Bain 2025 : 65 % des entreprises adoptent l'IA – enseignements clés pour les managers
Chez mysummit.school, nous suivons en permanence les études sur l’utilisation de l’IA – il est essentiel pour nous de distinguer la réalité du battage médiatique. Dans notre article précédent, nous analysions les données de Stanford sur les 37 % d’utilisation de l’IA. Nous disposons désormais de deux études récentes aux conclusions contradictoires – et cette contradiction est riche d’enseignements.
Brookings Institution affirme : 57 % des Américains utilisent l’IA, mais seulement 19 % constatent un gain de productivité.
Bain & Company affirme : 80 % des projets IA en entreprise dépassent les attentes.
Comment est-ce possible ? Décryptage.
Deux études – deux regards sur l’IA
Brookings Institution : la perspective « terrain »
L’étude Brookings (juin 2025) repose sur un sondage auprès de 1 163 Américains via le panel représentatif AmeriSpeak Omnibus. 48 critères démographiques, avec des échantillons distincts pour les petites entreprises (247 personnes) et la santé (147 personnes).
Angle d’analyse : comment les employés et citoyens ordinaires utilisent l’IA au quotidien.
Bain & Company : la perspective « direction »
L’étude Bain (T3 2025) est un sondage auprès de dirigeants d’entreprise sur le déploiement de l’IA à l’échelle organisationnelle.
Angle d’analyse : comment les entreprises intègrent systématiquement l’IA dans leur fonctionnement.
Ce sont deux perspectives fondamentalement différentes. Et c’est précisément la clé pour comprendre cette contradiction.
Les chiffres clés : l’IA à la maison vs l’IA au travail
L’étude confirme la tendance déjà observée dans les données Stanford : les gens utilisent davantage l’IA à la maison qu’au travail.
Ce que révèlent les chiffres
| Indicateur | Valeur |
|---|---|
| Utilisation personnelle de l’IA | 57 % |
| Utilisation professionnelle de l’IA | 21 % |
| Progression de l’utilisation sur un an | 40 % |
| Baisse de l’utilisation | 4 % |
Comparons avec les données Stanford (octobre 2025) : 37 % en usage personnel, 23 % en usage professionnel. La méthodologie diffère, mais la tendance est la même – l’IA est plus utilisée à la maison qu’au bureau.
✅ Conclusion : Les gens commencent par maîtriser l’IA pour leurs besoins personnels, puis transfèrent ces compétences dans leur vie professionnelle. C’est un enseignement essentiel pour quiconque souhaite déployer l’IA dans son équipe.
Le paradoxe de la productivité : beaucoup l’utilisent, peu en voient les résultats
C’est là que les choses deviennent vraiment intéressantes.
Impact de l’IA sur la productivité
| Évaluation de la productivité | % des répondants |
|---|---|
| En hausse | 19 % |
| En nette hausse | 4 % |
| Incertains / non applicable | 53 % |
Seulement un utilisateur sur cinq constate un réel gain de productivité. Et à peine 4 % parlent d’une amélioration significative.
Pourquoi ? Plusieurs hypothèses :
- Les gens ne savent pas bien utiliser l’IA. Ils ont essayé un prompt une fois, obtenu un résultat moyen, puis abandonné.
- Pas d’approche structurée. L’IA est utilisée de manière dispersée, sans intégration dans les processus de travail.
- Des attentes démesurées. On s’attendait à ce que l’IA résolve tous les problèmes – d’où la déception.
- Des tâches mal choisies. On tente d’automatiser ce que l’IA ne sait pas encore bien faire.
⚠️ Important : Cela ne signifie pas que l’IA est inutile. Cela signifie que savoir utiliser l’IA est une compétence à part entière, qui s’apprend.
Démographie : qui utilise le plus l’IA
L’étude révèle des tendances nettes selon l’âge, le niveau d’études et les revenus.
Âge : le pic se situe entre 30 et 44 ans
| Tranche d’âge | Utilisation de l’IA au travail |
|---|---|
| 18-29 ans | ~20 % |
| 30-44 ans | 31 % (maximum) |
| 45-59 ans | ~18 % |
| 60 ans et plus | 8 % |
Fait intéressant : les plus jeunes (18-29 ans) ne sont pas en tête. 11 % d’entre eux ont même réduit leur utilisation de l’IA au cours de l’année écoulée. L’enthousiasme initial a peut-être cédé la place à la déception.
