Comme les précédentes, l’année 2025 a été marquée par la multiplicité des plans, rapports, articles et émissions consacrés à l’intelligence artificielle. Ont été commentés les énormes investissements engagés aux USA pour son développement (les prévisions sur 2025 pour les seules GAFAM s’élèvent à 375 Mds$, contre 230 en 2024), les besoins colossaux en énergie des infrastructures nécessaires à l’IA « générative », enfin, les risques d’éclatement d’une bulle IA dont le pari sur la rentabilité de la filière serait excessivement optimiste ; en France et en Europe, les questions de souveraineté numérique sont restées prégnantes ; partout, se pose la question de l’adoption de l’IA par les entreprises, des gains de productivité à en attendre et des effets sur l’emploi.

L’IA, paradoxes et complexités

 Le premier paradoxe de l’IA est que, si les sociétés de conseil soulignent l’enthousiasme des chefs de grandes entreprises (selon le CEO Outlook de KPMG, 71 % d’entre eux au niveau mondial – 69 % au niveau français – considèrent l’IA comme une priorité d’investissement pour 2026), les réticences des autres acteurs restent fortes. Certes, le baromètre France numérique 2025 note que, dans les petites et moyennes entreprises, l’usage de l’IA (26 %) a doublé en un an. Pour autant, l’étude qualitative qui accompagne ce sondage montre que, si une part minoritaire des PME s’y engage franchement, les autres n’en font qu’un usage limité et ponctuel ou la refusent purement et simplement, ne voyant pas en quoi l’IA pourrait les intéresser. Selon l’Insee (Insee références, Économie et société à l’ère du numérique, 2025), l’implantation de l’IA dans l’ensemble des entreprises est en hausse mais reste modeste (10 %), tout en étant nettement plus forte dans celles de plus de 250 salariés (33 %). Pour autant, il est très difficile de savoir si un tel engagement traduit une véritable stratégie de développement : les usages les plus répandus sont l’analyse de textes écrits et l’analyse de données, ce qui peut recouvrir un usage limité.

Pour ce qui est de la population, les sondages en France ne portent guère que sur l’usage de l’IA générative : selon l’Institut Hexagone (Les Français face à l’IA, entre enthousiasme et résignation, août 2025), l’usage, régulier ou épisodique, est plus élevé dans la vie personnelle (13 et 33 %) que dans la vie professionnelle (9 et 21 %) et, dans tous les cas, très dépendant de l’âge. Surtout, l’enquête révèle les craintes : à plus de 60 % pour l’emploi, à 50 % pour l’environnement, entre 35 et 38 % pour les erreurs et les biais idéologiques. D’après le baromètre France numérique 2025, 56 % des Français n’ont pas confiance dans l’IA. Un sondage IPSOS de février 2025 incrimine la crainte des fake-news (49 %), la baisse des capacités de réflexion et des compétences (44 %), la diminution des emplois (41 %), le non-respect de la vie privée et de la propriété intellectuelle (35 et 33 %). Seuls 6 % des personnes interrogées ne voyaient alors pas de risque au développement de l’IA.

La France, sur ce point, n’est pas isolée :  aux États-Unis, selon le Pew Research Center, en 2024, l’IA inquiétait 52 % des travailleurs américains. Une nouvelle enquête du PRC en 2025 oppose les « experts » (76 % pensent que l’IA leur sera bénéfique) et l’ensemble des travailleurs (43 % pensent qu’elle leur nuira, 24 % qu’elle leur sera bénéfique et 33% restent dans l’expectative).

