- En France, 81 % des dirigeants déclarent que l’IA n’a pas encore d’impact sur leurs revenus (vs 56 % à l’échelle mondiale), malgré une adoption en hausse
- Point fort des entreprises françaises : 62 % des dirigeants ont déjà mis en place une gouvernance IA formelle (vs 47 % à l’échelle mondiale)
- Point faible, seulement 12 % des entreprises françaises ont résorbé leur retard technologique (vs 23 % à l’échelle mondiale), freinant le passage à l’échelle
L’intelligence artificielle (IA) transforme en profondeur l’économie mondiale et ouvre de nouvelles perspectives de croissance. Mais toutes les entreprises n’en tirent pas les mêmes bénéfices. Si certaines ont su en faire un levier de compétitivité et de croissance, d’autres peinent encore à dépasser le stade des expérimentations pour créer un impact économique tangible.
Une concentration inédite de la valeur au profit d’une poignée d’entreprises en avance de phase
L’IA génère aujourd’hui une valeur économique considérable, mais très inégalement répartie. Selon l’étude AI Performance Survey de PwC, fondée sur plus de 1 200 témoignages de dirigeants dans 25 secteurs, 20 % des organisations concentrent à elles seules 74 % des gains, entre hausse des revenus et gains d’efficacité. Cet écart ne s’explique plus par l’accès aux technologies, désormais largement démocratisées, mais par la capacité à les intégrer au cœur de la stratégie et de leurs opérations.
Pauline Adam-Kalfon, associée responsable de l’innovation et de l’impact chez PwC France et Maghreb, commente : « De nombreuses entreprises multiplient les projets pilotes autour de l’IA, mais seule une minorité parvient à en tirer des retombées financières mesurables. A l’échelle mondiale, 56 % des dirigeants que nous avons interrogés indiquent que l’IA n’a eu aucun impact sur les revenus de leur entreprise. En France, ils sont 81 % à faire ce même constat »
Elle poursuit : « Les entreprises qui tirent réellement parti de l’IA ne sont pas celles qui cherchent uniquement à gagner en productivité, mais celles qui l’utilisent également pour générer de nouveaux revenus, transformer leur offre et conquérir de nouveaux marchés. Ces organisations ont déjà changé de logique : elles ne considèrent plus cette technologie comme un simple outil d’optimisation, mais comme un levier stratégique de transformation et de croissance »
À l’échelle mondiale, ces entreprises leaders se distinguent par des usages plus avancés. Elles sont près de deux fois plus nombreuses à déployer des cas complexes, comme l’exécution de tâches multiples en environnement sécurisé ou des systèmes autonomes capables de s’auto-optimiser. Elles accélèrent aussi l’automatisation des décisions, à un rythme presque trois fois supérieur à leurs pairs.
Cette montée en puissance repose sur des bases solides : mise en place de cadres d’IA responsable plus fréquents (1,7 fois plus), gouvernance transverse renforcée (1,5 fois plus) et dispositifs favorisant la confiance dans les résultats de l’IA, autant de prérequis clés pour passer à l’échelle.
Gouvernance et IA de confiance : un avantage compétitif pour la France
Les entreprises françaises adoptent une approche confiante et structurée face à l’IA. Ainsi, 51 % des répondants estiment leurs investissements suffisants, contre 38 % au niveau mondial, une perception à contre-courant des États-Unis, du Royaume-Uni ou de l’Allemagne, où les entreprises jugent majoritairement leurs investissements insuffisants.
Cette confiance repose sur une gouvernance plus mature : 62 % des entreprises ont déjà mis en place un cadre formel, contre 44 % dans le monde. Près de la moitié des organisations ont structuré un dispositif à l’échelle de l’entreprise, articulant stratégie, cas d’usage et déploiement.
Cette avance se reflète aussi dans l’attention portée à la réglementation et à la confiance : 71 % des entreprises françaises ont renforcé leurs dispositifs de formalisation et de protection des données, contre 60 % dans le monde. La France se positionne ainsi parmi les environnements les plus avancés pour développer une IA de confiance.
Pour autant, cette maturité ne se traduit pas encore pleinement en impact économique. Les investissements restent surtout concentrés sur la technologie, la data et les ressources humaines, tandis que les leviers de transformation des modèles économiques sont encore peu activés.
