L’IA en entreprise en 2026 : adoption et perspectives

En 2026, l’intelligence artificielle a déjà franchi la porte des entreprises françaises. L’enjeu est désormais de savoir jusqu’où elle s’intégrera à leurs activités. En effet, début 2026, 67 % des entreprises de 20 salariés et plus déclarent déjà utiliser l’IA générative, selon la Banque de France¹. Cette diffusion rapide masque toutefois des réalités très différentes selon la taille des entreprises, leur secteur d’activité et, ne dit rien de la nature des usages, qui restent encore largement concentrés sur des outils généralistes et des fonctions support.

Cette photographie ne dit donc qu’une partie de l’histoire. En outre, les technologies d’IA continuent d’évoluer rapidement et pourraient permettre aux entreprises de passer progressivement d’usages ponctuels d’assistance à des systèmes davantage intégrés à leurs processus de travail. Le développement de l’IA agentique, capable de prendre en charge des tâches plus complexes et de manière plus autonome, constitue à cet égard une évolution particulièrement importante.

Où en sont réellement les entreprises françaises dans leur adoption de l’IA en 2026, et comment cette adoption pourrait-elle évoluer avec les prochaines générations de technologies ? Cet article propose d’abord un état des lieux des usages actuels, à partir notamment des dernières études en date de la Banque de France et de l’Insee², avant de s’intéresser au scénario prospectif développé par Arquié et al. (2026)³, qui envisage les transformations susceptibles d’accompagner le déploiement de l’IA agentique.

L’usage de l’IA générative se répand au sein du tissu économique français

D’après une enquête réalisée par la Banque de France¹ début 2026 et publiée en septembre, l’adoption de l’IA générative (IAg) s’est répandue au sein des entreprises : 67% des entreprises d’au moins 20 salariés indiquent l’utiliser. La Banque de France ne dispose toutefois pas encore d’historique sur ce chiffre précis, cette enquête constituant la première édition d’un dispositif que les banques centrales du G7 ont entrepris d’harmoniser en 2026 pour suivre l’adoption de l’IA dans leurs pays respectifs.

Les enquêtes annuelles de l’Insee² sur les technologies de l’information et de la communication dans les entreprises permettent toutefois de donner un aperçu de l’évolution de l’adoption ces dernières années : la part des entreprises françaises déclarant utiliser au moins une technologie d’intelligence artificielle est passée de 6% en 2023 à 10% en 2024, puis à 18% en 2025. Cette étude porte sur un périmètre plus large que celui de la Banque de France (entreprises de 10 salariés et plus, toutes formes d’IA confondues, et non la seule IA générative), mais elle donne la mesure du rythme de diffusion de l’IA dans le tissu économique français au cours des dernières années.

Ces deux études convergent sur le fait que l’adoption de l’IA n’est pas uniforme selon la taille de l’entreprise ou son secteur d’activité. Le taux d’adoption augmente avec la taille : d’après la Banque de France, 64% des entreprises d’effectif compris entre 20 et 49 salariés ont adopté l’IA générative, alors que 83% des entreprises de plus de 1000 salariés disent l’utiliser. L’adoption de l’IA varie également selon le secteur d’activité : comme l’indique l’Insee, l’information-communication est le secteur dans lequel l’IA se répand le plus rapidement, continuant de creuser les écarts avec les autres, bien que les secteurs d’activités initialement les moins utilisateurs aient vu leurs usages de l’IA croître fortement, comme c’est par exemple le cas de la construction ou de l’industrie manufacturière.

L’étude de la Banque de France précise par ailleurs que l’adoption de l’IA non générative est quant à elle moins répandue car elle nécessite la maîtrise, par les entreprises, de capacités organisationnelles et numériques particulières (par exemple, la mobilisation de données structurées). De fait, elle est là aussi plus répandue au sein des grandes entreprises.

Quels outils utilisés pour quels cas d’usage ?

L’adoption de l’IA générative repose aujourd’hui principalement sur des cas d’usages peu complexes : rédaction, synthèse d’information, préparation de documents. Ces cas d’usage sont plus faciles à mettre en œuvre et moins coûteux que les applications intégrées directement aux processus productifs. L’usage de l’IA est principalement concentré dans les fonctions support (74% des entreprises utilisatrices)¹, avec en tête leur utilisation dans les processus commerciaux.

