans leur texte original ; l’édition anglaise les traduit. Les recommandations de l’IFA sont en accès payant et n’ont pas été lues ; l’étude de l’AMF est annoncée, non publiée. Les décisions de justice québécoises et françaises sont lues à travers des résumés de cabinets d’avocats et de la presse juridique, et non dans le texte des jugements ; aucune décision francophone sur des dommages-intérêts pour une erreur d’IA entre entreprises n’a été trouvée. Les chiffres de capacité marocains, ivoiriens et sénégalais sont des décomptes de presse ; la part des 140 MW en construction au Maroc qui est équipée en processeurs d’IA n’est pas précisée, et aucune statistique officielle marocaine sur l’utilisation de l’IA par les entreprises n’a été trouvée. Le point d’étape des 109 milliards d’euros tient en une phrase présidentielle. Les études sur les développeurs, le service d’assistance et le Danemark portent sur des tâches isolées ou sur un seul marché du travail, et aucune ne concerne une entreprise francophone de taille intermédiaire ; aucun résultat avant-après audité provenant d’une telle entreprise n’a été trouvé. Aucune série de coûts d’inférence par jeton pour 2025 à 2026 n’a été trouvée dans l’AI Index ; la dernière série datée s’arrête en février 2025. Le seuil retenu par l’édition pour le signal énergétique est lu dans les deux sens, conformément à la colonne du tableau sur la signification d’un franchissement.

Figures de l’édition en ligne : figure 5.1, deux séries qui ne peuvent être combinées, statistique officielle d’adoption par les entreprises et sondage auprès de répondants, 2025 (Eurostat, INSEE, Census, AI Index) ; figure 5.2, capacité des centres de données au Maroc, en service par rapport à la capacité en construction et prévue, deuxième trimestre 2026 (cabinet d’études via la presse ; annonces des opérateurs via la presse).

Corrections et contestations : par le canal prévu sur cette page ; consignées avec leur date.