140 statistiques sur l'IA en novembre 2026

Les statistiques sur l'IA 2026 montrent un usage qui prend de l'avance sur les résultats. 61,8 % des adultes américains en âge de travailler ont utilisé l'IA générative au deuxième trimestre 2026, contre 54,5 % au troisième trimestre 2025 (Real-Time Population Survey via FRED, août 2026). Pourtant, seules 37 % des entreprises interrogées dans l'enquête mondiale de McKinsey affirment que l'IA a apporté quoi que ce soit à leur résultat d'exploitation, une part à peu près identique à celle de l'an dernier (McKinsey, août 2026).

Les chiffres ci-dessous portent sur l'adoption par les entreprises et les travailleurs, les dépenses, les modèles et la puissance de calcul, l'électricité, l'emploi, la confiance et la réglementation. Chacun renvoie à l'organisation qui a collecté les données : offices statistiques, banques centrales, laboratoires de recherche, documents financiers d'entreprises et instituts d'enquête. Les instituts d'enquête et les fournisseurs sont nommés afin que vous puissiez les évaluer. Les chiffres sur les assistants IA, le trafic des chatbots et la recherche par IA figurent sur notre page statistiques sur la recherche IA, et le panorama plus large de la recherche se trouve sur le hub statistiques SEO.

Combien d'entreprises utilisent l'intelligence artificielle ?

Les enquêtes auprès des entreprises concordent sur la tendance et divergent sur le niveau. Si l'on compte les entreprises, on arrive à environ une sur cinq ; si l'on compte les personnes qui travaillent dans des entreprises utilisant l'IA, on obtient la majorité de la main-d'œuvre, car les grands employeurs ont adopté l'IA en premier.

Quelle part des entreprises américaines utilise l'IA ?

Environ 18 % des entreprises américaines avaient adopté l'IA fin 2025, selon des données d'enquête du Census Bureau analysées par la Federal Reserve (Federal Reserve Board, avr. 2026).

• Avant que le Census Bureau ne modifie sa question fin 2025, le taux d'adoption des entreprises avait progressé de 68 % sur l'année se terminant en septembre 2025 (Federal Reserve Board, avr. 2026).
• Les services professionnels, scientifiques et techniques arrivaient en tête avec environ 33 % des entreprises, suivis par la finance, à environ 30 % (Federal Reserve Board, avr. 2026).
• L'adoption atteignait en moyenne 37 % dans le secteur de l'information et 24 % dans l'immobilier, contre 13 % dans le commerce de gros et 8 % dans l'hébergement et la restauration (Federal Reserve Board, avr. 2026).
• Plus de 20 % des entreprises comptaient utiliser l'IA au premier semestre 2026 (Federal Reserve Board, avr. 2026).
• Pondéré par l'emploi, environ 78 % de la population active américaine travaille dans des entreprises qui utilisent l'IA, et environ 54 % dans des entreprises qui utilisent de grands modèles de langage, selon la Survey of Business Uncertainty (Federal Reserve Board, avr. 2026).

L'écart entre le nombre d'entreprises et le chiffre pondéré par l'emploi tient surtout à l'arithmétique. Environ 57 % des entreprises américaines comptent moins de cinq salariés, si bien qu'une enquête pondérée par entreprise est dominée par les très petites entreprises (Federal Reserve Board, avr. 2026). L'adoption dans les petites entreprises a sa propre section sur notre page statistiques sur le SEO local.

Comment l'adoption de l'IA se compare-t-elle d'un pays à l'autre ?

Environ une entreprise sur cinq utilise l'IA en Europe, dans les pays de l'OCDE et au Canada, avec des pays nordiques loin devant et l'Europe de l'Est loin derrière.

• Le Danemark (42,0 %), la Finlande (37,8 %) et la Suède (35,0 %) affichaient en 2025 les plus fortes parts d'entreprises utilisant l'IA dans l'UE, et la Roumanie (5,2 %), la Pologne (8,4 %) et la Bulgarie (8,5 %) les plus faibles (Eurostat, déc. 2025).
• L'analyse du langage écrit était l'usage de l'IA le plus répandu dans les entreprises de l'UE, avec 11,8 % d'entre elles (Eurostat, déc. 2025).
• Dans les pays de l'OCDE disposant de données, 20,2 % des entreprises utilisaient l'IA en 2025, contre 14,2 % en 2024 et 8,7 % en 2023 (OECD, janv. 2026).
• 52,0 % des grandes entreprises de l'OCDE utilisent l'IA, contre 17,4 % des petites (OECD, janv. 2026).
• 57,3 % des entreprises du secteur des TIC dans l'OCDE utilisaient l'IA en 2025, et jusqu'à 87,9 % en Suède (OECD, janv. 2026).
• 19,2 % des entreprises canadiennes ont utilisé l'IA pour produire des biens ou fournir des services au cours des 12 mois jusqu'au T2 2026, soit le triple des 6,1 % du T2 2024 (Statistics Canada, juin 2026).
• 25,2 % des entreprises canadiennes prévoient d'utiliser l'IA au cours des 12 prochains mois, contre 14,5 % un an plus tôt (Statistics Canada, oct. 2026).
• 26 % des entreprises britanniques utilisaient au moins un type d'IA en mars 2026, soit 8 points de plus en un an, et 45 % parmi celles de 250 salariés ou plus (Office for National Statistics, avr. 2026).

