Prérequis et État de l'Adoption de l'IA - 43% des PME-ETI n'analysent pas leurs données pour piloter leur activité, une étape fondamentale pour une IA efficiente.

- Les bases nécessaires à l'adoption de l'IA incluent la digitalisation de l'entreprise, une stratégie de données (collecte et structuration), l'identification des cas d'usage économiques, et l'implication des équipes.

- 76% des PME-ETI sont engagées dans la transformation digitale. - Une entreprise engagée dans la digitalisation est 5 fois plus susceptible d'utiliser l'IA, et une entreprise réalisant des analyses de données est 2,5 fois plus susceptible d'utiliser l'IA

. - L'absence de socle digital et de données fiables compromet la capacité des entreprises à exploiter l'IA. Freins à l'Adoption et Capital Humain - Le capital humain est essentiel pour une adoption efficiente de l'IA; une IA mal adoptée est non efficiente.

- Les freins cités incluent la résistance des employés (22% des répondants), les risques de mauvais usages comme le partage de données confidentielles (33%), et la difficulté à identifier les cas d'usage (23%). - Il est crucial d'éviter les projets pilotes isolés, menés uniquement par les départements IT, sans réelle adoption par les métiers. Utilisation Personnelle de l'IA Générative par les Dirigeants et Disparités

- 48% des dirigeants de PME-ETI utilisent personnellement l'IA générative au travail, avec des inégalités selon le genre (48% hommes vs 38% femmes).

- L'utilisation personnelle de l'IA générative est corrélée positivement avec l'âge (67% des moins de 35 ans vs 46% des plus de 45 ans) et le niveau de formation (Bac+5: 55%, Bac+8: 62% vs non diplômés: 19%, Bac+2: 36%).

- Ces écarts soulignent la nécessité d'un engagement de l'écosystème d'accompagnement pour sensibiliser et accompagner tous les dirigeants, quels que soient leur âge, formation ou genre. Profils de Dirigeants Face à l'IA

---- L'analyse statistique fait ressortir quatre profils de dirigeants et dirigeantes.---

- Les **Sceptiques** (27%) sont réfractaires à l'IA, dirigent des entreprises peu digitalisées, ne perçoivent pas l'intérêt de l'IA et craignent une perte de lien social et des destructions d'emplois. Ils sont sur-représentés dans la construction et le transport, et parmi les femmes.

- Les **Bloqués** (26%) sont conscients de l'importance de l'IA mais paralysés par un manque de compétences, formation ou soutien. Le commerce est sur-représenté parmi eux

. - Les **Expérimentateurs** (28%) sont ouverts à l'exploration de l'IA mais limités par des contraintes financières et un manque d'expertise interne pour un déploiement à grande échelle. L'industrie est sur-représentée parmi eux.

- Les **Innovateurs** (19%) dirigent des entreprises hautement digitalisées, maîtrisent l'IA personnellement, forment activement leurs employés et intègrent l'IA dans leurs processus et produits. Ils sont sur-représentés dans les TIC, services aux entreprises, finance et assurances, et parmi les hommes.

--- Conclusion et Perspectives ----

- L'adoption de l'IA est une "révolution tranquille" mais profonde pour les PME et ETI françaises. - L'automatisation d'un processus grâce à l'IA n'est pas systématiquement synonyme de rentabilité. - Face à des technologies en maturation, une approche prudente est adoptée en attendant le développement de l'offre et la baisse des coûts, ce qui protège des investissements précipités. - > L'adoption de l'IA par les PME et ETI françaises est un défi qui dépasse la simple question technologique; les entreprises qui en tirent profit l'intègrent stratégiquement pour renforcer leur avantage compétitif. - Bpifrance accompagne les PME et ETI dans cette démarche en soutenant la transformation numérique et en facilitant l’accès aux technologies innovantes.