En revanche, 30-44 ans est l’âge d’or de l’IA. Ces personnes ont suffisamment d’expérience pour identifier les tâches à automatiser, et suffisamment de souplesse pour adopter de nouveaux outils.
Niveau d’études : le principal facteur prédictif
| Niveau d’études | Usage personnel | Usage professionnel |
|---|---|---|
| Diplôme supérieur (Bac+3 et plus) | 67 % | 33 % |
| Études supérieures partielles | 60 % | ~15 % |
| Diplôme de fin d’études secondaires | 46 % | 5 % |
L’écart est considérable : les diplômés du supérieur utilisent l’IA au travail 6,6 fois plus souvent que ceux qui n’ont qu’un diplôme de fin d’études secondaires.
Autre indicateur : 20 % des diplômés du supérieur utilisent l’IA quotidiennement. Parmi ceux ayant un diplôme de fin d’études secondaires, seulement 8 %.
Revenus : la corrélation est évidente
| Niveau de revenus | Utilisation de l’IA au travail |
|---|---|
| Moins de 30 000 $ | 9 % |
| 100 000 $ et plus | 34 % |
Les professionnels à hauts revenus utilisent l’IA près de 4 fois plus souvent. C’est logique : ils ont davantage de tâches nécessitant l’analyse d’informations et plus d’autonomie dans le choix de leurs outils.
À quoi sert l’IA : les principaux usages
L’application la plus populaire est le travail documentaire.
Utilisation de l’IA au travail selon le niveau d’études
| Tâche | Diplôme supérieur | Sans diplôme supérieur |
|---|---|---|
| Rédaction/révision de documents | 35 % | 2 % |
| Recherche d’informations | 74 % | ~50 % |
35 % des professionnels diplômés du supérieur utilisent l’IA pour le travail documentaire. Cela inclut :
- La rédaction d’e-mails et de rapports
- La révision et la correction
- La synthèse de documents longs
- La création de présentations
Parmi les personnes sans diplôme supérieur, seulement 2 %. Un écart de 17,5 fois.
Focus sectoriel : santé et finance
Brookings a étudié séparément deux secteurs clés.
Santé : 53 % utilisent l’IA
| Indicateur | Valeur |
|---|---|
| Utilisation globale de l’IA | 53 % |
| Communication avec les patients | 25 % |
| Hommes | 82 % |
| Femmes | 40 % |
L’écart hommes-femmes est frappant : les hommes dans le secteur de la santé utilisent l’IA deux fois plus souvent que les femmes. Cela s’explique peut-être par la répartition des rôles : les hommes occupent plus souvent des postes administratifs, où l’IA est davantage sollicitée.
Finance : 62 % utilisent l’IA
| Indicateur | Valeur |
|---|---|
| Utilisation globale de l’IA | 62 % |
| Relation client | 35 % |
| 30-44 ans | 89 % |
| Hommes | 79 % |
| Femmes | 39 % |
89 % des professionnels de la finance âgés de 30 à 44 ans utilisent l’IA. C’est le taux le plus élevé de l’étude. Le secteur financier mène la course à l’adoption.
La taille de l’entreprise n’a pas d’importance
Conclusion inattendue : les petites entreprises et les grandes organisations adoptent l’IA au même rythme.
| Indicateur | Petites entreprises | Grandes entreprises |
|---|---|---|
| Utilisation professionnelle | 29 % | 27 % |
| Progression sur un an | 59 % | 60 % |
Cela brise le mythe selon lequel l’IA serait réservée aux grandes entreprises disposant de budgets importants. Les petites entreprises s’adaptent aussi vite, voire plus rapidement – moins de bureaucratie pour adopter de nouveaux outils.
Le scepticisme face à l’avenir
C’est peut-être le signal le plus préoccupant pour l’industrie de l’IA :
Seulement 11 % des répondants estiment que l’IA augmentera les opportunités dans leur domaine professionnel.
C’est un signal fort. Les gens ne croient pas à l’impact révolutionnaire de l’IA sur le marché du travail. Après deux ans de battage médiatique, vient le temps de l’évaluation lucide.
Et maintenant les données Bain : un tout autre tableau
Si Brookings dresse un portrait de désillusion, l’étude Bain & Company montre l’inverse.
