Deux tiers des entreprises françaises d’au moins 20 salariés utilisent aujourd’hui un outil d’IA générative, mais seule une minorité constate un effet mesurable sur sa productivité. C’est le constat d’une enquête de la Banque de France publiée le 3 septembre 2026, menée auprès d’environ 7 000 entreprises entre fin février et début avril. La diffusion de la technologie est rapide, ses gains économiques restent pour l’instant limités, et les entreprises reportent l’essentiel des bénéfices attendus sur les trois prochaines années.
Une diffusion rapide, très inégale selon la taille
L’enquête, adossée à l’enquête mensuelle de conjoncture de la Banque de France, couvre à peu près la moitié de l’économie et a été redressée pour rester représentative par taille et par secteur. Elle distingue deux familles d’outils : l’IA générative (rédaction, génération d’images ou de code, agents conversationnels du type ChatGPT) et l’IA prédictive, plus ancienne, qui sert à prévoir une demande ou détecter une fraude.
Sur l’ensemble des entreprises de 20 salariés et plus, 67 % déclarent utiliser un outil d’IA générative et 33 % un outil d’IA prédictive. L’adoption progresse nettement avec l’effectif. Elle passe de 64 % pour l’IA générative dans les entreprises de 20 à 49 salariés à 83 % dans celles d’au moins 1 000 salariés. Pour l’IA prédictive, l’écart est encore plus large, de 31 % à 60 %.
L’usage reste largement expérimental. Les auteurs, Véronique Genre et Léo Parpais, notent que la générative sert d’abord à des tâches internes de bureautique, tandis que les secteurs à forte intensité de savoir l’ont intégrée plus profondément dans leurs procédés et leur innovation.
Des gains de productivité encore modestes
La Banque de France insiste sur ce décalage. Alors que l’outil est désormais présent presque partout, les effets économiques observés à ce stade demeurent limités et tiennent surtout à quelques gains de productivité, constatés par une minorité d’entreprises seulement.
Cet écart entre diffusion et rendement recoupe d’autres mesures récentes. Le baromètre annuel de Bpifrance sur les entreprises de taille intermédiaire, publié en juin 2026 auprès de 534 dirigeants, trouvait que 77 % d’entre elles recouraient à l’IA générative, mais que 17 % seulement des utilisatrices déclaraient des gains de temps réels. Le même décalage ressort au niveau des usages. Selon une étude d’OpenAI, l’écart d’utilisation entre les organisations les plus intensives et la médiane a triplé en cinq mois. Disposer de l’outil ne suffit pas à le rendre productif. Ce décalage tient pour partie à un déficit de formation, les entreprises équipant leurs salariés plus vite qu’elles ne les forment.
La Banque de France le résume ainsi. Le principal défi économique tient désormais moins à l’adoption de l’IA elle-même qu’à la capacité des entreprises à s’en servir pour obtenir des améliorations durables.
Un retard français que l’enquête européenne confirme
Ce diagnostic prolonge un travail publié par la Banque de France en mai 2026 (Bloc-notes Éco n° 451), fondé sur l’enquête SAFE de la BCE menée fin 2025 auprès de 4 968 entreprises de douze pays de la zone euro, dont 625 françaises. Il établissait que les entreprises françaises adoptent l’IA moins que leurs homologues, avec 23 % déclarant un usage modéré ou important, contre 39 % en moyenne dans la zone euro, 46 % en Allemagne et 44 % en Espagne.
Ce retard ne s’expliquait ni par la taille des entreprises ni par la composition sectorielle. La France restait derrière dans chaque catégorie, l’écart étant le plus marqué chez les grandes entreprises (22 % en France contre 46 % dans la zone euro). Le même décrochage se retrouvait secteur par secteur. Dans les services, 31 % des entreprises françaises déclaraient un usage modéré ou important, contre 40 % en moyenne dans la zone euro ; dans l’industrie, 21 % contre 28 % ; dans le commerce, 18 % contre 30 %. La part d’investissement prévue dans l’IA y était aussi plus faible, 7,2 % de l’investissement total contre 9,1 % dans la zone euro, ce qui laissait craindre un écart appelé à se creuser plutôt qu’à se combler.
Quand elles interrogeaient les entreprises sur les freins, les auteurs du billet de mai ne trouvaient pas de cause unique au retard français. Les réponses restaient proches de la moyenne européenne, à une nuance près. Les dirigeants français citaient moins souvent un manque de compétences internes, mais plus souvent des préoccupations liées aux données, à la vie privée et à l’éthique.
Ce que les entreprises attendent des trois prochaines années
L’enquête interroge aussi les anticipations des dirigeants. À un horizon de trois ans, ils tablent sur des bénéfices plus importants, avec des gains de productivité plus nets et un maintien de l’investissement dans la technologie. La Banque de France ne relève, en revanche, aucun signe que ces gains soient destinés au consommateur : les entreprises ne prévoient pas de réduire leurs prix de vente, ce qui suggère que les éventuels gains iront d’abord aux marges.
Sur l’emploi, les anticipations sont plus sombres qu’au niveau agrégé des travaux antérieurs. Les entreprises attendent en moyenne un impact « modérément négatif » de l’IA sur leurs effectifs à trois ans. Ce point tranche avec les résultats descriptifs du Bloc-notes de mai, où une utilisation plus intensive de l’IA était plutôt associée à des anticipations de croissance de l’emploi dans l’industrie et les services. La question du partage des gains, entre entreprises, salariés et clients, rejoint les débats ouverts par le groupe de travail de la Fed sur l’IA, l’emploi et la productivité.
Cette prudence sur les résultats concrets fait aussi écho au reflux des projets d’IA générative dans une partie des entreprises, où le passage du pilote à la production s’est révélé plus lent et plus coûteux que prévu.
Ce que l’enquête ne dit pas
Les chiffres reposent sur du déclaratif : ils mesurent des perceptions et des anticipations, pas des gains de productivité calculés sur les comptes des entreprises. Les effets à trois ans sont des attentes de dirigeants, sujettes à révision, et non des observations. L’enquête est aussi une première vague, sans point de comparaison antérieur dans le même dispositif. Elle photographie un état des lieux plutôt qu’une tendance. La Banque de France a annoncé qu’elle affinerait ces mesures dans les prochains mois, notamment sur le type de technologies employées et les effets directs anticipés sur l’emploi.
Note méthodologique. Le graphique reprend les parts d’adoption publiées par la Banque de France, Bulletin n° 266, article 1 (3 septembre 2026), issues de l’enquête mensuelle de conjoncture réalisée entre fin février et début avril 2026 auprès d’environ 7 000 entreprises de 20 salariés et plus, redressées pour être représentatives par taille et par secteur. Les données de comparaison zone euro proviennent de l’enquête SAFE de la BCE (T4 2025), analysée dans le Bloc-notes Éco n° 451. Réserve : ces enquêtes sont déclaratives et mesurent des usages et des perceptions, pas des gains de productivité constatés.