L’IA progresse dans les entreprises européennes. L’usage d’un outil ne dit pas toute la transformation

L’usage de l’IA progresse en Europe. Mais compter les entreprises qui l’utilisent ne suffit pas à savoir comment leur travail change. Une note du Centre commun de recherche de la Commission européenne publiée le 14 octobre 2026 distingue la diffusion des outils et leur intégration dans les activités. Elle met aussi en lumière les compétences et les incertitudes juridiques.

Une hausse mesurée sur plusieurs années

La note originale du JRC s’appuie sur l’enquête Eurostat consacrée aux technologies numériques dans les entreprises. Dans le périmètre économique couvert par cette enquête, la part des entreprises utilisant au moins une technologie d’IA passe de 8 % en 2021 à 20 % en 2025.

Le communiqué du JRC donne un autre chiffre pour les secteurs stratégiques étudiés. Leur moyenne passe de 7 % à 18 % sur la même période. Ces deux résultats n’ont pas le même périmètre. Ils ne décrivent pas non plus une mesure réalisée en octobre 2026. Cette date correspond à la publication de l’analyse.

L’indicateur couvre plusieurs technologies. Il ne mesure donc pas uniquement les abonnements à ChatGPT ou Claude. Il ne compte pas davantage le nombre de salariés qui utilisent chaque outil.

Les modèles de langage changent surtout les fonctions de soutien

Les auteurs relient une grande partie de la progression aux outils qui analysent ou génèrent du texte. Ils constatent une forte hausse de ces technologies devenues plus accessibles. Les usages de marketing et de vente ainsi que les tâches administratives occupent une place importante.

Ça ne signifie pas que l’IA reste partout à la périphérie du travail. Les médias présentent davantage d’usages dans la production. Dans ce secteur, analyser et créer des contenus peut relever directement de l’activité principale. Les mêmes outils ne s’insèrent pas aussi facilement dans un processus industriel ou une activité de transport.

La note distingue donc l’achat d’une solution prête à l’emploi et son intégration dans une activité. Ouvrir un assistant facilite certaines tâches. Relier un système aux données et à une chaîne de travail pose d’autres questions. Le JRC constate des profils différents selon les secteurs plutôt qu’un modèle unique de transformation.

Le manque de compétences reste le premier obstacle cité

La note examine également les entreprises qui n’utilisent pas l’IA mais ont envisagé de le faire. Parmi ce groupe, 70 % citent le manque d’expertise pertinente dans l’agrégat tous secteurs. Ce chiffre ne signifie pas que 70 % de toutes les entreprises européennes manquent de compétences en IA.

Les inquiétudes sur les conséquences juridiques et la protection des données figurent aussi parmi les freins importants. Les auteurs constatent que ces préoccupations prennent davantage de place sur la période étudiée. Ils ne concluent pas qu’une réglementation particulière cause à elle seule le ralentissement des usages.

Ce que la méthode permet de dire

Le rapport méthodologique associé rapproche les activités économiques des secteurs de la stratégie Apply AI. La couverture varie. Certaines activités agricoles et les services de santé ne figurent pas dans l’enquête utilisée. Les résultats ne représentent donc pas intégralement ces secteurs.

Le rapport précise aussi qu’il travaille sur des données agrégées. L’absence de réponses individuelles reliées entre elles limite l’analyse à des corrélations. On ne peut pas déduire de ces tableaux qu’une entreprise donnée utilise un modèle précis pour une tâche précise. On ne peut pas non plus transformer une association statistique en preuve de gain de productivité.

Passer du taux d’usage à ce qu’il faut comprendre

Cette lecture apporte un repère aux responsables de formation. Le besoin ne se réduit pas au nombre de comptes ouverts. Il dépend des tâches et des données ainsi que de ce que les équipes doivent comprendre et vérifier. La note soutient une approche par secteur. Elle ne propose pas un programme universel ni une promesse de résultat après une durée de formation donnée.

L’article sur l’apprentissage après le retrait d’une aide IA prolonge cette distinction entre résultat obtenu et compétence acquise.

Pour relier ces repères aux tâches de votre équipe, vous pouvez échanger avec David.