La France est-elle en train de passer à côté de la course à l’intelligence artificielle ? Pour le moment, l’Hexagone n’est clairement pas en pole position. "On n’est pas en avance sur l’adoption de l’IA par les entreprises car il y a un délai entre l’arrivée de la tech et sa mise sur le marché. Et puis, la France n’a pas cette culture du risque qu’ont les États-Unis", explique Vincent Rapp, responsable sectoriel Innovation et Stratégie IA au sein de Bpifrance.
Retard de la France par rapport aux États-Unis
30 à 40 % des entreprises françaises utilisent ou créent des IA, selon une étude Bpifrance Le Hub. Cela reste un faible taux d’adoption si on le compare à l’Amérique du Nord. En effet, les entreprises nord-américaines sont quant à elles 59 % à exploiter le potentiel de ces technologies. "Même si on ne sait pas quelles utilisations sont réellement faites de l’IA dans les entreprises et quels sont les cas d’usage", tempère Vincent Rapp. L’étude révèle également qu’entre 2013 et 2022, les États-Unis ont investi 250 milliards d’euros dans l’intelligence artificielle. La France, seulement 6,6 milliards. Certes, "il faudrait mettre ce chiffre en regard de son PIB", rappelle l’expert de Bpifrance.
Ayant remis ses recommandations au Président de la République au printemps, la commission de l’intelligence artificielle mettait en garde les entreprises françaises sur leur retard : "Depuis dix ans, l’intégration de l’IA dans les entreprises est dans l’ensemble plus lente et moins profonde en France qu’aux États-Unis, au Royaume-Uni ou dans les pays scandinaves. En l’absence d’adoption rapide et structurelle, chacune des entreprises françaises sera confrontée à l’érosion de ses parts de marché, de ses marges et de sa valeur, mais aussi au risque de son éviction par un nouvel acteur".
PME et ETI très attentistes en matière d’IA
D’autres études minimisent plus encore l’adoption de l’IA par les PME et ETI. Le baromètre France Num indiquait ainsi en septembre 2023 que les PME n’étaient que 5 % à utiliser des solutions d’IA tandis qu’une enquête menée par l’institut BVA pour Pôle Emploi, réalisée en mai 2023 auprès d’un échantillon représentatif de 3 000 entreprises d’au moins 10 salariés, révélait que 35 % d’entre elles utilisaient des "technologies liées à l’IA". Le cabinet de conseil en stratégie BCG révélait de son côté en janvier dernier que 90 % des dirigeants d’entreprise attendent de voir avant de se lancer. Et Bpifrance le Lab indiquait qu’en décembre 2023 72 % des 3 077 dirigeants de TPE et PME sondés n’utilisent pas l’IA générative car ils n’identifiaient pas encore l’usage qu’ils peuvent en faire. En cause ? La difficulté des dirigeants à évaluer leurs besoins et la pertinence de leurs investissements en matière d’IA pour 67 % d’entre elles.
Promesses de retour sur investissement
"Il y a un double enjeu : d’un côté, l’offre doit se structurer et se packager pour proposer des solutions clés en main ; de l’autre, les entreprises doivent recruter les compétences et former leurs équipes en interne sur le sujet" explique Vincent Rapp. D’après une enquête publiée par le ministère du Travail en mars 2023, les principaux freins sont le coût de l’investissement nécessaire, le manque d’expertise interne et la compatibilité avec les outils existants.
Pourtant, les perspectives pour les PME et ETI sont très bonnes, "avec des IA génératives qui offrent des promesses de ROI très intéressantes", assure Vincent Rapp. "Demain, une entreprise qui utilisera ces systèmes d’IA génératives gagnera des parts de marché par rapport à une entreprise qui ne les utilise pas", ajoute-t-il.
Pour la commission de l’IA, l’adoption de cette technologie par les entreprises permettrait de faire gonfler l’activité économique française : "Au bout de dix ans, la hausse de PIB serait comprise entre 250 et 420 milliards d’euros, soit du même ordre de grandeur que l’activité actuelle de l’industrie dans son ensemble". Pour y parvenir, la commission appelle les pouvoirs publics à mettre en place un ensemble de politiques publiques adaptées.
L’IA traditionnelle agit comme un assistant
Mais quels sont in fine les véritables usages de l’IA dans les entreprises ?
L’IA traditionnelle est dite "analytique" : imitant certaines capacités cognitives humaines, elle a la capacité de suivre, mesurer et exploiter un volume massif de données pour les analyser et les classer. Véritable assistant, elle peut automatiser et prendre en charge des tâches répétitives ou à faible valeur ajoutée, telles que des processus administratifs et logistiques et donc améliorer leur efficacité. Elle peut également aider des métiers support comme la relation client via la mise en place d’agent conversationnel (chabot) ou de réponses préconçues pour répondre à des messages ou des avis clients. Elle peut aussi optimiser les process de production ou de vente en gérant des stocks, en contrôlant la qualité des produits ou en en effectuant des prédictions, ou encore aider au développement de nouveaux produits en accélérant la R & D grâce au prototypage virtuel.
Selon Bpifrance Le Hub, l’IA est utilisée à 61 % par les services client, à 12 % pour l’automatisation des ventes et à 8 % pour l’optimisation des services d’information.
L’IA générative jour un rôle de copilote
L’IA générative, démocratisée par l’arrivée de ChatGPT, est capable, comme son nom l’indique, de créer du texte, de l’image ou des vidéos et non plus seulement d’analyser. Selon Bpifrance le Lab, les IA gnératives sont notamment utilisées pour la recherche, la collecte et l’analyse de données pour 56 % des chefs d’entreprise. "Elles font ainsi office de super-Google", témoigne Élise Tissier, directrice de Bpifrance Le Lab. 54 % les utilisent également pour générer du contenu écrit divers - e-mails, comptes rendus, formations - et un tiers pour de la traduction. Les IA génératives jouant alors le rôle de "copilote" selon Élise Tissier.
Là où elles sont finalement moins utilisées, c’est dans l’aide à la décision et pour la production de reporting. En termes de secteurs, la construction et le transport seraient les moins familiers avec ces IA génératives (respectivement adoptées à 4 et 5 %), a contrario des entreprises de services qui les utilisent à 24 % et le commerce à 11 %.