Un second paradoxe est plus inquiétant : alors que nombre d’études annonçaient des gains de productivité pharamineux dans les entreprises, les constats actuels sont décevants. L’IA a été présentée comme capable de changer l’entreprise : décharger les employés de tâches répétitives ou logistiques, voire les remplacer, aider les entrepreneurs à prendre des décisions qui nécessitent la prise en compte de multiples variables, stimuler la créativité. Une étude de Goldman Sachs évoquait en 2023 un gain de productivité supplémentaire de 1,5 point par an sur 10 ans aux États-Unis avec une adoption généralisée de l’IA, ce qui serait une progression colossale. Le FMI annonçait en 2024 une forte hausse de la production mondiale sur 10 ans liée à l’extension de l’IA. Aujourd’hui que les premiers constats tombent, l’enthousiasme n’est plus d’actualité. Selon une étude du MIT réalisée au premier trimestre 2025, 95 % des projets liés à l’usage de l’IA générative en entreprise échouent : seulement 40 % des entreprises passent, après étude du projet, au stade du déploiement et seulement 5 % constatent ensuite un impact sur leur performance financière. Aujourd’hui, les projections de gains de productivité en cas de recours à l’IA semblent relever de l’illusion, seule une minorité d’entreprises en tirant profit. Un article du chercheur P-J Benghozi Bulle de l’IA : décryptage d’un phénomène économique (novembre 2025, Institut Polytechnique de Paris) évoque le paradoxe de Solow, énoncé en 1987 au moment de l’informatisation des entreprises. Il paraphrase le célèbre constat qui concernait à l’époque les ordinateurs : « On trouve de l’IA partout…sauf dans les statistiques de productivité ».

Quant à la complexité de l’IA, elle est patente : la dénomination recouvre une réalité plurielle et en parler de manière univoque, ce que chacun fait pourtant, n’a guère de sens. Renvoyons sur ce point à l’article de P-J Benghozi mentionné ci-dessus : à côté de modèles dits génératifs, qui produisent tout ce qu’on leur demande, réponse à une question, rédaction de texte, confection d’images, il existe une autre IA, segmentée et non pas « générale », orientée vers des usages professionnels spécialisés, santé, finances, industrie, droit. L’IA, c’est donc tantôt un assistant universel, tantôt une « brique fonctionnelle invisible » qui s’intègre dans l’exercice d’un métier. L’économie de ces deux IA est dissemblable : l’IA générative est lourde à produire, très coûteuse, gourmande en ressources et, disons-le, pas très fiable, avec des modèles multiples qu’il faut « entraîner » en espérant que leurs performances progressent. L’IA spécialisée est durable, opérationnelle, couvrant un domaine précis, garantissant des améliorations, sachant toutefois que, là aussi, les grands acteurs du numérique organisent la dépendance de leurs clients en maîtrisant les interfaces de ces produits avec l’ensemble du système informatique. Mais c’est l’IA générative qui fascine l’opinion, avec son côté « couteau suisse » et le mythe, en arrière-plan, d’une machine qui pourrait peut-être devenir aussi « intelligente » que l’homme grâce à des investissements gigantesques, même si aujourd’hui, cette machine manque parfois de simple bon sens.

Les USA, acteur écrasant mais peut-être imprudent

 Les États-Unis entendent dominer le marché de l’IA. Pour les seules GAFAM (Amazon, Alphabet, Microsoft, Meta…), le montant des investissements 2024 pour l’IA (230 Mds[1]) serait largement dépassé en 2025 (les estimations vont de 300 à 350 Mds, voire davantage), ce qui s’explique notamment par le coût des data centers, infrastructures nécessaires au développement de l’IA générative. Les start-ups américaines (on y classe bizarrement Open-AI) auraient quant à elle « levé » 150 Mds cette année, sachant toutefois que tous les flux s’entrecroisent, Microsoft finançant Open AI, tout comme le fait le fabricant de puces Nvidia, tandis qu’Open AI s’endette auprès d’Oracle pour entraîner ses modèles : les investisseurs se financent entre eux. Le pays exerce en tout cas une domination mondiale sur l’ensemble de la chaine de valeur, allant des puces aux infrastructures de recueil et de gestion des données et aux logiciels. Ce développement est soutenu par le plan d’action public défini en juillet 2025 et chiffré à 500 Mds$, qui vise à encourager l’innovation, à faciliter la réalisation des data centers et des projets énergétiques qui les alimentent et à soutenir les exportations, le but étant de lever les freins qui pourraient s’opposer au développement de l’IA et d’imposer au niveau mondial les modèles et logiciels américains d’IA. Les USA misent sur l’IA et sur sa complète liberté, choix idéologique qu’il est loisible de juger dangereux.

