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Une majorité d’organisations encore au stade de l’expérimentation
L'introduction de l'IA générative dans le monde des affaires est en cours, mais son adoption varie considérablement d'une entreprise à l'autre. Une étude mondiale récente, menée par Notion avec l'aide de l'institut Qualtrics, a interrogé plus de 6 000 individus à travers dix marchés pour évaluer la maturité des entreprises face à l'IA. Les résultats mettent en lumière un écart significatif entre l'optimisme des dirigeants et la réalité perçue par les employés.
Pour évaluer cette maturité, le rapport utilise une échelle à quatre niveaux. Ces niveaux vont de l'utilisation occasionnelle de l'IA comme outil de réflexion à une intégration complète où l'IA gère de manière autonome des processus complexes.
Les quatre niveaux de maturité IA identifiés dans le rapport sont les suivants :
- Partenaire de réflexion : L'IA est utilisée pour aider à la rédaction, la synthèse ou la génération d'idées.
- Assistant connecté : L'IA est intégrée aux données de l'entreprise pour accélérer les tâches récurrentes.
- Coéquipier : L'IA exécute des processus de manière autonome, sous supervision humaine.
- Système : L'IA gère des processus complexes de bout en bout et s'améliore continuellement.
Les auteurs de l'étude précisent que ces niveaux ne sont pas des étapes à franchir successivement. Une entreprise peut simultanément se situer à différents niveaux selon ses départements, par exemple, un service d'ingénierie au niveau 3 alors que le marketing reste au niveau 2.
La majorité des entreprises n'ont pas encore atteint le dernier stade. Selon le rapport, 88 % des entreprises se trouvent aux niveaux 1 et 2, où l'IA est principalement utilisée pour améliorer la productivité individuelle. Seules 12 % des entreprises ont atteint les niveaux 3 et 4, où l'IA est intégrée aux processus récurrents ou fonctionne de manière autonome.
Des dirigeants plus optimistes que leurs équipes
L'un des principaux enseignements de l'étude est l'écart de perception entre les dirigeants et les employés. 60 % des décideurs estiment que leur organisation est prête à déployer des agents IA, tandis que seulement 36 % des employés partagent cette conviction. Un écart similaire est observé en matière de confiance : 49 % des dirigeants se disent très ou extrêmement confiants dans les capacités IA de leur entreprise, contre seulement 23 % des employés.
La confiance est un obstacle majeur à l'adoption de l'IA. 71 % des travailleurs du savoir interrogés déclarent qu'ils utiliseraient davantage l'IA s'ils étaient assurés de sa fiabilité pour des tâches importantes. Parallèlement, la moitié des dirigeants admettent ne pas savoir exactement quels outils sont utilisés par leurs équipes ou soupçonnent l'utilisation de solutions non validées, un phénomène connu sous le nom de « shadow IA », qui pose des problèmes de sécurité.
Ce qui distingue les organisations les plus avancées
Les entreprises les plus avancées en matière d'IA ne se contentent pas d'en augmenter l'utilisation. Elles établissent d'abord des fondations solides. Elles intègrent plus fréquemment l'IA à leurs systèmes existants (+18 points par rapport aux moins avancées), renforcent leur gouvernance et supervision (+16 points), et mesurent systématiquement son impact à l'aide d'indicateurs clairs (+15 points).
Leurs objectifs diffèrent également. Les entreprises moins avancées utilisent l'IA principalement pour améliorer l'efficacité, en accédant plus rapidement à l'information (60 %) ou en accomplissant davantage de tâches (48 %). Les entreprises plus matures exploitent l'IA pour réaliser des tâches auparavant impossibles (+10 points) ou pour améliorer la qualité de leurs décisions (+7 points). L'automatisation des processus répétitifs et la circulation de l'information entre outils progressent nettement, sans pour autant remplacer le travail individuel.
Ces différences d'intégration se manifestent au quotidien. Un administrateur informatique américain, utilisateur avancé de l'IA, résume la situation en disant que ses outils sont autant d'îlots d'IA, nécessitant encore le déplacement manuel des données entre des systèmes qui ne communiquent pas entre eux.
En France, un retard qui se confirme
En France, l'écart se creuse davantage. Le pays compte proportionnellement moins d'organisations ayant atteint des usages avancés que la moyenne mondiale, et la confiance dans ces outils est plus faible, tant chez les décideurs que chez les employés. Le décalage entre les investissements réalisés et leur adoption réelle par les équipes est tout aussi marqué qu'ailleurs.
Les chiffres du retard français sont les suivants :
- 9 % des organisations françaises se situent aux niveaux 3 et 4 de maturité, contre 12 % dans le monde.
- 32 % des décideurs français sont confiants dans les capacités IA de leur organisation, contre 49 % au niveau mondial.
- 19 % des employés français partagent cette confiance, contre 23 % ailleurs.
- 51 % des décideurs français constatent un décalage entre les investissements et l'adoption, contre 55 % dans le monde.
Ce retard est en partie dû à un manque de formation, souvent cité par les personnes interrogées. Un décideur IA français dans le secteur de la relation client, dont l'organisation est encore au premier niveau de maturité, exprime le souhait que tout le monde soit formé à l'IA et sache l'utiliser. Ce constat rejoint celui de notre enquête annuelle sur l'IA en entreprise, qui souligne une adoption réelle mais très inégale selon les métiers.
L'étude a été réalisée par Notion, qui a récemment lancé ses propres agents personnalisés. Le constat central est que le principal défi n'est plus l'ambition, mais l'alignement des équipes. Reste à voir si les organisations sauront ralentir le rythme de leurs investissements pour permettre à leurs équipes de rattraper leur retard.
