En résumé

L’intelligence artificielle en entreprise désigne l’usage de systèmes capables d’analyser des données, de produire du texte ou des images, ou d’aider à la décision, pour gagner en productivité ou créer de nouveaux services.
En France, 18 % des entreprises de 10 salariés ou plus utilisaient au moins une technologie d’IA en 2025, contre 6 % en 2023, selon l’Insee. La moyenne européenne est de 20 %.
Le manque d’expertise est le premier frein cité par les entreprises qui utilisent déjà l’IA (53 %), devant la protection des données (43 %) et le manque de clarté juridique (42 %).
L’AI Act encadre ces usages par étapes : interdictions et maîtrise de l’IA depuis le 2 février 2025, modèles à usage général depuis le 2 août 2025, systèmes à haut risque à partir du 2 décembre 2027.

Cette page rassemble l’essentiel de ce qu’un DSI, un CTO ou un dirigeant doit savoir pour déployer l’IA dans son organisation, et renvoie vers nos guides détaillés. Elle est mise à jour au fil des évolutions réglementaires et du marché.

Qu’est-ce que l’intelligence artificielle en entreprise ?

L’intelligence artificielle en entreprise est l’ensemble des technologies qui permettent à un logiciel d’accomplir des tâches qui demandaient jusqu’ici un raisonnement humain : comprendre un texte, classer des documents, prévoir une demande, détecter une anomalie ou rédiger un contenu. Elle repose sur des modèles entraînés sur des données, du machine learning classique aux grands modèles de langage (LLM).

On distingue trois familles d’usages :

L’IA générative : assistants de rédaction, copilotes de code, synthèse de documents, chatbots internes.
L’IA prédictive et analytique : prévision des ventes, maintenance prédictive, détection de fraude, scoring.
L’automatisation intelligente : traitement de factures ou de courriels, tri de tickets, agents capables d’enchaîner plusieurs actions.

Pour revoir les bases, consultez Comprendre le machine learning et Deep learning vs machine learning : quelle différence ?.

Où en sont les entreprises françaises ?

L’adoption de l’IA progresse vite mais reste très inégale selon la taille et le secteur. Selon l’Insee Première n° 2120 publié le 21 juillet 2026, le taux d’usage a été multiplié par trois entre 2023 et 2025.

Entreprises de 10 salariés ou plus (France)	Part utilisant l’IA en 2025
Ensemble	18 % (10 % en 2024, 6 % en 2023)
10 à 49 salariés	15 %
50 à 249 salariés	31 %
250 salariés ou plus	58 %
Secteur information-communication	59 %
Moyenne de l’Union européenne	20 %

Trois enseignements pour une entreprise :

Les PME décrochent. Une entreprise de moins de 50 salariés utilise l’IA presque quatre fois moins souvent qu’une grande entreprise. L’écart vient moins de la technologie, désormais accessible, que des compétences pour l’intégrer.
L’analyse de texte domine. Parmi les entreprises utilisatrices, 56 % font de la fouille automatique de texte et 43 % utilisent l’IA générative de texte ou de parole, toujours d’après l’Insee.
Les compétences sont le goulet d’étranglement. 53 % des entreprises utilisatrices sont freinées par un manque d’expertise, et 54 % des non-utilisatrices citent aussi ce manque.

Quels sont les usages qui apportent le plus de valeur ?

Les projets qui réussissent partent d’un problème métier précis et mesurable, pas de la technologie. Voici les cas d’usage les plus courants, classés du plus simple au plus exigeant :

Cas d’usage	Exemple	Complexité	Compétences clés
Assistant interne sur les documents	Recherche dans les procédures, contrats, bases de connaissance (RAG)	Moyenne	LLM engineer, data engineer
Copilote de développement	Génération et revue de code, tests	Faible	Développeurs formés, règles d’usage
Traitement automatique de documents	Factures, courriels, pièces justificatives	Moyenne	ML engineer, intégrateur
Prévision et optimisation	Demande, stocks, maintenance	Élevée	Data scientist, MLOps
Agents automatisant un processus	Qualification de tickets, préparation de dossiers	Élevée	AI engineer, architecte IA

Chaque usage soulève des questions de sécurité et de confidentialité. Nous les détaillons dans IA générative en entreprise : 5 risques majeurs pour vos données. Pour la sécurité du système d’information dans son ensemble, voir notre guide Cybersécurité en entreprise. Pour l’infrastructure qui porte ces projets, voir notre guide Cloud en entreprise.

Que vous impose l’AI Act ?

L’AI Act (règlement (UE) 2024/1689) classe les systèmes d’IA selon leur niveau de risque et fixe des obligations à ceux qui les développent (fournisseurs) et à ceux qui les utilisent (déployeurs). Son calendrier a été modifié par l’Omnibus numérique (règlement (UE) 2026/1744, publié au Journal officiel le 24 juillet 2026).

Étape	Date	Ce que cela change pour une entreprise
Pratiques interdites et maîtrise de l’IA (article 4)	Depuis le 2 février 2025	Bannir les usages interdits (notation sociale, manipulation…) et prendre des mesures pour former les utilisateurs
Modèles d’IA à usage général	Depuis le 2 août 2025	Obligations pour les fournisseurs de modèles ; les entreprises utilisatrices vérifient leurs contrats et la documentation
Systèmes à haut risque de l’annexe III (recrutement, évaluation des salariés, crédit…)	2 décembre 2027	Gestion des risques, contrôle humain, documentation, registre
Systèmes à haut risque intégrés à des produits réglementés (annexe I)	2 août 2028	Mise en conformité dans le cadre du marquage des produits

En pratique, la plupart des entreprises sont des déployeurs. Leur priorité est de cartographier leurs usages, de former leurs équipes et de repérer les cas à haut risque, notamment en ressources humaines. Notre article Formation IA obligatoire : ce que l’AI Act impose vraiment aux entreprises détaille l’obligation de maîtrise de l’IA et propose un plan en 5 étapes.