Les chiffres clés de Bain (T3 2025)
| Indicateur | Valeur |
|---|---|
| Entreprises où l’IA figure dans le top 3 des priorités | 74 % (contre 60 % un an plus tôt) |
| L’IA comme priorité n°1 | 21 % (multiplication par 2+) |
| Entreprises déployant activement l’IA générative | 59 % |
| Projets ayant dépassé les attentes | 80 % |
| Projets avec hausse mesurable du chiffre d’affaires ou réduction des coûts | 78 % |
80 % des projets IA dépassent les attentes. Un résultat radicalement différent des 19 % de Brookings.
Où l’IA fonctionne le mieux (selon Bain)
| Domaine d’application | % d’utilisation | Passage en production |
|---|---|---|
| Développement logiciel | 73 % | 40 % à grande échelle |
| Service client | forte progression | 20-33 % à grande échelle |
| Marketing | forte progression | 20-33 % à grande échelle |
| Ventes | forte progression | 20-33 % à grande échelle |
73 % des entreprises utilisent l’IA dans le développement logiciel, et 40 % des projets pilotes sont déjà déployés en production. Des chiffres éloquents.
L’enseignement principal de Bain : automatisation vs assistant
Bain a mis en lumière une tendance déterminante :
Les entreprises qui misent sur l’automatisation agentique (l’IA exécute des tâches de manière autonome) affichent une satisfaction deux fois plus élevée et 50 % de déceptions en moins par rapport à celles qui utilisent l’IA comme simple assistant.
C’est la clé pour comprendre l’écart entre les deux études.
La contradiction expliquée : pourquoi des chiffres si différents
À première vue, Brookings et Bain se contredisent. Mais en y regardant de plus près, ils racontent la même histoire sous deux angles différents.
Trois raisons expliquent cet écart
1. Approche structurée vs expérimentations dispersées
- Brookings (individus) : « J’ai essayé ChatGPT une ou deux fois, rien d’impressionnant »
- Bain (entreprises) : Stratégie de déploiement, formation, intégration dans les processus
2. Mesure des résultats
- Brookings : Perception subjective – « suis-je devenu plus productif ? »
- Bain : Indicateurs concrets – chiffre d’affaires, coûts, délais d’exécution
3. Niveau d’automatisation
- Brookings : L’IA comme « moteur de recherche amélioré » ou aide à la rédaction
- Bain : L’IA comme agent autonome qui exécute des processus complets
Conclusion : ce n’est pas la technologie qui compte, c’est l’approche
⚠️ Enseignement clé : L’IA fonctionne quand on l’aborde de manière structurée. 80 % des projets d’entreprise réussissent précisément parce que les organisations investissent dans la formation, l’intégration et la mesure des résultats. Et 81 % des utilisateurs individuels n’en voient pas les bénéfices, parce qu’ils utilisent l’IA de manière dispersée.
Cela explique pourquoi 74 % des entreprises placent l’IA dans leur top 3 des priorités, tandis que seulement 11 % des salariés croient en son impact. Les entreprises voient déjà les résultats – les collaborateurs, pas encore.
Pourquoi les projets pilotes ne passent pas à l’échelle
Bain a identifié un problème intéressant même parmi les entreprises : un tiers des projets IA restent bloqués au stade pilote.
Les raisons de l’échec de la mise à l’échelle
| Raison | % d’insatisfaits |
|---|---|
| « Ça fonctionnait en pilote, mais ça n’a pas tenu à l’échelle » | 33 % |
| Coûts de développement supérieurs aux prévisions | ~33 % |
| Problèmes de sécurité des données | en hausse |
Même dans un déploiement structuré en entreprise, un projet sur trois ne dépasse pas le stade de l’expérimentation. Cela confirme que l’IA nécessite non seulement de la technologie, mais aussi des compétences en déploiement.
Ce que cela signifie pour les managers
Chez mysummit.school, nous accompagnons des managers qui souhaitent intégrer l’IA dans leur travail. Voici les enseignements clés tirés des deux études :
1. L’approche structurée est la clé du succès
Les données sont éloquentes : 19 % de résultats en usage dispersé contre 80 % en déploiement structuré. Un rapport de 1 à 4.
Ce qu’il faut faire : ne pas simplement « essayer ChatGPT », mais mettre en place un processus – identifier les tâches, choisir les outils, mesurer les résultats.
