6,5 % du PIB en France : ce chiffre qui prouve que le retard français dans l’IA n’est donc pas celui que l’on croit

Pourquoi, alors qu’entre 2020 et 2024, les chercheurs basés en France ont publié chaque année un nombre d’articles de recherche en IA par million d’habitants équivalent à plus des trois quarts du niveau américain, la productivité horaire en France continue-t-elle de marquer le pas et de décrocher par rapport à la productivité américaine ? Une note lumineuse d’Antonin Bergeaud et Simon Bunel, intitulée « Pourquoi l’IA ne rend pas (encore) la France plus productive », nous donne les clés de l’énigme. En résumé : le décrochage ne s’explique ni par un moindre effort d’investissement ni par un déficit en matière de recherche, mais par une insuffisante pénétration de l’IA au sein de l’organisation des entreprises.

En 2025, les dépenses informatiques représentent 6,5 % du PIB en France, un niveau proche de celui des États-Unis (6,8 %). Et la France se situe dans la moyenne européenne en matière de recherche en IA. Si le retard d’investissement dans les technologies de l’information et de la communication (TIC) a longtemps été avancé pour expliquer l’écart de productivité entre la France et les États-Unis, cette explication ne semble plus prévaloir depuis une quinzaine d’années.

Anthropic vise une valorisation allant jusqu’à 1 400 milliards de dollars pour son entrée en BourseLa capacité des entreprises à tirer parti de l’équipement numérique et à le convertir en gains de productivité est déterminanteCe rattrapage en matière d’investissement informatique s’est toutefois accompagné d’une période de faibles gains de productivité. Plus encore, le déficit de productivité par rapport aux États-Unis s’est concentré dans les secteurs où les technologies numériques sont susceptibles de produire les gains les plus importants. Ce constat invite à déplacer l’analyse : au-delà de l’équipement numérique, c’est la capacité des entreprises à en tirer parti et à le convertir en gains de productivité qui apparaît déterminante.

Que les obstacles à l’adoption technologique soient liés aux compétences et à l’organisation des entreprises était déjà reflété dans le fait qu’à équipement comparable, les filiales de multinationales américaines installées en Europe tiraient davantage de productivité des technologies de l’information que les entreprises européennes : une partie de cet avantage était attribuable à leurs pratiques managériales, plus proches de celles utilisées aux États-Unis. Or Bergeaud et Bunel montrent que le même phénomène se reproduit avec l’IA : les entreprises françaises peinent à en tirer des gains de productivité. Seules 18 % des entreprises françaises utilisent l’IA et, au sein de ces entreprises, 28 % des actifs seulement y ont recours, contre 43 % aux États-Unis.

La part de leur temps de travail consacrée à ces outils est deux fois plus faible. Près de sept actifs français sur dix ne bénéficient de la part de leur employeur d’aucun encouragement, outil ou formation à l’IASurtout, les auteurs montrent que l’usage de l’IA dans les entreprises françaises reste cantonné à des applications ciblées. Les entreprises qui ont adopté l’IA y recourent autant que les entreprises américaines pour le développement de produits, mais beaucoup moins pour les processus internes, le marketing, la relation clients et les ressources humaines.

Or ces fonctions transversales offrent un potentiel important de gains de productivité, mais supposent de repenser l’organisation du travail et de mieux partager les données. « Professions augmentées » : quels sont ces métiers stratégiques très recherchés qui profitent de l’essor de l’IA ? Les freins à la pénétration de l’IA au sein des entreprises sont avant tout organisationnels.

Près de sept actifs français sur dix (69 %) ne bénéficient de la part de leur employeur d’aucun encouragement, outil ou formation à l’IA, contre 44 % aux États-Unis. Par ailleurs, une restructuration coûte cinq fois plus cher en France qu’aux États-Unis. Si les coûts liés à l’utilisation des données constituent un frein pour l’ensemble des entreprises européennes, ni le déficit de compétences ni les obstacles déclarés par les entreprises ne suffisent à expliquer une part importante du retard français.

D’où l’importance d’une intervention plus affirmée des pouvoirs publics pour investir dans la puissance de calcul – inférieure de plus de 50 % à la moyenne européenne par habitant – et dans la diffusion de l’IA dans notre tissu productif et industriel, ainsi que nous l’avons recommandé il y a plus de deux ans dans notre rapport « IA : une ambition pour la France ». La France dispose de nombreux atouts – chercheurs de pointe, épargne abondante, énergie électrique décarbonée grâce au nucléaire – pour ne pas manquer le train de l’IA comme elle a manqué celui des TIC. Or cette priorité absolue qu’il faut donner à la révolution de l’IA et aux politiques d’éducation, d’aide à l’innovation et d’organisation du marché du travail, nécessaires pour l’accompagner et en tirer le meilleur parti en matière de croissance et d’emplois, est étonnamment absente du débat des élections présidentielles.