Les outils de génération de texte sont ainsi, à ce jour, les plus utilisés : parmi les entreprises interrogées utilisant l’IA générative, 85 % indiquent utiliser des outils de génération de texte, contre 25 % pour ce qui concerne l’usage d’outils de génération de code, agents IA, et autres outils plus spécialisés¹.

Le rapport de la Banque de France souligne également que le recours aux assistants d’IA témoigne d’un niveau de maturité avancé dans le processus d’adoption de l’intelligence artificielle, et leur usage demeure actuellement moins répandu. En effet, leur mise en œuvre requiert davantage de ressources et des efforts d’intégration plus importants, ce qui tend à favoriser les grandes entreprises, mieux à même de mobiliser les moyens nécessaires à leur déploiement.

Les freins à l’adoption de l’IA

Le manque de compétences techniques et le manque de cas d’usage sont les principales difficultés annoncées par les entreprises interrogées par la Banque de France, qu’elles déclarent utiliser l’IA ou non.

Pour celle qui utilisent l’IA, l’insuffisance des compétences techniques est le premier obstacle identifié et cité par 33% d’entre elles, suivi par le manque de cas d’usages (29%). Ce dernier motif semble par ailleurs un frein majeur pour les entreprises déclarant ne pas utiliser l’IA : 49% d’entre elles l’identifient comme un obstacle, suivi là aussi par le manque de compétences techniques (24%).

Cet état des lieux reste toutefois celui d’une technologie en rapide évolution. Les formes que prendra l’adoption de l’IA dans les entreprises dépendront aussi des progrès futurs des outils et des nouveaux usages qu’ils rendront possibles. Plusieurs travaux proposent ainsi des scénarios prospectifs permettant d’envisager ces évolutions et leurs effets potentiels sur l’emploi et la productivité.

Un scénario prospectif d’évolution technologique de l’IA

À la suite d’Arquié et al. (2026)³, dont l’étude a été menée conjointement par la Coface et l’Observatoire des Emplois Menacés et Émergents (OEM), un scénario prospectif crédible se dessine en quatre étapes, donc les trois première sont, dans l’ordre : utilisation de LLM, déploiement de l’IA agentique, perfectionnement des agents IA. Une quatrième étape propose deux scénarios pour le futur de l’IA : l’atteinte d’un plateau technologique, avec une IA agentique mature, ou un scénario dans lequel l’IA dépasse les performances humaines dans tous les domaines cognitifs.

La figure 3, issue de l’article d’Arquié et al. (2026), présente de manière détaillée ce sentier d’évolution.

L’étude des auteurs se place ici dans la phase 2, au moment du déploiement de l’IA agentique, afin d’étudier son impact sur l’emploi. Leur prédiction est que l’intégration de l’IA agentique dans les entreprises pourrait placer un métier sur huit sur une trajectoire de transformation profonde. Un métier est considéré comme profondément transformé lorsque la proportion de tâches automatisables dépasse 30 %. Nous revenons sur la méthode permettant d’évaluer l’impact de l’IA sur l’emploi la plus utilisée, ainsi que sur les principales estimations existantes dans cet article.

L’adoption de l’IA, un processus encore en devenir

L’état des lieux dressé pour 2026 doit toutefois être considéré comme une photographie d’une phase encore transitoire de l’adoption de l’IA. Les usages actuels restent majoritairement concentrés sur des outils généralistes et des fonctions support, tandis que les formes d’utilisation les plus avancées se caractérisent par une intégration plus poussée de l’IA dans les processus de l’entreprise. Or, cette trajectoire dépendra non seulement de la capacité des entreprises à lever les freins précédemment identifiés, mais également de l’évolution des technologies elles-mêmes. À mesure que celles-ci gagneront en capacités et permettront de prendre en charge des tâches plus complexes, de nouveaux cas d’usage pourraient émerger et favoriser une intégration plus profonde de l’IA dans les organisations.

Les travaux d’Arquié et al. (2026) rappellent ainsi que l’adoption de l’IA doit être envisagée comme un processus encore en évolution. Le développement de systèmes plus autonomes, notamment des agents IA, pourrait conduire à des usages plus intégrés et transformer plus profondément les processus de travail. L’ampleur de ces transformations reste néanmoins incertaine et dépendra à la fois des progrès technologiques et de leur appropriation par les entreprises.