Il existe deux façons de mesurer l'intelligence artificielle dans l'industrie. La première consiste à demander aux dirigeants s'ils explorent le sujet, et elle produit des taux spectaculaires. La seconde consiste à leur demander s'ils utilisent effectivement au moins une technologie d'IA dans leur entreprise, et elle produit des taux beaucoup plus bas. L'INSEE pratique la seconde, ce qui rend sa publication de juillet inconfortable et utile.
Le chiffre que personne n'a commenté
En 2025, 18 % des entreprises implantées en France déclarent utiliser au moins une technologie d'intelligence artificielle. Elles étaient 10 % en 2024 et 6 % en 2023. L'usage a triplé en 2 ans.
L'industrie manufacturière suit exactement la même pente, et elle est même un peu plus raide : 5 % en 2023, 7 % en 2024, 17 % en 2025. Autrement dit, le secteur que l'on décrit volontiers comme rétif à l'IA a multiplié son usage par plus de trois en 2 ans, et se situe désormais à un point de la moyenne nationale.
Ce n'est pas ainsi que le sujet est raconté. Le récit dominant reste celui d'une industrie en retard, à convaincre, à équiper. Ce récit avait raison en 2024. Il a cessé d'avoir raison en 2025, et il continue pourtant d'orienter des décisions d'investissement et des argumentaires commerciaux.
Ce que le rattrapage change pour un dirigeant industriel
Tant que votre secteur est en retard, ne rien faire est une position défendable : vous attendez que la technologie mûrisse et que d'autres essuient les plâtres. C'est un arbitrage, et il s'assume devant un conseil.
À partir du moment où votre branche est dans la moyenne, la même inaction cesse d'être un arbitrage et devient un écart. La question posée en comité de direction n'est plus « faut-il y aller », elle est « pourquoi sommes-nous en dessous de notre propre secteur ». Ce ne sont pas les mêmes réunions, et ce ne sont pas les mêmes réponses.
Le point de comparaison pertinent n'a jamais été la moyenne nationale, qui mélange des cabinets de conseil et des fonderies. Il est le taux de votre branche. Depuis juillet, ce taux est public et opposable.
Les vrais retardataires sont ailleurs
Si l'on cherche les secteurs réellement décrochés, l'INSEE les désigne sans ambiguïté : les transports et l'entreposage à 9 %, la construction à 10 %. À l'autre extrémité, l'information-communication culmine à 59 % et les activités scientifiques et techniques à 33 %.
L'écart entre le premier et le dernier secteur est donc de un à six. Cette dispersion dit quelque chose que les moyennes masquent : l'adoption de l'IA ne suit pas la taille ni la modernité supposée des entreprises, elle suit la nature du travail. Là où le travail est documentaire, l'adoption est massive. Là où il est physique, dispersé et contraint par la sécurité, elle est lente. Ce n'est pas un défaut de volonté, c'est une caractéristique du métier.
Pour un dirigeant de la construction, cela vaut avertissement plutôt que consolation. Votre branche est à 10 %, l'industrie manufacturière est passée par ce niveau entre 2023 et 2025, et elle en est sortie très vite.
Ce que je retiens comme dirigeant
Trois choses. La première est qu'il faut cesser de piloter au récit et commencer à piloter à la mesure : les taux sectoriels existent, ils sont gratuits, ils sont officiels.
La deuxième est que la vitesse observée, un triplement en 2 ans, rend caduque toute feuille de route à 5 ans construite sur l'hypothèse d'une adoption lente.
La troisième est plus désagréable. Un usage déclaré n'est pas un usage gouverné. L'INSEE mesure que l'IA est entrée dans 17 % des entreprises industrielles. Elle ne mesure pas qui l'a autorisée, sur quelles données elle travaille, ni ce qui se passe le jour où elle se trompe. C'est précisément l'angle mort qui se creuse quand l'adoption accélère plus vite que la gouvernance.