Jusqu'où les grandes entreprises sont-elles allées avec l'IA ?

La plupart des grandes entreprises utilisent l'IA quelque part, mais moins de la moitié l'ont déployée à grande échelle dans l'ensemble de l'entreprise. 44 % des répondants de McKinsey disent que l'IA est déployée à grande échelle dans leur entreprise, contre 38 % un an plus tôt (McKinsey, août 2026).

• Près de neuf répondants sur dix déclarent utiliser régulièrement l'IA dans au moins une fonction de l'entreprise (McKinsey, août 2026).
• 54 % des répondants d'entreprises réalisant 1 milliards de dollars de chiffre d'affaires ou plus déclarent déployer l'IA à grande échelle, contre un tiers dans les plus petites entreprises (McKinsey, août 2026).
• La part des grandes entreprises qui déploient des agents IA à grande échelle est passée de 27 % à 40 % en un an, tandis que celle des petites entreprises est restée à 22 % (McKinsey, août 2026).
• 32 % des répondants disent que leur entreprise a décidé de ne pas acheter au moins un logiciel, car elle pouvait développer la fonctionnalité avec des outils de codage IA (McKinsey, août 2026).
• Environ 20 % disent que les coûts d'exploitation de l'IA, y compris le coût des tokens, ont limité l'usage de l'IA dans leur entreprise (McKinsey, août 2026).
• Les entreprises très performantes en IA, qui lui attribuent au moins 5 % de leur résultat d'exploitation, sont restées à environ 6 % des répondants (McKinsey, août 2026).

Combien de travailleurs utilisent l'IA générative au travail ?

Les travailleurs ont adopté l'IA plus vite que leurs employeurs. Les enquêtes auprès des personnes révèlent un usage bien plus élevé que celles auprès des entreprises, ce qui signifie qu'une grande partie de l'IA utilisée au travail s'installe sans programme d'entreprise derrière.

Quelle part des travailleurs utilise l'IA au travail ?

Entre quatre et cinq travailleurs américains sur dix utilisent l'IA générative pour le travail, selon l'enquête et la période sur laquelle elle porte. La Real-Time Population Survey situe le taux d'adoption au travail chez les adultes en emploi à 45,2 % au T2 2026, contre 37,4 % au T3 2025 (Real-Time Population Survey via FRED, août 2026).

• 52 % des salariés américains disent utiliser l'IA dans leur poste, 30 % s'en servent plusieurs fois par semaine ou plus et 15 % tous les jours (Gallup, juil. 2026).
• 47 % des salariés américains disent que leur organisation a mis en place des outils d'IA, contre 41 % un trimestre plus tôt (Gallup, juil. 2026).
• 21 % des travailleurs américains disent qu'une partie au moins de leur travail est réalisée avec l'IA, contre 16 % en 2024 (Pew Research Center, mars 2026).
• Environ 24 % des travailleurs qui utilisent l'IA au travail s'en sont servis tous les jours la semaine précédant l'enquête (U.S. Census Bureau, août 2026).
• 75 % des utilisateurs d'IA titulaires d'une licence l'ont utilisée au moins un jour cette semaine-là, contre 59 % de ceux qui ont au plus un diplôme de fin d'études secondaires (U.S. Census Bureau, août 2026).
• 30 % des utilisateurs masculins d'IA s'en sont servis tous les jours cette semaine-là, contre 17 % des utilisatrices (U.S. Census Bureau, août 2026).

Pew demande si l'IA fait une partie de votre travail, Gallup si vous l'utilisez dans votre poste, et le Census Bureau porte sur 11 tâches précises. Les questions plus étroites donnent des résultats plus bas.

Combien de temps l'IA fait-elle gagner au travail ?

