L’IA adoptée partout, invisible dans les comptes

Près de sept entreprises sur dix utilisent l’IA. Presque aucune n’en voit l’effet dans ses comptes. C’est le constat d’une enquête menée de novembre 2025 à janvier 2026 auprès de près de 6 000 dirigeants d’entreprises américaines, britanniques, allemandes et australiennes, publiée par le NBER sous le titre Firm Data on AI. Dans sa version de mars 2026, l’étude résume : « nine-in-ten reporting no impact on employment or productivity », soit neuf dirigeants sur dix qui ne constatent aucun effet de l’IA sur l’emploi ni sur la productivité de leur entreprise au cours des trois dernières années (PDF de l’étude). Le 19 octobre, l’Institut Xenia, nouveau centre de recherche indépendant consacré à l’adoption de l’IA dans les PME et ETI européennes, en a fait le point de départ de sa première note, « Le dilemme du dirigeant diligent » (annonce du lancement). Une limite à garder en tête : ce sont des déclarations de dirigeants, pas des comptes audités, et l’échantillon ne compte aucune entreprise française.

Que mesure vraiment cette enquête ?

Elle mesure ce que les dirigeants voient depuis leur fauteuil. C’est sa force et sa faiblesse. Sa force, parce qu’un dirigeant sait si ses effectifs ont bougé et si son chiffre d’affaires par salarié a progressé. Sa faiblesse, parce qu’un gain diffus, quelques heures rendues ici ou là, ne remonte jamais jusqu’à lui sous forme de chiffre.

Le détail est plus parlant que le titre. Selon l’étude, 69 % des entreprises utilisent activement l’IA. Plus des deux tiers des dirigeants s’en servent régulièrement, mais en moyenne une heure et demie par semaine, et 28 % ne l’utilisent pas du tout dans leur semaine de travail. Plus de 90 % ne voient aucun effet sur leurs effectifs, 89 % aucun effet sur la productivité mesurée en ventes par salarié.

Les mêmes dirigeants attendent pourtant beaucoup des trois prochaines années : une productivité en hausse de 1,4 %, une production en hausse de 0,8 %, des effectifs en baisse de 0,7 %. Les salariés interrogés, eux, anticipent une hausse de l’emploi de 0,5 %. On ne parle donc pas d’un outil jugé inutile. On parle d’un outil dont on attend tout, plus tard.

Pourquoi un outil adopté ne se voit‑il pas dans les comptes ?

Parce qu’« utiliser l’IA » ne veut pas dire grand-chose. L’enquête de la BCE auprès des entreprises de la zone euro, menée fin 2025, le montre bien : 38 % des entreprises sont à un stade avancé, avec un usage significatif ou modéré, et 33 % en sont à un usage très ponctuel ou expérimental. Additionnez les deux et vous obtenez un taux d’adoption flatteur. Séparez-les et vous voyez qu’un tiers des entreprises « qui utilisent l’IA » fait surtout des essais.

Un essai ne change pas un processus. Il change la façon dont une personne fait une tâche, parfois. Le gain reste alors chez cette personne : un courriel rédigé plus vite, une synthèse obtenue en dix minutes. Personne ne réorganise le service autour de ce temps gagné, donc personne ne le retrouve dans un indicateur.

J’ai dirigé un réseau de 38 centres de formation. Je sais à quel point une innovation peut être adoptée partout sur le papier et ne rien changer à la marge d’un centre. La question n’était jamais de savoir si l’outil était installé. Elle était de savoir qui avait le droit de changer la façon de travailler une fois l’outil en place.

Où se loge la valeur que personne ne mesure ?

La note de l’Institut Xenia avance une thèse utile : la valeur se trouve dans le « dernier kilomètre », c’est-à-dire l’adaptation de l’IA aux données, aux procédures et aux exceptions propres à chaque entreprise. Un modèle générique sait rédiger. Il ne sait pas comment votre service client traite un litige avec un distributeur, ni pourquoi tel devis passe par deux validations.

Les données européennes vont dans ce sens. Un document de travail de la Banque européenne d’investissement publié en janvier 2026, portant sur plus de 12 000 entreprises, estime que l’adoption de l’IA augmente la productivité du travail de 4 %, sans réduire l’emploi à court terme. Le gain se concentre dans les entreprises moyennes et grandes, et la BEI insiste sur un point : il suppose des investissements complémentaires dans le logiciel, la donnée et la formation des équipes.

Autrement dit, l’IA paie quand l’entreprise investit autour d’elle. Quand elle se contente de distribuer des licences, elle obtient des licences.

Pourquoi les bons réflexes de gestion freinent‑ils ?

C’est le cœur de la note Xenia, et le titre le dit : le dilemme du dirigeant diligent. Les réflexes d’une bonne gestion sont connus. Attendre la preuve avant d’investir. Limiter le risque. Centraliser le contrôle. Appliqués à l’IA, ils produisent exactement ce que l’enquête du NBER décrit : une adoption large, prudente, sans effet.

Ce n’est pas une question de caractère. Personne n’est timoré ni rétrograde dans cette histoire. C’est une question d’architecture de décision. Si la preuve est exigée avant le projet, et que la preuve ne peut naître que du projet, la décision tourne en rond. Si chaque usage doit être validé au siège, les équipes qui connaissent les exceptions métier ne construisent rien. Le dirigeant a fait son travail. Le système de décision, lui, a bloqué la valeur.

La note propose une formule à retenir : centraliser le socle, décentraliser la construction. Le socle, c’est la donnée commune et le raccordement des outils aux systèmes de l’entreprise. La construction, ce sont les usages, conçus par ceux qui font le travail.

Que peut faire un dirigeant de PME ou d’ETI dès ce trimestre ?

D’abord, séparer les deux chiffres que tout le monde mélange. Combien de collaborateurs utilisent l’IA, et combien de processus ont changé à cause d’elle. Le premier se compte en licences. Le second se compte en tâches supprimées, en délais raccourcis, en marge. Si vous ne connaissez que le premier, vous êtes probablement dans les 89 %.

Ensuite, choisir un processus, un seul, où le gain se verra dans un indicateur que vous suivez déjà : délai de devis, taux de relance, temps de clôture mensuelle. Fixer l’indicateur avant de commencer, pas après.

Puis décider qui décide. Nommer la personne qui a le droit de modifier ce processus une fois l’outil en place, avec un budget et un délai. Sans ce droit, l’outil reste un essai.

Enfin, regarder le budget d’accompagnement. Si la ligne « formation et données » est vide à côté de la ligne « licences », les chiffres de la BEI disent assez clairement ce qui risque de se passer.

Les dirigeants interrogés par le NBER attendent l’effet dans les trois prochaines années. Il viendra peut-être. Mais il ne viendra pas du calendrier : il viendra des décisions d’organisation prises d’ici là.

Questions fréquentes