De fait, aujourd’hui, les États-Unis écrasent l’Europe et la France. Un récent rapport de la Cour des comptes sur le bilan de la Stratégie nationale pour l’intelligence artificielle lancée en France en 2018 montre que, si le pays a nettement progressé dans le domaine de la recherche et de la formation supérieure en IA, si de nombreuses start-up se sont créées, les ambitions n’ont pas été atteintes en ce qui concerne la diffusion de l’IA dans les entreprises ou l’administration, qui reste modeste. Quant à l’Europe, elle vient d’adopter un plan d’investissement pour l’IA de 200 Mds, dont on peut craindre qu’il ne reproduise les faiblesses traditionnelles des plans européens : appel massif aux financements privés (180 Mds) ce qui en rend la réalisation incertaine, insuffisante articulation avec les projets nationaux, harmonisation inévitablement lente des règles de gestion des données entre pays, débat sur le maintien de règles européennes d’encadrement de l’IA qui brideraient l’innovation, bref, difficulté à être opérationnel. La question lancinante de la souveraineté numérique de l’Europe, risque quasi-existentiel dans le contexte géopolitique actuel, n’est pas résolue : 85 % des modèles d’Intelligence artificielle sont américains ou chinois et le cloud européen est très majoritairement fourni par des entreprises américaines. Celles-ci sont en mesure d’exercer un chantage si elles décidaient de s’opposer aux choix européens de régulation, situation de vassalisation inquiétante.

Pourtant, aujourd’hui, la situation américaine soulève l’inquiétude : le marché américain actuel de l’IA, tel qu’évalué par le magazine Fortune, reste modeste mais se développe vite (37,5 Mds en 2022, 54 Mds en 2024, sans doute 66 Mds en 2025). Fortune prévoit qu’il atteindra 320 Mds en 2032, ce qui impliquerait un taux de croissance annuelle extrêmement élevé. Les chiffres de Fortune sont tout aussi optimistes sur la croissance du marché mondial (qui passerait de 295 Mds en 2025 à 1770 Mds en 2032), marché dont les États-Unis détiendraient 1/3. Même si d’autres sources annoncent une croissance moins élevée, le pari semble risqué : ces prévisions sont en contradiction avec les constats qui soulignent la relative faiblesse de l’implantation de l’IA. Des enquêtes semblent en effet montrer que l’utilisation de l’IA ne progresse pas, voire baisse : aux Etats-Unis, selon les données publiées en novembre 2025 par le Census Bureau, le pourcentage des entreprises américaines ayant utilisé l’IA les semaines précédentes pour la production de biens ou de services, soit 11 % à l’automne 2025, a baissé d’un point en un an, surtout dans les grandes. Il est vrai qu’il s’agit là d’une utilisation directement productive encore limitée. D’autres travaux montrent que le pourcentage de travailleurs américains utilisant l’IA générative au travail diminuerait légèrement ou stagnerait (université de Stanford, études de Ramp Business Corporation). Il est vrai que le climat économique et politique aux États-Unis peut expliquer un certain attentisme. Les explications évoquent également des doutes sur la profitabilité de l’IA. Pour autant, fin 2025, les articles de Fortune évoquent toujours des chiffres de développement mirobolants.

Le marché est-il fragile, voire en danger ? Nombre d’analystes prennent l’exemple d’Open AI : l’entreprise a en 2025 un chiffre d’affaires de 20 Mds. Pour autant, elle perd aujourd’hui beaucoup d’argent (davantage que le montant de ses ventes) et elle a pris d’énormes engagements de dépenses auprès de diverses plateformes pour améliorer ses produits : sont mentionnés des chiffres de 1000 à 1400 Mds d’engagements. Comment l’entreprise peut-elle s’en sortir, quand bien même son chiffre d’affaires progresserait-il rapidement et même si elle est soutenue par différents investisseurs ?