Une heure ou deux par semaine pour la plupart des utilisateurs, pas une journée. 31 % des travailleurs qui avaient utilisé l'IA la semaine précédant l'enquête ont dit qu'elle leur avait fait gagner une à deux heures, et 25 % de plus moins d'une heure (U.S. Census Bureau, août 2026).

• 15 % ont dit que l'IA leur avait fait gagner trois à quatre heures, et 15 % autres plus de quatre heures (U.S. Census Bureau, août 2026).
• 10 % ont dit que l'IA ne leur avait fait gagner aucun temps et 4 % qu'elle avait allongé leur travail (U.S. Census Bureau, août 2026).
• L'IA générative a contribué à 6,3 % de toutes les heures de travail aux États-Unis au T2 2026, contre 4,1 %, et a permis d'économiser 2,2 % des heures travaillées, contre 1,6 % (St. Louis Fed, FRED Blog, août 2026).
• La part des adultes en emploi ayant utilisé l'IA générative pour le travail la semaine précédente est passée de 28,2 % au T3 2024 à 39,2 % au T2 2026 (St. Louis Fed, FRED Blog, août 2026).
• Les usages les plus courants au travail étaient la recherche d'informations (37 %), la rédaction de communications ou de documentation (32 %) et la production d'idées (32 %) (U.S. Census Bureau, août 2026).
• 77 % des salariés qui utilisent l'IA pour le codage ou l'automatisation des processus disent qu'elle a amélioré leur productivité, la meilleure note parmi tous les usages (Gallup, juil. 2026).
• Dans une étude portant sur 5 179 agents du support client, un assistant IA a augmenté le nombre de problèmes résolus par heure de 14 % en moyenne, et de 34 % chez les novices (NBER, nov. 2023).

Dans quelle mesure l'IA est-elle utilisée par les travailleurs hors des États-Unis ?

L'usage au Canada et en Europe ressemble beaucoup à celui des États-Unis, avec les mêmes écarts importants selon l'âge, le niveau d'études et le secteur.

• 41,6 % des travailleurs canadiens ont utilisé au moins une technologie d'IA ou d'automatisation dans leur emploi au cours de l'année jusqu'en mars 2026, et 35,9 % des outils d'IA générative (Statistics Canada, juil. 2026).
• L'usage de l'IA générative au travail allait de 65,6 % des travailleurs canadiens dans les services professionnels, scientifiques et techniques à 16,3 % dans l'hébergement et la restauration (Statistics Canada, juil. 2026).
• Seuls 11,6 % des utilisateurs canadiens d'IA générative s'en servent pour la plupart ou la quasi-totalité de leurs tâches (Statistics Canada, juil. 2026).
• 33 % des personnes de 16 à 74 ans dans l'UE ont utilisé des outils d'IA générative au cours des trois mois précédant l'enquête de 2025 (Eurostat, mars 2026).
• 64 % des Européens de 16 à 24 ans ont utilisé l'IA générative, contre 7 % des 65-74 ans (Eurostat, mars 2026).
• 41,1 % des personnes en emploi dans l'OCDE utilisent des outils d'IA générative, contre 12,5 % des retraités et autres inactifs (OECD, janv. 2026).
• 57 % des salariés interrogés dans une étude portant sur 47 pays disent cacher leur usage de l'IA et présenter comme le leur un travail généré par l'IA (KPMG et University of Melbourne, avr. 2025).

Combien d'argent est investi dans l'IA ?

Les dépenses en IA sont désormais assez importantes pour apparaître dans les comptes nationaux. L'essentiel finance des centres de données, et les entreprises qui les construisent règlent la facture en grande partie grâce à leur propre flux de trésorerie.

Combien le monde dépensera-t-il en IA en 2026 ?

L'essentiel va à l'infrastructure. Gartner chiffre les dépenses d'infrastructure IA à 1,48 billions de dollars en 2026, plus de la moitié de sa prévision totale pour l'IA (Gartner, sept. 2026).

• Gartner prévoit 576,5 milliards de dollars de dépenses en services IA et 461,6 milliards de dollars en logiciels IA en 2026 (Gartner, sept. 2026).
• Les dépenses en modèles d'IA générative sont prévues à 28,3 milliards de dollars en 2026, une petite part du total (Gartner, sept. 2026).
• Gartner prévoit des dépenses totales en IA de 3,64 billions de dollars en 2027 (Gartner, sept. 2026).
• En janvier, la prévision de Gartner pour 2026 était de 2,52 billions de dollars : l'estimation a donc été relevée au fil de l'année (Gartner, janv. 2026).
• Les investissements mondiaux des entreprises dans l'IA ont atteint 581,7 milliards de dollars en 2025, en hausse de 130 % (Stanford HAI, avr. 2026).
• Les investissements privés américains dans l'IA, à 285,9 milliards de dollars en 2025, représentaient 23,1 fois ceux de la Chine, à 12,4 milliards de dollars (Stanford HAI, avr. 2026).
• Epoch AI estime que les dépenses d'investissement totales dans l'IA approcheront 1 billions de dollars par an en 2026, soit près de 1 % de la production mondiale (Epoch AI, mai 2026).