2. De l’assistant à l’automatisation
Bain l’a démontré : les entreprises qui misent sur l’automatisation agentique (l’IA exécute les tâches de manière autonome) obtiennent deux fois plus de satisfaction.
Ce qu’il faut faire : commencez par des tâches simples (rédaction de documents), mais planifiez la transition vers l’automatisation de processus complets.
3. 30-44 ans – l’âge d’or de l’IA
Brookings confirme : le pic d’utilisation de l’IA au travail est de 31 % chez les 30-44 ans. Des personnes ayant l’expérience des processus métier et la souplesse d’adopter de nouveaux outils.
Ce qu’il faut faire : si vous dirigez une équipe, commencez le déploiement avec cette tranche d’âge.
4. La sécurité des données – un enjeu croissant
Bain souligne que les préoccupations liées à la sécurité des données augmentent, en particulier pour les entreprises en production. Ce n’est pas de la paranoïa – c’est un obstacle réel.
Ce qu’il faut faire : formez votre équipe à l’utilisation sécurisée de l’IA avant de passer à l’échelle.
5. Mesurez les résultats
Brookings posait une question subjective : « Ressentez-vous un gain de productivité ? » Bain mesurait concrètement : chiffre d’affaires, coûts, délais.
Ce qu’il faut faire : définissez des indicateurs avant de commencer le déploiement. « 5 heures économisées par semaine sur les rapports » vaut mieux que « j’ai l’impression que c’est plus simple ».
6. Les petites entreprises peuvent rivaliser
Brookings : les petites entreprises (29 %) et les grandes organisations (27 %) adoptent l’IA à la même vitesse. Moins de bureaucratie – une adaptation plus rapide.
Pourquoi la formation mysummit.school répond à ce défi
Les deux études montrent la même chose : la différence entre 19 % et 80 % de succès réside dans l’approche structurée. Notre formation « Intelligence artificielle pour les managers » apporte exactement cela.
La pratique plutôt que la théorie. Chaque leçon repose sur des cas concrets du quotidien d’un manager. Préparation de réunions, analyse de CV, rédaction de rapports – des tâches que vous effectuez chaque jour.
Un focus sur les résultats mesurables. Nous n’enseignons pas « comment écrire un prompt », mais « comment économiser 5 heures par semaine ». Avec des indicateurs concrets.
Le chemin de l’assistant vers l’automatisation. Vous commencez par des tâches simples, puis vous progressez vers des agents IA autonomes. C’est précisément cette trajectoire qui génère un doublement de la satisfaction selon Bain.
Tous les outils. ChatGPT, Claude, YandexGPT, GigaChat, Perplexity – vous apprendrez à choisir le bon outil pour chaque tâche.
La sécurité. Un module dédié à la protection des données d’entreprise – ce que Bain qualifie de « problème croissant » lors du passage à l’échelle.
Conclusions : ce que les deux études nous apprennent ensemble
Brookings et Bain ne se contredisent pas – ils complètent le tableau :
L’IA fonctionne – mais uniquement avec une approche structurée. 19 % de résultats en usage dispersé, 80 % avec un déploiement ciblé.
L’écart entre « j’utilise » et « j’obtiens des résultats » est un écart de compétences. 57 % essaient, mais la majorité ne sait pas comment l’utiliser efficacement.
L’automatisation agentique est l’étape suivante. Les entreprises qui passent de « l’IA comme assistant » à « l’IA comme agent autonome » obtiennent deux fois plus de bénéfices.
La sécurité des données n’est pas de la paranoïa. C’est un obstacle réel qui s’accroît avec le passage à l’échelle.
Un tiers des projets reste bloqué au stade pilote. Même une approche structurée ne garantit pas le succès – il faut des compétences en mise à l’échelle.
Scepticisme des collaborateurs vs optimisme des dirigeants. 11 % des salariés croient en l’IA, mais 74 % des entreprises la placent dans leur top 3 des priorités. Les entreprises voient déjà les résultats – les collaborateurs, pas encore.
Conclusion principale : L’IA n’est pas une solution miracle. C’est un outil qui produit des résultats quand il est bien utilisé. La différence entre 19 % et 80 % de succès tient à la formation, l’approche structurée et la mesure des résultats. C’est exactement ce que nous enseignons chez mysummit.school.
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