IA & GenAI : où en sont vraiment les entreprises ? Ce que les chiffres révèlent

🤖 IA & GenAI : les entreprises avancent, mais des freins subsistent

🚀 Une adoption massive, portée par l’enthousiasme

L’intelligence artificielle (IA) s’installe peu à peu dans les entreprises. Une enquête menée par la Fedil, Luxinnovation et le Luxembourg Digital Innovation Hub révèle que 63 % des entreprises interrogées ont atteint un niveau de maturité avancé : elles développent ou testent déjà des projets IA.

Côté GenAI (intelligence artificielle générative), 70 % des entreprises ont mis en place des cas d’usage ou prévoient de le faire. Les outils comme ChatGPT ou Microsoft Copilot sont massivement adoptés : 87 % des employés les utilisent dans un cadre professionnel, même dans des entreprises ayant défini une politique de gouvernance.

‍

🧱 Des freins encore bien présents

Malgré cette dynamique, plusieurs obstacles ralentissent l’intégration pleine de l’IA :

• 📉 Collecte de données insuffisante : Dans des secteurs comme l’industrie, la construction ou le transport, les environnements physiques peu numérisés et les équipements anciens compliquent la mise en place de capteurs ou de systèmes de mesure. Sans données de qualité, les algorithmes d’IA ne peuvent être ni entraînés efficacement ni mis à jour de manière fiable.
  ‍
• 👩‍💻 Manque d’expertise interne : Beaucoup d’entreprises ne disposent pas en interne de profils capables de structurer une stratégie IA, ni d’identifier des cas d’usage concrets et pertinents. Cela freine la mise en œuvre des projets, qui restent souvent à l’état d’intention ou de tests isolés.
  ‍
• 📚 Formations peu connues : Si des initiatives publiques existent (comme le Digital Learning Hub), elles restent mal identifiées. Selon l’étude, 61 % des entreprises ne connaissent pas ces dispositifs, ce qui limite leur capacité à développer leurs compétences internes ou à accompagner leurs équipes dans la transformation numérique.
  ‍
• 📢 Méconnaissance des aides publiques : Les dispositifs de soutien gouvernementaux à l’IA sont peu visibles. Seulement 1 entreprise sur 5 en a connaissance, et encore moins peuvent en citer un de façon précise. Ce déficit d’information limite l’accès à des financements ou à des accompagnements qui pourraient accélérer l’adoption de solutions IA.

🌐 Souveraineté numérique : un enjeu sous-estimé

La question de l’hébergement local ou du développement interne des solutions GenAI reste marginale : seulement 38 % des entreprises envisagent cette option. Cela signifie que la majorité continue de s’appuyer sur des infrastructures externes, souvent américaines, telles que les clouds de Microsoft, Google ou Amazon.

Cette dépendance soulève plusieurs risques majeurs :

• Dépendance technologique accrue : en cas de changements de conditions commerciales, de restrictions d’usage ou de ruptures géopolitiques, les entreprises pourraient perdre l’accès à leurs outils ou données stratégiques.
  ‍
• Risques sur la confidentialité : les données sensibles, lorsqu’elles sont hébergées hors d’Europe, peuvent être soumises à des juridictions étrangères, ce qui expose les entreprises à des failles de sécurité ou à des obligations légales extraterritoriales (ex. : Cloud Act).
  ‍
• Limites à la maîtrise de l’innovation : externaliser totalement les solutions IA, c’est aussi renoncer à développer des compétences internes et une indépendance technique durable.

Face à cela, le développement de solutions souveraines, hébergées localement ou dans des clouds de confiance européens, devient un enjeu stratégique. Il ne s’agit pas uniquement de cybersécurité, mais aussi de compétitivité à long terme.

‍

🛡️ Gouvernance IA : des politiques encore trop théoriques

Même si plus de la moitié des entreprises ont formalisé une politique de gouvernance IA, dans 75 % des cas, elles ne tiennent pas compte des obligations du futur AI Act européen, déjà en cours de mise en œuvre.

Ce règlement ambitieux, proposé par la Commission européenne, vise à établir un cadre juridique harmonisé pour encadrer les usages de l’intelligence artificielle dans l’Union européenne. Il repose sur une logique de gestion des risques, avec une classification des systèmes IA selon quatre niveaux : risque minimal, limité, élevé, et inacceptable.

Pour les systèmes à risque élevé comme ceux utilisés dans les domaines de la santé, des transports, ou du recrutement

 l’AI Act impose des obligations strictes : documentation détaillée, auditabilité, qualité des données, transparence des algorithmes, supervision humaine, et traçabilité.

En négligeant ces exigences, les entreprises risquent de devoir repenser à terme tout leur socle technique et juridique, sous la pression de la conformité. Certaines pourraient aussi être freinées dans le déploiement de leurs projets IA, faute d’anticipation réglementaire.

Enfin, cette gouvernance ne se limite pas à des enjeux de conformité : elle est aussi un levier stratégique pour instaurer la confiance auprès des clients, partenaires et collaborateurs. Intégrer dès maintenant les principes du futur AI Act, c’est poser les bases d’une intelligence artificielle responsable, éthique et compétitive à long terme.

‍

💼 Lighthouse Studio : notre approche

Chez Lighthouse Studio, nous plaçons l’intelligence artificielle au cœur de notre démarche créative. En tant que studio GenAI-native, nous combinons technologie et direction artistique pour produire des contenus visuels originaux, percutants et rapides à déployer. Notre objectif : permettre aux entreprises d’exploiter le potentiel de la GenAI tout en gardant le contrôle sur leur image, leur stratégie et leurs données.

‍

💡 À retenir

• L’adoption de l’IA progresse rapidement, avec une généralisation marquée des outils GenAI comme ChatGPT ou Copilot. Cette accessibilité pousse l’expérimentation dans tous les secteurs.
  ‍
• Des freins structurels ralentissent la transformation : la difficulté à collecter des données fiables, le manque d’expertise technique, une gouvernance souvent symbolique et l’absence de stratégie claire limitent le passage à l’échelle.
  ‍
• La souveraineté numérique reste marginale, avec une forte dépendance aux fournisseurs américains. Peu d’entreprises prévoient un hébergement local ou un contrôle sur les infrastructures utilisées.
  ‍
• Les aides publiques à l’IA sont mal identifiées : de nombreux dispositifs existent pour accompagner les entreprises, mais restent invisibles pour la majorité des dirigeants et responsables opérationnels.

En résumé : les entreprises veulent avancer sur l’IA, mais beaucoup le font à l’instinct. La maturité technologique et réglementaire reste à construire pour une adoption durable et souveraine.