Les prévisions de dépenses varient fortement d'un cabinet à l'autre, car chacun trace différemment la frontière de ce qu'est la « dépense en IA ». Comparez les chiffres d'un même cabinet dans le temps plutôt que de mélanger les sources.

Combien de capital-risque va aux startups d'IA ?

Plus de 70 % du capital mondial investi dans les startups au T2 2026 est allé à des entreprises axées sur l'IA, contre un peu moins de 50 % un an plus tôt (Crunchbase, juil. 2026).

• Le financement mondial en capital-risque a atteint 510 milliards de dollars au premier semestre 2026, soit plus que les 440 milliards de dollars investis sur toute l'année 2025 (Crunchbase, juil. 2026).
• Anthropic a levé 65 milliards de dollars au T2 2026, près d'un tiers de tout le capital-risque du trimestre (Crunchbase, juil. 2026).
• 16 entreprises ont levé des tours de table d'au moins 1 milliards de dollars au T2 2026, pour un total de 108,6 milliards de dollars (Crunchbase, juil. 2026).
• Les investissements privés dans l'IA dans le monde ont atteint 344,7 milliards de dollars en 2025, soit 127,5 % de plus qu'en 2024 (Stanford HAI, avr. 2026).
• Le nombre de nouvelles entreprises d'IA financées a augmenté de 71 % en 2025, et l'IA générative a capté près de la moitié de tous les financements privés dans l'IA (Stanford HAI, AI Index 2026, avr. 2026).

Combien les géants de la tech dépensent-ils dans les centres de données ?

Les dépenses d'investissement des plus grandes plateformes croissent plus vite que leur chiffre d'affaires. Amazon a dépensé 54,2 milliards de dollars en immobilisations corporelles au T2 2026, contre 32,2 milliards de dollars un an plus tôt (Amazon, juil. 2026).

• Les achats d'immobilisations corporelles d'Amazon ont atteint 173,0 milliards de dollars sur les 12 mois jusqu'en juin 2026 (Amazon, juil. 2026).
• Les achats d'immobilisations corporelles d'Alphabet ont atteint 132,4 milliards de dollars sur les 12 mois jusqu'en juin 2026 (Alphabet, juil. 2026).
• Meta prévoit des dépenses d'investissement de 130 à 145 milliards de dollars en 2026 (Meta, juil. 2026).
• Les dépenses d'investissement des plus grandes entreprises technologiques ont dépassé 400 milliards de dollars en 2025 et devraient encore augmenter de 75 % en 2026 (IEA, avr. 2026).
• Côté chiffre d'affaires, l'activité IA d'Amazon et son activité de puces ont chacune dépassé un rythme annuel de 25 milliards de dollars (Amazon, juil. 2026).
• Le chiffre d'affaires de Google Cloud a progressé de 82 % au T2 2026, et son carnet de commandes a atteint 514 milliards de dollars (Alphabet, juil. 2026).
• Les API de modèles de Google traitent environ 22 milliards de tokens par minute, contre 16 milliards un trimestre plus tôt (Alphabet, juil. 2026).
• Le chiffre d'affaires d'Azure, chez Microsoft, a dépassé pour la première fois 100 milliards de dollars sur un exercice (Microsoft, juil. 2026).

À quelle vitesse les modèles d'IA et les ordinateurs qui les font tourner progressent-ils ?

L'échelle reste le moteur des progrès. La puissance de calcul, les puces et l'approvisionnement en électricité croissent tous plusieurs fois plus vite que presque tout le reste de l'économie, alors que les laboratoires de pointe en disent de moins en moins sur la façon dont leurs modèles sont conçus.

Qui construit les modèles d'IA les plus performants ?

Des entreprises, surtout américaines et chinoises. L'industrie a produit plus de 90 % des modèles d'IA notables en 2025, et les États-Unis ont produit 59 modèles notables contre 35 pour la Chine (Stanford HAI, AI Index 2026, avr. 2026).

