IA et PME : où en sont les entreprises françaises en 2026 ?

Combien de PME françaises utilisent l’IA ?

L’usage a fortement progressé, mais il reste minoritaire dans les petites entreprises.

L’Insee publie chaque année l’enquête sur les technologies de l’information dans les entreprises de 10 salariés ou plus. Sa dernière édition, parue le 21/07/2026, porte sur 2025.

Part des entreprises utilisant au moins une technologie d’IA. Source : Insee, enquête TIC 2025.

Deux lectures ressortent de ces chiffres de l’Insee. La part des PME de 50 à 249 salariés a doublé en un an. Les entreprises de 10 à 49 salariés restent sous la moyenne européenne.

Le baromètre France Num 2026, publié par la DGE le 28/09/2026, donne des chiffres plus élevés. 40 % des TPE-PME utilisent au moins une solution d’IA, soit 14 points de plus en un an. Chez les PME, la proportion atteint 53 %.

Pourquoi l’Insee et France Num ne donnent-ils pas le même chiffre ?

Les deux enquêtes ne mesurent pas la même chose.

L’écart vient aussi du calendrier. Plusieurs mois séparent les deux mesures, sur un usage qui progresse vite.

Retenez la tendance. Selon l’Insee, la part des entreprises qui utilisent l’IA a triplé entre 2023 et 2025, de 6 % à 18 %. Les usages, eux, restent pour l’essentiel en dehors des processus de l’entreprise, comme le montre la section suivante.

À quoi les PME utilisent-elles l’IA ?

Le baromètre France Num 2026 détaille les usages des TPE-PME.

L’IA sert surtout à produire du contenu. Elle sert peu à faire tourner l’entreprise.

Le baromètre mesure aussi l’engagement financier. 19 % des TPE-PME utilisent une solution d’IA payante, et 32 % des PME. 68 % des utilisatrices jugent l’impact de l’IA positif sur leur activité ; la part monte à 85 % chez celles qui paient.

Qu’est-ce qui freine les PME ?

L’Insee interroge les entreprises qui n’utilisent aucune technologie d’IA sur leurs raisons (données 2025).

Eurostat pose une question proche aux entreprises européennes qui ont envisagé l’IA sans l’adopter. Le manque d’expertise arrive en tête (70,9 %), devant les conséquences juridiques peu claires (52,5 %) et la protection des données (48,8 %).

Bpifrance Le Lab a interrogé 1 209 dirigeants de PME et ETI pour une étude publiée en juin 2025. Il en ressort un profil de dirigeants « bloqués », conscients de l’enjeu mais sans compétences ni soutien pour agir : 26 % des dirigeants.

Nous lisons ces chiffres ainsi. Le premier frein est de ne pas voir à quoi l’IA servirait dans sa propre entreprise. C’est un problème de cas d’usage avant d’être un problème d’outil.

Quels cas d’usage de l’intelligence artificielle pour une PME de 10 à 200 salariés ?

À cette taille, il n’y a en général ni équipe data ni direction de la transformation. Les bons cas d’usage partent de tâches fréquentes, écrites et faciles à relire.

Prenons une PME de 40 personnes, à titre d’exemple. Le dirigeant passe ses lundis à relancer ce qui a été promis en réunion. Le premier cas d’usage est donc les comptes rendus et les actions, pas un chatbot pour les clients.

Par où une PME doit-elle commencer ?

1. Partir du dirigeant et de ses propres tâches, avant l’équipe.
2. Choisir deux tâches fréquentes dans le tableau ci-dessus et mesurer leur durée actuelle.
3. Écrire la méthode de chaque tâche, pour que l’IA la refasse de la même façon.
4. Utiliser des comptes professionnels et lister les données qui ne doivent pas entrer dans l’outil.
5. Étendre à l’équipe une fois la méthode stable, puis mesurer à nouveau.

Les étapes sont détaillées dans l’article sur la façon d’intégrer l’IA dans son entreprise. Pour la vision d’ensemble, lisez comment piloter son entreprise avec l’IA.

Quels risques pour une PME ?

• Les données. 38 % des entreprises non utilisatrices citent la protection des données comme raison (Insee, 2025). Vérifiez les conditions de chaque outil et utilisez des comptes professionnels.
• L’obligation de formation. L’article 4 de l’AI Act demande aux entreprises qui déploient des systèmes d’IA de prendre des mesures pour développer la maîtrise de l’IA de leur personnel.
• La dépendance à une personne. Si une seule personne sait faire tourner le système, il s’arrête quand elle part. Les méthodes doivent être écrites.
• Les erreurs. L’IA se trompe. Tout ce qui part chez un client doit être relu.

Quand les tâches sont stables, l’étape suivante consiste à confier une mission entière à un agent. Nous en décrivons les conditions et les risques dans l’article sur l’agent IA en entreprise.

Pour la vue d'ensemble, lisez le guide complet : Piloter son entreprise avec l'IA : le guide complet du dirigeant.