78 % des répondants au sondage repris par le Stanford AI Index 2025 déclarent que leur organisation utilise l’IA, contre 55 % un an auparavant. Le chiffre est impressionnant, mais il ne dit pas que 78 % des entreprises en tirent déjà un gain mesurable. Il décrit une diffusion rapide, pas une adoption homogène.
Les chiffres en bref
- 78 % : part des répondants déclarant un usage de l’IA dans leur organisation en 2024, contre 55 % en 2023.
- 71 % : part déclarant employer l’IA générative dans au moins une fonction, contre 33 % l’année précédente.
- 109 milliards de dollars : investissement privé américain dans l’IA en 2024, contre 9,3 milliards en Chine et 4,5 milliards au Royaume-Uni.
1. De 55 % à 78 % : l’IA entre dans les organisations, pas forcément dans tous les métiers
Le bond de 23 points concerne les organisations interrogées par l’étude, pas une mesure exhaustive de chaque entreprise mondiale. Il faut donc éviter de le lire comme une promesse de productivité universelle. Dans une même société, l’IA peut servir à rédiger un premier brouillon marketing, assister le support client ou aider des développeurs, tout en restant absente des processus sensibles.
Pour un dirigeant, la bonne question n’est pas « faut-il utiliser l’IA ? », mais « sur quelle tâche, avec quelle donnée, quel contrôle humain et quel indicateur de résultat ? ». Une expérimentation sans métrique de qualité, de coût ou de délai reste une démonstration.
2. L’IA générative passe de 33 % à 71 % : le mouvement est rapide, la mesure de valeur reste difficile
Le passage de 33 % à 71 % pour l’usage de l’IA générative dans au moins une fonction montre à quel point les assistants de texte, de code, d’image et de recherche se sont diffusés. « Au moins une fonction » est la partie importante de la phrase : le chiffre n’équivaut ni à un déploiement à l’échelle, ni à une automatisation complète.
Un usage solide commence généralement par une tâche étroite : préparer une note à partir de documents connus, classer un premier niveau de demandes ou générer des tests de code sous revue. Le résultat doit être comparé à une base simple : temps passé, taux d’erreur, reprises humaines et coût d’usage.
3. 109 milliards de dollars : l’écart de financement est aussi un écart d’infrastructure
Stanford estime l’investissement privé américain dans l’IA à 109 milliards de dollars en 2024. La Chine atteint 9,3 milliards et le Royaume-Uni 4,5 milliards dans le même tableau. Ce décalage ne mesure pas directement la qualité d’un modèle ni la capacité d’une entreprise européenne à l’utiliser. Il indique en revanche où se concentrent les capitaux nécessaires aux puces, centres de données, équipes de recherche et jeunes pousses.
| Indicateur | 2023 | 2024 | Lecture prudente |
|---|---|---|---|
| Organisations déclarant utiliser l’IA | 55 % | 78 % | Usage déclaré, pas rentabilité prouvée |
| IA générative dans au moins une fonction | 33 % | 71 % | Présence dans une fonction, pas déploiement total |
| Investissement privé IA aux États-Unis | — | 109 Md $ | Mesure de capitaux investis, pas du revenu généré |
Ce que ces statistiques changent pour une équipe
- Choisir une tâche mesurable. Un volume de tickets, un délai de traitement ou un taux de correction vaut mieux qu’un objectif vague d’innovation.
- Documenter les limites. Les sorties d’un modèle peuvent être plausibles et fausses ; les décisions sensibles demandent une validation humaine.
- Regarder le coût complet. Abonnement, API, intégration, nettoyage des données, relecture et sécurité font partie du calcul.
Questions fréquentes
78 % des entreprises utilisent-elles vraiment l’IA ?
Le chiffre de 78 % concerne les répondants d’une enquête citée par le Stanford AI Index. Il correspond à un usage déclaré de l’IA par leur organisation en 2024, et non à un recensement de toutes les entreprises ni à un niveau identique d’usage.
Ces chiffres prouvent-ils que l’IA améliore la productivité ?
Non. Ils montrent surtout la vitesse de diffusion et l’ampleur des investissements. Les gains dépendent de la tâche, des données disponibles, du contrôle qualité et de l’intégration au travail réel.
Sources
- Stanford HAI — AI Index 2025: State of AI in 10 Charts, consulté le 11 septembre 2026.
- Stanford HAI — 2025 AI Index Report, rapport source.
- International AI Safety Report 2025, pour le contexte sur les capacités et limites des systèmes.
Vincent Vandegans écrit sur les outils numériques et l’intelligence artificielle, en privilégiant les chiffres dont la définition et la source peuvent être vérifiées.