• En mars 2026, le meilleur modèle américain ne devançait le meilleur modèle chinois que de 2,7 % (Stanford HAI, avr. 2026).
• Le meilleur modèle fermé devançait le meilleur modèle à poids ouverts de 3,3 % en mars 2026, contre 0,5 % en août 2024 (Stanford HAI, AI Index 2026, avr. 2026).
• Quatre entreprises se tenaient à moins de 25 points Elo les unes des autres au classement Arena en mars 2026 (Stanford HAI, AI Index 2026, avr. 2026).
• Le score moyen du Foundation Model Transparency Index est passé de 58 à 40, et les modèles les plus performants sont souvent ceux qui divulguent le moins (Stanford HAI, avr. 2026).
• Le nombre de chercheurs en IA qui s'installent aux États-Unis a chuté de 89 % depuis 2017, et de 80 % rien que sur la dernière année (Stanford HAI, avr. 2026).
• Les modèles de pointe ont gagné 30 points de pourcentage en un an sur Humanity's Last Exam, un test conçu pour être difficile pour l'IA (Stanford HAI, AI Index 2026, avr. 2026).

À quelle vitesse la puissance de calcul de l'IA croît-elle ?

Le parc mondial installé de puces d'IA en puissance de calcul croît d'environ 3,4 fois par an (Epoch AI, févr. 2026).

• La capacité mondiale de calcul pour l'IA a atteint 17,1 millions d'équivalents H100, en croissance de 3,3 fois par an depuis 2022, Nvidia en fournissant plus de 60 % (Stanford HAI, AI Index 2026, avr. 2026).
• Les performances par dollar des puces d'IA progressent de 49 % par an depuis 2023 (Epoch AI, févr. 2026).
• Le coût d'entraînement des modèles de pointe augmente d'environ 3,5 fois par an (Epoch AI, févr. 2026).
• OpenAI a terminé 2025 avec 1,9 gigawatt de capacité en centres de données, contre 0,6 GW en 2024 et 0,2 GW en 2023 (Epoch AI, mai 2026).
• OpenAI utilisait environ 10 % à 15 % de la puissance de calcul IA opérationnelle mondiale fin 2025 (Epoch AI, mai 2026).
• Google et Meta possèdent à eux deux environ un tiers de la puissance de calcul IA mondiale (Epoch AI, mai 2026).

Quelle quantité d'électricité les centres de données IA consomment-ils ?

Encore une petite part de l'électricité mondiale, mais qui augmente vite. Les centres de données ont consommé environ 485 TWh en 2025, et l'AIE s'attend à ce que ce chiffre double à peu près pour atteindre 950 TWh d'ici 2030, soit environ 3 % de la demande mondiale (IEA, avr. 2026).

• L'énergie consommée par tâche d'IA a baissé d'au moins un ordre de grandeur par an ces dernières années (IEA, avr. 2026).
• Les commandes de turbines à gaz ont bondi de 70 % en 2025, signe de tension dans la chaîne d'approvisionnement énergétique (IEA, avr. 2026).
• Dans le scénario de référence de l'AIE, la consommation d'électricité des serveurs accélérés, tirée surtout par l'IA, croît de 30 % par an jusqu'en 2030 (IEA, avr. 2025).
• Les centres de données américains ont consommé environ 4,4 % de l'électricité des États-Unis en 2023 et pourraient en consommer 6,7 % à 12 % d'ici 2028 (Lawrence Berkeley National Laboratory, janv. 2025).
• La consommation d'électricité des centres de données américains est passée de 58 TWh en 2014 à 176 TWh en 2023 (Lawrence Berkeley National Laboratory, janv. 2025).
• La capacité électrique des centres de données IA a atteint 29,6 GW, soit à peu près la demande de pointe de l'État de New York (Stanford HAI, avr. 2026).
• L'entraînement de Grok 4 a émis environ 72 816 tonnes d'équivalent CO2 (Stanford HAI, avr. 2026).

L'IA supprime-t-elle des emplois ?

Pas dans l'ensemble de l'économie, du moins pas encore. Les dégâts restent circonscrits : moins d'embauches de débutants dans les métiers exposés, et une part croissante de licenciements que les employeurs attribuent à l'IA.

Combien de suppressions de postes sont imputées à l'IA ?

L'IA a été la raison la plus citée pour les suppressions de postes annoncées aux États-Unis cinq mois de suite, de mars à juillet 2026 (Challenger, Gray & Christmas, sept. 2026).