Sur l’éclatement de la bulle, les marchés se rassurent en soulignant que les entreprises qui investissent le plus sont les grandes entreprises du numérique et les fabricants de puces, qui ont d’énormes ressources propres. Mais le marché de l’IA peut faire flop. Les entreprises créatrices de logiciels, les plus directement soumises à la concurrence, risquent de disparaître et les valorisations en bourse, aujourd’hui déraisonnables, peuvent fortement baisser. Les conséquences seront également politiques : la croissance américaine reste aujourd’hui largement portée par l’IA et, si ce secteur grossit moins vite ou connaît des réajustements douloureux, elle risque elle-même de faiblir fortement, révélant les faiblesses structurelles du reste de l’économie.

Quelles perspectives raisonnables d’amélioration de la productivité et de la croissance ?  

 Existe-t-il des prévisions réalistes des gains de productivité et de croissance liés à l’IA ?

Un article de septembre 2025 du service Études économiques de BNP Paribas récapitule les différentes études de la littérature économique qui en traitent. A côté des gains importants prévus par McKinsey, Goldman Sachs ou P. Aghion, l’étude de mai 2024 D. Acemoglu, professeur au MIT et prix Nobel d’économie 2024, se distingue : le gain de PIB serait beaucoup plus modeste que celui prévu par ses collègues, entre 0,93 et 1,6 points sur 10 ans. Il serait obtenu par l’automatisation de certaines tâches (leur volume est estimé à 4,6 % de l’ensemble) ainsi que par les investissements réalisés par les entreprises pour mettre en place l’IA. L’étude précise que cette prévision, pourtant basse, est peut-être même trop optimiste, dès lors qu’elle classe dans les tâches automatisables des tâches relativement complexes, comme l’évaluation des candidatures dans les services RH ou les diagnostics santé.

Selon D. Acemoglu, les calculs qui anticipent des gains plus élevés automatisent des tâches qui ne peuvent raisonnablement l’être, si du moins on entend respecter la qualité du travail fourni. Il incrimine, de manière à peine voilée, les géants de la Tech : « La course à l’IA va trop loin, trop vite et dans la mauvaise direction » déclarait-il en janvier 2025. Selon lui (cf. Œuvrer pour une IA au service de l’être humain, Le Monde, 27 décembre 2024), la technologie doit avoir pour objet d’améliorer concrètement les processus de travail, pas de remplacer les journalistes ou les décideurs par des robots : tout n’est pas automatisable. Quand une autre étude du MIT évoque 20 millions d’emplois d’ores et déjà remplaçables par l’IA aux États-Unis (Étude Project Iceberg, MIT et Oak bridge National Laboratory), cela fait peut-être rêver les investisseurs et les patrons, mais cela n’est pas raisonnable : Acemoglu souligne que le simple remplacement de salariés par des modèles informatiques ne constitue pas une révolution technologique au sens propre du terme mais une simple accélération de ce qui existe déjà.

Dans le même esprit, une étude du Boston consulting group de 2023 montre qu’il peut être contre-performant d’utiliser l’IA générative sur des questions complexes de stratégie commerciale : elle constate que les salariés, consultés, s’abstiennent de contrer les médiocres propositions du modèle.  Loin de stimuler la créativité, l’IA tendrait dans certains cas à homogénéiser les propositions d’un groupe.   Par ailleurs, l’on connaît les erreurs générées par une utilisation inappropriée de l’IA, tel le couteux rapport que le cabinet Deloitte a livré en 2025 au gouvernement australien avec des références universitaires fausses et des citations inventées, faute d’une relecture suffisamment attentive : Deloitte a perdu de l’argent (il a dû rembourser une part du prix du rapport) et, surtout, a altéré sa propre valeur…. De plus, l’IA générative peut sans doute aider un cadre à rédiger en lui proposant un brouillon mais il n’est pas certain que l’on crée de la valeur en obligeant des traducteurs à relire un travail médiocre pour en corriger les erreurs. Mieux vaut leur demander de travailler par eux-mêmes tout en interrogeant l’IA sur des points ponctuels.