Comment réussir un projet d’IA ? Les 7 étapes

Un projet d’IA réussi ressemble davantage à un projet de transformation qu’à l’achat d’un outil. Voici la démarche que nous recommandons :

Partir d’un problème métier chiffré : temps perdu, erreurs, délais, coûts.
Vérifier les données disponibles : qualité, volume, droits d’usage, données personnelles.
Choisir le bon niveau de solution : outil du marché, modèle accessible par API, ou développement sur mesure.
Lancer un pilote court (6 à 12 semaines) avec des indicateurs de réussite définis à l’avance.
Encadrer les usages : charte, données interdites, validation humaine des résultats, conformité AI Act et RGPD.
Industrialiser : intégration au système d’information, supervision des modèles (MLOps), maîtrise des coûts d’inférence.
Former les utilisateurs et mesurer l’adoption réelle, pas seulement le déploiement.

Quels métiers et quelles compétences recruter ?

Les compétences IA vont de la donnée au produit, en passant par l’industrialisation. Le tableau suivant reprend les rémunérations publiées dans notre baromètre des salaires et TJM IT (édition 2025, Île-de-France ; compter 10 à 18 % de moins en région).

Métier	Rôle principal	Salaire CDI confirmé (3-6 ans)	TJM freelance
Data engineer	Construire les pipelines et la qualité des données	50 à 64 k€	520 à 760 €
Data scientist	Concevoir et évaluer les modèles	52 à 66 k€	560 à 800 €
ML engineer / MLOps	Industrialiser, déployer et superviser les modèles	58 à 74 k€	620 à 880 €
Data architect	Concevoir l’architecture data et IA	62 à 78 k€	680 à 950 €
Chief Data Officer	Porter la stratégie data et IA	95 à 120 k€ (senior)	800 à 1 200 €

Les profils spécialisés en LLM, RAG et agents (AI engineer, LLM engineer) sont parmi les plus difficiles à trouver. Notre baromètre indique que leurs TJM peuvent dépasser de 20 à 30 % ceux des data scientists classiques. Découvrez leurs missions dans nos fiches LLM engineer et architecte IA, ainsi que dans Métiers dans l’IA : 4 métiers qui recrutent.

Recruter, renforcer ou former : quel levier choisir ?

Le bon levier dépend de la maturité de votre projet et de la durée du besoin. La plupart des organisations combinent les trois.

Situation	Levier adapté	Pourquoi
Équipe data et IA à constituer durablement	Recrutement en CDI	Garder la connaissance des données et des modèles dans l’entreprise
Pilote, industrialisation d’un cas d’usage, expertise LLM ponctuelle	Assistance technique (régie)	Mobiliser un expert sous 48h, sur la durée du projet
Utilisateurs et équipes tech à faire monter en compétences	Formation intelligence artificielle	Répondre à l’obligation de maîtrise de l’IA et accélérer l’adoption

EasyPartner accompagne les trois leviers : recrutement de profils data et IA en CDI, consultants en assistance technique issus d’une communauté de plus de 40 000 freelances Tech, et formations certifiées Qualiopi. Découvrez notre page recrutement ML engineer.

Pour la donnée qui alimente ces projets, voir notre guide Data en entreprise.

Nos guides sur l’intelligence artificielle

Questions fréquentes

Combien d’entreprises françaises utilisent l’IA ?

18 % des entreprises françaises de 10 salariés ou plus utilisaient au moins une technologie d’IA en 2025, selon l’Insee. Ce taux atteint 58 % dans les entreprises de 250 salariés ou plus, mais seulement 15 % dans celles de 10 à 49 salariés.

L’AI Act s’applique-t-il à une entreprise qui utilise seulement ChatGPT ?

Oui, en partie. Une entreprise qui utilise un assistant d’IA dans un cadre professionnel est un déployeur : elle doit notamment prendre des mesures pour développer la maîtrise de l’IA de ses équipes (article 4) depuis le 2 février 2025. Les obligations lourdes ne concernent que les systèmes à haut risque, à partir du 2 décembre 2027.

Faut-il recruter un data scientist pour démarrer ?

Pas forcément. Pour un premier projet fondé sur un modèle existant (assistant documentaire, automatisation), un profil d’AI engineer ou de développeur expérimenté sur les LLM est souvent plus adapté. Le data scientist devient indispensable pour des modèles prédictifs construits sur vos propres données.

Combien coûte un expert en IA ?

En Île-de-France, un ML engineer confirmé coûte 58 à 74 k€ brut par an en CDI, et 620 à 880 € HT par jour en freelance, selon notre baromètre 2025. Les spécialistes des LLM et des agents se situent en haut de ces fourchettes.

Sources

Insee, Les technologies de l’information et de la communication dans les entreprises en 2025, Insee Première n° 2120, 21 juillet 2026
EUR-Lex, Règlement (UE) 2024/1689 (AI Act) et Règlement (UE) 2026/1744 (Omnibus numérique sur l’IA)
Commission européenne, FAQ sur la maîtrise de l’IA
EasyPartner, Baromètre des salaires et TJM IT, édition 2025

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