Le discours commercial de l'intelligence artificielle tient en une promesse : elle réduit les coûts, donc elle réduira les prix. La promesse est plausible, elle est répétée dans chaque présentation de fournisseur, et beaucoup de dirigeants l'ont intégrée à leur plan à moyen terme sans l'avoir vérifiée.
La Banque de France l'a vérifiée, auprès de 7 000 entreprises. Et ce que les entreprises répondent n'est pas ce que les fournisseurs annoncent.
Ce que dit l'enquête
Entre le 25 février et le 3 avril 2026, la Banque de France a interrogé les entreprises de son enquête mensuelle de conjoncture sur leur usage de l'IA et sur ses effets. Périmètre : entreprises de 20 salariés et plus, industrie manufacturière, construction, services marchands non financiers. Résultats redressés par secteur et par taille, publiés le 3 septembre 2026 dans le Bulletin de la Banque de France.
L'adoption est large : 67 % des entreprises de 20 salariés et plus utilisent l'IA générative au début de 2026. Les effets, eux, sont étroits. Parmi les utilisatrices d'IA générative, 31 % disent avoir observé un gain de productivité. Pour l'IA non générative, celle qui s'intègre aux procédés, 41 %. La Banque de France qualifie les effets observés de « limités » et note qu'une large part des usages « reste expérimentale et n'a pas encore été pleinement intégrée aux processus de production ».
Le chiffre qui contredit la promesse
Sur les prix, l'enquête pose deux questions : ce que l'IA a fait aux prix de vente au cours des trois dernières années, et ce qu'elle leur fera d'ici 2029.
Pour le passé, le résultat est net : davantage d'entreprises déclarent une hausse de prix liée à l'IA qu'une baisse. 4 % des utilisatrices d'IA générative citent une hausse, 1 % une baisse ; 6 % et 2 % pour l'IA non générative.
Pour l'avenir, même sens. Sur 2026-2029, « davantage d'entreprises s'attendent à ce que leurs prix montent qu'à ce qu'ils baissent », avec un solde d'opinion de 6 points en faveur de la hausse. La Banque de France y voit « le coût associé à ces projets ». Et elle le dit en une phrase que chaque comité de direction devrait lire avant sa prochaine présentation fournisseur : les entreprises interrogées « prévoient plus volontiers de continuer à investir que de réduire leurs prix de vente ».
L'IA réduit certains coûts, et les entreprises le voient. Ce qu'elles voient aussi, c'est qu'elle en crée d'autres, et que la somme ne descend pas jusqu'au prix. La promesse de la baisse mécanique est une promesse de fournisseur, pas une observation d'entreprise.
Olivier Indovino, IARH Consulting
Pourquoi les gains ne descendent pas jusqu'au prix
La Banque de France propose deux lectures, et elles ne s'excluent pas.
La première est comptable. Les économies générées par l'IA sont « initialement compensées par les dépenses nécessaires pour l'adopter, l'intégrer aux processus de production et adapter l'organisation en conséquence ». Un tiers des entreprises prévoient d'augmenter leurs investissements dans l'IA. Ce que l'outil fait gagner d'un côté, la mise en œuvre le consomme de l'autre, et pendant plusieurs années. La Banque de France rappelle que c'est la leçon de toutes les technologies numériques : les gains économiques dépendent « moins de l'adoption que des investissements supplémentaires et des changements organisationnels qu'elle engendre ».
La seconde lecture est stratégique. Les gains de productivité peuvent se traduire « par une amélioration de la qualité des biens et services plutôt que par une baisse des coûts de production ». Une entreprise qui produit plus vite ou mieux garde la marge, ou gagne des parts de marché, avant de baisser ses prix. Sur des marchés concurrentiels, cette marge s'érode à moyen terme ; mais la Banque de France note que les gains de qualité, eux, sont plus persistants, et qu'ils échappent en partie aux statistiques de prix et de volume.
La conclusion de la banque centrale mérite d'être citée telle quelle : les effets désinflationnistes de l'IA à court terme pourraient être « plus graduels ou plus limités que ne le laisserait penser la seule baisse des coûts de production ».
Ce que cela change dans un plan à moyen terme
Un dirigeant qui a inscrit dans son plan une baisse de coûts de revient liée à l'IA, et qui en a déduit une marge de manœuvre sur ses prix, dispose maintenant d'une donnée nationale qui dit le contraire. Ce n'est pas que l'IA ne produise rien. C'est que ce qu'elle produit ne prend pas, dans les 3 ans, la forme d'un prix plus bas.
Trois questions en découlent. Combien nous coûte l'intégration, au-delà de l'abonnement : le temps de paramétrage, la reprise des données, la vérification des résultats, la formation des équipes ? C'est ce poste que la Banque de France désigne comme celui qui absorbe les gains.
Où vont les gains que nous observons déjà : dans le prix, dans la marge, ou dans une qualité que nos clients ne paient pas plus cher ? La réponse détermine si l'IA est chez nous un outil de compétitivité-prix ou un outil de différenciation, et les deux ne se pilotent pas de la même façon.
Et que répondrons-nous à un client qui, ayant lu les mêmes présentations de fournisseurs, nous demande de répercuter des gains que nous n'avons pas ? Cette question arrive déjà dans les négociations d'achat des grands comptes. Mieux vaut l'avoir instruite avant.
L'enquête de la Banque de France ne dit pas que l'IA est sans effet. Elle dit que son effet sur les prix n'est pas celui qu'on annonce, que les entreprises le savent, et que la différence se joue dans ce qui n'est pas acheté : l'intégration, l'organisation, et la décision de ce qu'on fait des gains. C'est l'objet d'un diagnostic dirigeant.