Réagencer… la diffusion

On aime dire la France « nation de l'IA » : des talents, des laboratoires, un modèle open-weight français dans toutes les conversations. Côté usage en entreprise, la photo est plus sobre. En 2025, 18,2 % des entreprises françaises de 10 salariés et plus utilisent au moins une technologie d'IA — contre une moyenne UE-27 de 20,0 % (Eurostat, dataset isoc_eb_ai). Un point et huit dixièmes sous la moyenne, au 8ᵉ rang des douze pays comparés.

Le tableau de tête est sans surprise : le Danemark culmine à 42 %, suivi de la Finlande (37,8 %), la Suède et la Belgique (35 %), les Pays-Bas (33 %). La France, elle, se range juste sous la barre des 20 %, entre l'Espagne (20,3 %) au-dessus et l'Italie (16,4 %) en dessous. Pas un décrochage spectaculaire — un point et demi — mais un écart persistant, et surtout mal expliqué par les récits habituels : ce n'est pas faute de technologie disponible, ni de talents, que la France reste sous la moyenne.

C'est ici qu'il faut réagencer la lecture. Le réflexe, face à un point et demi de retard, est d'appeler à « investir davantage » — plus d'outils, plus de calcul, plus de champions nationaux. Mais l'outil, en 2025, n'est plus le facteur limitant : l'IA générative d'entrée de gamme est gratuite, disponible d'un navigateur, et la France ne manque ni d'offre technologique ni de compétences pour la produire. Si l'usage reste sous la moyenne, ce n'est pas que la technologie manque — c'est qu'elle ne diffuse pas jusqu'au bout du tissu économique.

Autrement dit : le point qui sépare la France de la moyenne européenne n'est pas un problème de sommet (les grandes entreprises, les secteurs tech), mais de base — la masse des petites structures qui font le gros du nombre d'entreprises et n'ont pas encore mis un pied dans l'usage. Réagencer la diffusion, ce n'est pas produire plus d'IA : c'est la faire descendre là où elle n'arrive pas. Et la donnée localise très précisément ce « là ».

Décomposée par taille d'entreprise, l'adoption française n'est plus une moyenne mais un dégradé abrupt. En 2025, 58 % des grandes entreprises (250 salariés et plus) utilisent l'IA — contre 30,8 % des entreprises moyennes (50-249) et seulement 15 % des petites (10-49). Du sommet à la base, un facteur de près de quatre pour un. Et l'écart ne se referme pas : il s'est élargi en 2025, quand les grandes ont bondi bien plus vite que les petites.

Ce fossé de taille n'est pas une singularité française : l'OCDE le retrouve à l'échelle internationale, où la part des grandes entreprises utilisant l'IA (40 %) est « plus de trois fois » celle des petites (AI adoption by SMEs, déc. 2025). L'INSEE dit la même chose autrement : les entreprises qui utilisent l'IA concentrent la moitié du chiffre d'affaires et deux cinquièmes de l'emploi du pays — l'IA reste logée dans les grosses structures. Le point et demi qui sépare la France de la moyenne UE-27 n'est donc pas réparti : il est entièrement dans ce bas de la pyramide, ces petites PME qui n'adoptent qu'à 15 %.

Un pas de côté, pour rester honnête sur ce que mesure la donnée. Le chiffre Eurostat compte les entreprises utilisant au moins une technologie d'IA — un usage déclaré, pas une intégration. Or l'OCDE relève que, parmi les PME utilisant l'IA générative, seules 29 % l'emploient dans leur cœur de métier. Le vrai fossé est donc double : d'abord entrer dans l'usage (les 15 % des petites), ensuite le faire compter (les 29 % qui l'intègrent vraiment). Adopter n'est pas intégrer — et la moyenne européenne, comme la française, mélange les deux.

Si le retard est un problème de diffusion et non de technologie, alors le levier change de nature. Distribuer plus d'outils à des entreprises qui, à la base, n'ont ni le temps ni la boussole pour s'en saisir ne referme pas le fossé — il le déplace. Ce qui manque aux petites PME, ce n'est pas l'accès (l'outil gratuit est à un clic), c'est l'accompagnement de proximité : quelqu'un qui aide à identifier le bon cas d'usage, à brancher l'IA sur le bon process, à franchir le premier cran. Réagencer la diffusion, c'est financer ce maillage — conseil, chambres consulaires, prestataires de proximité — plutôt que de subventionner encore l'offre technologique, déjà abondante.

Reste le chiffre que la donnée ouverte ne livre pas. Eurostat, l'OCDE et l'INSEE mesurent qui adopte, par taille et par secteur — pas combien une petite PME dépense réellement en IA, ni ce qui, concrètement, la fait passer de 0 à l'usage puis de l'usage à l'intégration. C'est précisément l'angle mort que l'étude « Le budget IA réel des PME » entend combler : non pas répéter que les petites structures sont en retard, mais mesurer le coût — en euros, en temps, en accompagnement — du premier cran à franchir. Car le point et demi qui sépare la France de la moyenne européenne ne se rattrapera pas par le haut. Il se joue en bas, une petite PME à la fois.