18 % ou 23 % ? Deux institutions publiques, deux diagnostics opposés

Deux institutions publiques françaises ont publié, à deux mois d’intervalle, des chiffres sur l’adoption de l’IA par les entreprises. Elles arrivent à des diagnostics opposés. Ce n’est pas un scandale statistique : c’est une leçon de lecture, et elle vaut pour tous les chiffres qui circulent sur ce sujet.

Deux mesures, deux conclusions

L’Insee, dans son Insee Première n° 2120 du 21 juillet 2026, mesure que 18 % des entreprises françaises de dix salariés ou plus déclarent utiliser au moins une technologie d’intelligence artificielle en 2025. C’était 10 % en 2024 et 6 % en 2023 : le taux a triplé en deux ans. La moyenne de l’Union européenne est à 20 %. La France est donc à deux points, et rattrape.

La Banque de France, dans son Bloc-Notes Éco n° 451 du 28 mai 2026, constate que 23 % des entreprises françaises font état d’une utilisation de l’IA modérée ou importante, contre 39 % dans la zone euro. Seize points d’écart. L’Allemagne est à 46 %, l’Espagne à 44 %, l’Italie à 27 %. Les auteurs écrivent que cet écart ne s’explique ni par la taille des entreprises ni par la composition sectorielle : il est présent dans chaque catégorie de taille et dans chaque secteur.

L’un dit que la France est dans la moyenne. L’autre dit qu’elle décroche nettement. Les deux sont exacts.

Pourquoi les deux ont raison

Quatre différences suffisent à expliquer l’écart, et aucune n’est une erreur.

La question n’est pas la même. L’Insee demande si l’entreprise utilise au moins une technologie d’IA — une réponse binaire, franchie dès le premier usage. La Banque de France s’appuie sur l’enquête SAFE de la BCE, qui demande une intensité : l’usage est-il modéré ou important ? Une entreprise qui teste un assistant conversationnel dans un service compte pour l’Insee, pas nécessairement pour la seconde.

Le champ n’est pas le même. L’Insee couvre les entreprises de dix salariés et plus des secteurs principalement marchands, hors agriculture, finance et assurance — environ 194 000 entreprises, sur un échantillon de 11 000. L’enquête SAFE inclut les micro-entreprises et d’autres secteurs. Le dénominateur diffère.

La période n’est pas la même. L’Insee interroge les entreprises sur leur situation au premier trimestre 2025. Le module IA de SAFE porte sur le quatrième trimestre 2025. Neuf mois, dans un domaine où le taux français a triplé en deux ans.

Le groupe de comparaison n’est pas le même. L’Insee compare la France à l’Union européenne à vingt-sept. La Banque de France la compare à douze pays de la zone euro, dont l’Allemagne et l’Espagne, très en avance. Le point de référence change la conclusion.

Enfin, l’échantillon français diffère d’un facteur quinze : 11 000 entreprises pour l’Insee, 625 pour le volet français de SAFE.

Ce que chacune reconnaît de ses propres limites

C’est ce qui rend ces deux publications utiles, et ce qui les distingue de la plupart des chiffres qui circulent.

L’Insee précise que ses réponses n’incluent pas les usages que les salariés font de l’IA à titre individuel et ponctuel. Une entreprise dont la moitié des équipes utilise un assistant sans que la direction l’ait organisé peut donc répondre « non ». L’adoption réelle par les personnes est structurellement sous-estimée.

La Banque de France écrit que ses données sont auto-déclarées, et surtout que ses résultats sur le lien entre usage de l’IA et anticipations d’emploi sont purement descriptifs et non révélateurs d’un effet causal. Les entreprises qui adoptent l’IA le plus vite sont aussi, en général, les plus productives : impossible de démêler la cause de l’effet.

Deux institutions qui publient leurs propres réserves valent mieux qu’une qui publie un chiffre net.

Ce que ça change pour lire un chiffre d’adoption

Il n’existe pas de taux d’adoption de l’IA en France. Il existe des mesures, chacune avec une question, un champ, une période et un point de comparaison. Trois règles de lecture en découlent.

Demandez ce qui a été demandé. « Utilisez-vous l’IA ? » et « votre usage est-il important ? » ne produisent pas le même nombre. L’écart entre 18 % et 23 % vient d’abord de là.

Demandez qui a été interrogé. Une entreprise n’est pas une personne. Aucune de ces deux mesures ne dit quelle part des salariés français utilise l’IA — l’Insee le dit lui-même, en soulignant que les entreprises utilisatrices concentrent une part de l’emploi bien supérieure à leur nombre, sans que cela signifie que ces salariés utilisent l’outil.

Demandez la date. Sur un taux qui triple en deux ans, neuf mois d’écart suffisent à changer la conclusion.

Pourquoi nous ne publions pas de chiffre d’adoption

Notre observatoire mesure autre chose : la part du contenu de travail d’un métier qu’un modèle sait faire aujourd’hui, tâche par tâche, sur les 1 911 fiches du répertoire officiel français. C’est une mesure de capacité technique et de verrous non techniques, pas une mesure d’usage.

Les deux questions sont différentes et se complètent mal. Une tâche peut être réalisable par un modèle sans qu’aucune entreprise ne la lui délègue ; une autre peut être massivement déléguée alors même que le résultat n’est pas fiable. Nous mesurons la première ; l’Insee et la Banque de France mesurent la seconde.

C’est aussi pourquoi nous ne publions un indicateur de pénétration de l’IA dans les offres d’emploi que pour douze de nos 212 fiches, et que nous l’écrivons sur chacune des autres. Un chiffre partiel affiché comme s’il était complet serait exactement le problème décrit dans cet article.

Nos données sont ouvertes, sous licence CC BY 4.0, avec pour chaque fiche le nombre de tâches sur lequel son indice est calculé. C’est le minimum pour qu’un lecteur puisse faire ce que nous venons de faire ici : vérifier ce qui a été mesuré avant de citer le résultat.