• En août 2026, l'IA est tombée à la quatrième raison la plus citée, avec 3 462 suppressions, son total mensuel le plus bas depuis décembre 2025 (Challenger, Gray & Christmas, sept. 2026).
• En juillet 2026, l'IA était à l'origine de 10 970 suppressions annoncées, soit 33 % du total du mois (Challenger, Gray & Christmas, août 2026).
• Depuis 2023, année où Challenger a commencé à la suivre comme motif, l'IA avait été citée dans 184 538 annonces de suppressions de postes à fin juillet 2026 (Challenger, Gray & Christmas, août 2026).
• Le total des suppressions de postes annoncées aux États-Unis jusqu'en août 2026 s'élevait à 529 914, soit 41 % de moins que sur la même période de 2025 (Challenger, Gray & Christmas, sept. 2026).
• 5 % des entreprises britanniques utilisant l'IA ont déclaré qu'elle avait réduit leurs effectifs, et 7 % de celles de 10 salariés ou plus (Office for National Statistics, avr. 2026).
• 39 % des répondants de McKinsey s'attendent à ce que l'IA réduise les effectifs totaux de leur entreprise dans l'année à venir, contre 32 % auparavant (McKinsey, août 2026).

Les annonces de suppressions de postes montrent ce que disent les employeurs, pas ce que l'IA a provoqué. Certaines entreprises invoquent l'IA pour expliquer des suppressions qu'elles auraient décidées de toute façon.

Les jeunes travailleurs perdent-ils leur emploi à cause de l'IA ?

Dans les métiers les plus exposés, oui. L'emploi des 22-25 ans dans les deux groupes de métiers les plus exposés à l'IA a reculé d'environ 11 % entre novembre 2022 et juin 2026, alors que celui de la même tranche d'âge dans les métiers les moins exposés a progressé d'environ 10 % (Stanford Digital Economy Lab, août 2026).

• L'écart vient surtout du fait que les entreprises embauchent moins de jeunes, et non qu'elles en licencient davantage (Stanford Digital Economy Lab, août 2026).
• L'emploi des développeurs de logiciels américains de 22 à 25 ans a reculé de près de 20 % depuis 2024, alors que les effectifs de leurs aînés augmentent (Stanford HAI, avr. 2026).
• Le Budget Lab de Yale constate que les indicateurs d'usage de l'IA ne montrent à ce jour aucun lien avec les variations de l'emploi ou du chômage (Yale Budget Lab, sept. 2026).
• Au Danemark, en rapprochant des enquêtes sur les chatbots IA des registres de paie, des économistes n'ont trouvé aucun effet sur les revenus ni sur les heures travaillées, excluant tout effet supérieur à 2 % deux ans après le lancement de ChatGPT (NBER, mars 2026).

L'IA créera-t-elle plus d'emplois qu'elle n'en supprimera ?

Les employeurs s'attendent à un gain net. Les entreprises interrogées par le Forum économique mondial prévoient 170 millions de nouveaux postes et 92 millions de postes supprimés d'ici 2030, soit un gain net de 78 millions (World Economic Forum, janv. 2025).

• 77 % des employeurs prévoient de faire monter leurs salariés en compétences face à l'IA, et 41 % de réduire leurs effectifs à mesure que l'IA automatise des tâches (World Economic Forum, janv. 2025).
• Environ 1 offre d'emploi sur 10 dans les économies avancées demande au moins une compétence nouvelle, et cette fréquence est environ moitié moindre dans les marchés émergents (IMF, janv. 2026).
• Les offres d'emploi qui exigent de nouvelles compétences proposent des salaires supérieurs de 3 % à 3,4 % aux États-Unis et au Royaume-Uni (IMF, janv. 2026).
• Seuls 33 % des Américains s'attendent à ce que l'IA améliore leur emploi, contre une moyenne mondiale de 40 % (Stanford HAI, avr. 2026).

Peut-on faire confiance à l'IA, et qui écrit les règles ?

La confiance ne suit pas l'usage. Les gens s'appuient sur l'IA tous les jours tout en doutant de ce qu'elle leur dit, et les législateurs comblent le vide un État et une échéance à la fois.

Que pensent les gens de l'intelligence artificielle ?

Ils restent méfiants. Moins de la moitié des gens lui font confiance : 46 % des personnes interrogées dans 47 pays se disent prêtes à faire confiance aux systèmes d'IA (KPMG et University of Melbourne, avr. 2025).

• Une médiane de 34 % des adultes de 25 pays sont plus inquiets qu'enthousiastes à propos de l'IA dans la vie quotidienne, et 16 % sont plus enthousiastes qu'inquiets (Pew Research Center, oct. 2025).
• Quand Pew a posé la question aux Américains pour la première fois en 2021, 37 % se disaient plus inquiets qu'enthousiastes (Pew Research Center, mars 2026).
• 59 % des personnes interrogées dans une enquête mondiale se disent optimistes quant aux bénéfices de l'IA, contre 52 % auparavant, tandis que 52 % disent que l'IA les rend nerveux (Stanford HAI, avr. 2026).
• 66 % des personnes se fient aux réponses de l'IA sans en vérifier l'exactitude, et 56 % disent avoir commis des erreurs dans leur travail à cause de l'IA (KPMG et University of Melbourne, avr. 2025).