A cela s’ajoute une sensibilité accrue au risque : à horizon 2030, un tiers des dirigeants français anticipe de fortes perturbations liées à l’IA, instabilité économique, risques cyber, perturbations opérationnelles ou impacts difficiles à maîtriser sur les organisations. Il s’agit du niveau d’inquiétude le plus élevé parmi les pays étudiés.
Paradoxalement, 61 % se disent prêts à investir sans retour immédiat, contre 46 % au niveau mondial.
Cette tension entre prudence et ambition reflète un positionnement singulier : structurer fortement les usages pour en maîtriser les risques, tout en cherchant à capter leur potentiel. Elle pose désormais une question clé : comment transformer cette avance en gouvernance en accélérateur de création de valeur.
« La France a pris une longueur d’avance sur la gouvernance et l’IA de confiance, et c’est un socle stratégique essentiel. L’enjeu aujourd’hui est de transformer cette exigence en levier d’accélération : passer d’une logique de maîtrise des risques à une logique de création de valeur à grande échelle », indique Pauline Adam-Kalfon.
Trois leviers pour transformer l’IA en performance durable
Selon une étude complémentaire de PwC1, 47 % des dirigeants français s’inquiètent du rythme de transformation de leur entreprise face aux évolutions technologiques, notamment l’IA, et s’interrogent sur leur capacité à assurer la viabilité de leur modèle à moyen et long terme.
Pauline Adam-Kalfon commente : « Le véritable enjeu est de trouver le bon tempo : éviter à la fois l’attentisme et la précipitation. La culture de la responsabilité constitue un avantage réel, mais ne pas agir aujourd’hui, c’est prendre le risque de laisser d’autres acteurs creuser un écart durable. »
Face à ces enjeux, les entreprises structurent progressivement leur pilotage. Ainsi, 66 % d’entre elles revoient désormais régulièrement leur portefeuille de projets, avec des cycles mensuels ou trimestriels. Il faut en moyenne six mois pour évaluer la création de valeur d’un cas d’usage. Cette évolution traduit une montée en maturité, mais aussi une exigence accrue de résultats.
Pour autant, certains retards persistent. Les formes les plus avancées d’IA, notamment les systèmes capables d’agir de manière autonome, restent peu déployées. La majorité des entreprises se concentre aujourd’hui sur des usages relativement ciblés : recherche augmentée, assistants conversationnels, analyse documentaire, automatisation de reporting ou aide à la décision à partir de données existantes. Ces cas d’usage permettent souvent d’améliorer la productivité individuelle ou l’efficacité opérationnelle, mais génèrent encore peu de transformation structurelle.
A l’inverse, les organisations les plus avancées déploient progressivement des systèmes capables d’enchaîner plusieurs tâches, d’orchestrer des processus complexes ou d’automatiser certaines décisions métier dans des environnements sécurisés. L’IA agentique concerne ainsi 19 % des entreprises dans le monde, mais seulement 6 % en France, où les organisations privilégient encore majoritairement des usages analytiques et prédictifs, qui représentent 52 % des cas.
Le passage vers ces modèles plus autonomes constitue désormais un enjeu clé pour accélérer la création de valeur.
Dans le même temps, la mesure de valeur progresse mais reste partielle. Si 58 % des entreprises françaises mesurent l’impact de l’IA (contre 45 % à l’échelle mondiale), cette évaluation se concentre encore majoritairement sur les gains de productivité, l’amélioration de la prise de décision ou de l’expérience client.
La transformation des modèles économiques demeure, elle, plus limitée. Seules 16 % des entreprises françaises déclarent faire évoluer leur modèle grâce à l’IA. (30 % à l’échelle mondiale, et plus de 60 % en Chine). Or, se limiter à une logique d’optimisation, sans transformation en profondeur, expose à un risque de décrochage compétitif à moyen terme.
Dans ce contexte, trois priorités structurantes émergent pour les entreprises qui projettent de créer davantage de valeur durable grâce à l’IA :
- Placer l’IA au cœur de la stratégie de croissance, en privilégiant les cas d’usage générateurs de revenus et de transformation de l’offre
- S’appuyer sur des fondations solides, en matière de données, de gouvernance et de confiance, pour garantir des déploiements sécurisés et mesurables
- Passer à l’échelle rapidement, en industrialisant les cas d’usage et en développant une automatisation maîtrisée des décisions
« Les entreprises les plus performantes ne considèrent plus l’IA comme un simple outil technologique, mais comme un levier structurant de transformation, capable de redéfinir leur positionnement stratégique et d’ouvrir de nouveaux territoires de croissance », conclut Pauline Adam-Kalfon.