 Toutefois, au-delà des tâches raisonnablement « automatisables », l’IA peut, à certaines conditions, procurer des gains supplémentaires de croissance.

Selon l’article cité ci-dessus Bulle de l’IA, décryptage d’un phénomène économique, ce serait le cas si l’arrivée de l’IA d’accompagnait de la redéfinition par les entreprises de leur stratégie d’ensemble, production, modalités de décision, coopération entre services, dans une perspective d’amélioration de la compétence de tous.

Acemoglu considère également que des gains supplémentaires sont possibles si l’arrivée de l’IA dans une entreprise permet non seulement de décharger les salariés de certaines tâches mais d’améliorer leur qualification. Il envisage que l’IA soit utilisée pour étudier des questions de nature professionnelle aujourd’hui sans réponse et stimuler ainsi les salariés : pourquoi certains élèves prennent-ils du retard ? Quelles voitures nécessitent un entretien préventif ? Quels sont les signes de dysfonctionnement de tel ou tel appareil ? On est loin alors d’une IA qui remplace les emplois : l’IA accompagne les professionnels et la qualité de leur travail. C’est d’ailleurs ainsi que fonctionnent, en droit ou en santé, certains modèles spécialisés. Sur le long terme, l’IA, bien utilisée, peut créer de la valeur mais on est loin des rêves du robot qui remplacerait avantageusement 20 ou 40 % des salariés.

Renoncer à l’IA générative, pour des raisons éthiques et environnementales ?  

 Reste que l’IA, en fait l’IA générative, présente des inconvénients majeurs : nocivité environnementale, risques de désinformation et de manipulation, violation des droits de propriété intellectuelle, utilisation sauvage des données personnelles, risques éthiques en cas d’usage contraire aux droits des personnes, risques aussi, on l’a vu, de disparition de certaines professions, journalistes, traducteurs…avec des substituts de mauvaise qualité et une détérioration du travail.

Surtout, l’IA, comme les réseaux sociaux avant elle, a des effets sur les individus : elle nous rend dépendants de modèles qui bientôt fonctionneront comme des « pipes à crack » addictives (expression de l’écrivain Abel Quentin). L’étude de l’Institut Hexagone mentionnée ci-dessus révélait qu’un tiers des utilisateurs utilisent leur modèle d’IA générative comme un coach de vie, 43 % chez les 18-24 ans, avec tous les dangers que présente ce lien de dépendance pseudo-affective. Il faudrait donc refuser un produit dont les gains économiques ne peuvent justifier les effets nocifs sur les personnes et sur les sociétés. Il est vrai que nous avons tendance à plier devant les révolutions numériques, IA ou réseaux sociaux, conscients que nous sommes des catastrophes qu’elles engendrent mais résignés. Aujourd’hui, de plus en plus de voix préconisent le refus pur et simple de ces outils qui peuvent certes être utiles mais qui ravagent aussi la société. « Et si on refusait d’utiliser l’IA ? » titre un site d’enseignants (Dispense ta science). Le programme Alt-impact d’organismes publics (Adème, CNRS, Inria) recommande « d’éviter le recours à l’IA générative » : préférez, dit-il, les requêtes sur internet ou les articles des encyclopédies numériques, c’est mieux. L’IA n’est pas juste un outil…c’est une transformation du monde et il est permis (recommandé ?) de lui chercher des substituts moins nocifs.

Pergama, le 5 janvier 2026

[1] Source :  Les Echos, 3 août 2025. D’autres sources donnent des chiffres très différents, comme le rapport Artificial intelligence Index report de l’université Stanford (mai 2025) qui donne pour 2024 des investissements de 252 Mds$ au niveau mondial dont 109 Mds$ pour les Etats-Unis.