À quelle fréquence l'IA se trompe-t-elle ?

Assez souvent pour que chaque réponse doive être vérifiée. Lorsque des journalistes de 22 médias audiovisuels publics ont examiné plus de 3 000 réponses de ChatGPT, Copilot, Gemini et Perplexity, 45 % présentaient au moins un problème important (EBU, oct. 2025).

• 31 % des réponses présentaient de graves problèmes de sourçage, et 20 % de gros problèmes d'exactitude, comme des détails inventés (EBU, oct. 2025).
• Gemini présentait des problèmes importants dans 76 % de ses réponses, soit plus du double des autres assistants (EBU, oct. 2025).
• Sur un nouveau benchmark d'exactitude, les taux d'hallucination de 26 modèles de premier plan allaient de 22 % à 94 % (Stanford HAI, AI Index 2026, avr. 2026).
• Le meilleur modèle lisait correctement les horloges analogiques dans 50,6 % des cas, contre 90,1 % pour les humains (Stanford HAI, AI Index 2026, avr. 2026).
• Les signalements médiatiques d'incidents et de risques liés à l'IA sont passés en moyenne de 92 à 324 par mois entre 2022 et 2025 (OECD, févr. 2026).
• La part des incidents d'IA signalés liés aux cyberattaques et à la fraude a été multipliée par 2,7 en trois ans et demi (OECD, févr. 2026).

Si les assistants IA se trompent sur l'actualité, ils se trompent aussi sur les marques. Ce qu'ils disent d'une entreprise dépend des sources qu'ils trouvent et auxquelles ils font confiance.

Comment l'IA est-elle réglementée ?

Surtout par l'UE et par les États américains. Le règlement européen sur l'IA est devenu applicable le 2 août 2026, les règles pour les usages à haut risque, comme le recrutement, l'éducation et le contrôle aux frontières, étant repoussées au 2 décembre 2027 (European Commission, août 2026).

• Les interdictions de pratiques d'IA prohibées s'appliquaient à partir du 2 février 2025, et les obligations pour les modèles d'IA à usage général à partir du 2 août 2025 (European Commission, août 2026).
• Les règles pour les systèmes à haut risque intégrés dans des produits réglementés, comme les machines et les dispositifs médicaux, s'appliquent désormais à partir du 2 août 2028, après l'entrée en vigueur de l'omnibus sur l'IA le 27 juillet 2026 (European Commission, août 2026).
• La Californie a promulgué 20 lois liées à l'IA en 2025, le Texas 12 et New York 10 (Stanford HAI, AI Index 2026, avr. 2026).
• Les États-Unis ont adopté 25 lois liées à l'IA entre 2016 et 2025, plus que tout autre pays du G20, devant la Corée du Sud avec 17 (Stanford HAI, AI Index 2026, avr. 2026).
• 70 % des personnes disent qu'une réglementation de l'IA est nécessaire, mais seulement 43 % jugent les lois actuelles adaptées (KPMG et University of Melbourne, avr. 2025).
• 31 % des Américains font confiance à leur gouvernement pour réglementer l'IA, le niveau le plus bas parmi les pays interrogés (Stanford HAI, avr. 2026).

Méthodologie et sources

Nous n'avons retenu un chiffre qu'après l'avoir retracé jusqu'à l'organisation qui l'a produit et avoir ouvert cette page pour confirmer le chiffre et sa date. Les chiffres cités dans des synthèses, y compris les pages de statistiques de concurrents, ont été remontés jusqu'à l'étude d'origine ou écartés. La plupart des chiffres proviennent d'offices statistiques, de banques centrales, d'organismes internationaux, de documents financiers d'entreprises et de recherches universitaires ; les instituts d'enquête (McKinsey, Gallup, KPMG, Pew) et les fournisseurs de données (Crunchbase, Gartner, Challenger, Epoch AI) sont nommés dans chaque citation. Lorsque deux sources mesurent des choses différentes, comme l'adoption pondérée par entreprise et celle pondérée par l'emploi, nous le précisons au lieu de les confondre. Cette page est vérifiée et actualisée chaque mois.

Sources

• Alphabet, Second Quarter 2026 Results (Form 8-K Exhibit 99.1)
• Alphabet, Q2 2026 earnings call remarks
• Amazon, Amazon.com Announces Second Quarter Results
• Challenger, Gray & Christmas, August 2026 Challenger Report
• Challenger, Gray & Christmas, July 2026 Challenger Report
• Crunchbase, Global Startup Investment Hit Record $510B In H1 2026
• EBU and BBC, News Integrity in AI Assistants
• Epoch AI, Trends in AI
• Epoch AI, Frontier labs don't use most AI compute (yet)
• European Commission, AI Act
• Eurostat, 20% of EU enterprises use AI technologies
• Eurostat, Use of artificial intelligence by individuals
• Federal Reserve Board, Monitoring AI Adoption in the US Economy
• Gallup, Organizational AI Adoption Jumps Six Points
• Gartner, Worldwide AI Spending to Grow 49.5% in 2026
• Gartner, Worldwide AI Spending Will Total $2.5 Trillion in 2026
• IEA, Key Questions on Energy and AI
• IEA, Energy and AI: Energy demand from AI
• IMF, Bridging Skill Gaps for the Future: New Jobs Creation in the AI Age (SDN/2026/001)
• KPMG and University of Melbourne, Trust, attitudes and use of AI: a global study 2025
• Lawrence Berkeley National Laboratory, 2024 United States Data Center Energy Usage Report
• McKinsey, The state of AI in 2026
• Meta, Second Quarter 2026 Results
• Microsoft, Fiscal Year 2026 Fourth Quarter Results
• NBER, Generative AI at Work (Brynjolfsson, Li and Raymond)
• NBER, Large Language Models, Small Labor Market Effects (Humlum and Vestergaard)
• OECD, AI use by individuals surges across the OECD
• OECD, Trends in AI incidents and hazards reported by the media
• Office for National Statistics, Business insights and impact on the UK economy, 2 April 2026
• Pew Research Center, Concern and excitement about AI around the world
• Pew Research Center, Key findings about how Americans view artificial intelligence
• Real-Time Population Survey (Bick, Blandin and Deming), Generative AI adoption rate overall, via FRED
• Real-Time Population Survey (Bick, Blandin and Deming), Generative AI adoption rate for work, via FRED
• St. Louis Fed, FRED Blog: Does generative AI save time at work?
• Stanford Digital Economy Lab, Canaries in the Coal Mine? (revised August 2026)
• Stanford Digital Economy Lab, Canaries in the Coal Mine? full paper, August 2026
• Stanford HAI, AI Index Report 2026
• Stanford HAI, Inside the AI Index: 12 Takeaways from the 2026 Report
• Statistics Canada, AI use by businesses in Canada, second quarter of 2026
• Statistics Canada, Planned use of AI by businesses, third quarter of 2026
• Statistics Canada, Use of generative AI tools among workers
• U.S. Census Bureau, AI use at work (Household Trends and Outlook Pulse Survey)
• World Economic Forum, Future of Jobs Report 2025
• Yale Budget Lab, Tracking the Impact of AI on the Labor Market

Glossaire

• IA générative : IA qui produit du texte, des images, du code ou de l'audio à partir d'une instruction.
• LLM : grand modèle de langage, le type de modèle à l'origine de la plupart des outils d'IA générative.
• Agent IA : système d'IA qui exécute seul des tâches en plusieurs étapes, comme lancer du code ou remplir des formulaires.
• BTOS : la Business Trends and Outlook Survey du Census Bureau, menée auprès des entreprises employeuses américaines.
• RPS : la Real-Time Population Survey, une enquête auprès des adultes américains menée par les économistes Alexander Bick, Adam Blandin et David Deming.
• Pondéré par entreprise ou pondéré par l'emploi : compter chaque entreprise une fois, ou pondérer les entreprises selon le nombre de personnes qu'elles emploient.
• EBIT : bénéfice avant intérêts et impôts, une mesure du résultat d'exploitation.
• Capex : dépenses d'investissement, c'est-à-dire dépenses en actifs à longue durée de vie tels que les centres de données et les puces.
• Équivalent H100 (H100e) : unité qui exprime la puissance de calcul en nombre de puces Nvidia H100.
• Puissance de calcul d'entraînement : volume total de calcul utilisé pour entraîner un modèle, mesuré en opérations en virgule flottante (FLOP).
• TWh / GW : le térawattheure mesure l'électricité consommée dans la durée ; le gigawatt mesure la puissance disponible à un instant donné.
• Hallucination : réponse d'IA qui présente comme un fait quelque chose de faux.
• IA à usage général (GPAI) : dans le règlement européen sur l'IA, modèles capables d'exécuter un large éventail de tâches, comme les grands modèles de langage.
• OCDE : l'Organisation de coopération et de développement économiques, un groupe de 38 pays pour la plupart à revenu élevé.