Adoption de l’IA par les entreprises : une lecture géographique

L’essor de l’IA générative a démocratisé l’adoption de l’IA à grande échelle : l’utilisation des nouveaux modèles nécessite moins de compétences techniques, permet des applications flexibles et transversales et réduit les coûts d’entrée, puisque l’IA générative peut fonctionner sur des plateformes low-code / no-code. 

Pourtant, toutes les entreprises n’ont pas les mêmes capacités à l’appliquer et à en tirer profit. L’adoption de l’IA accélère de façon inégale selon la taille des entreprises, les secteurs, mais aussi selon les pays et régions. Comment expliquer ces disparités ? Quelles en sont les conséquences ? Et comment y remédier ? 

Cette note s’appuie principalement sur les publications de l’OCDE « Emerging divides in the transition to artificial intelligence » (2025) et d’Oxford Economics «.The North–South regional divide in AI adoption » (2026), ainsi que sur nos propres travaux sur la géographie des activités de la chaîne de valeur de l’IA.

1 - L’adoption de l’IA par les entreprises est inégale selon les territoires, avec des écarts croissants entre pays leaders (Corée, pays nordiques) et pays en retard (Turquie, Roumanie). Ces disparités se retrouvent à l’échelle régionale : les grandes métropoles concentrent les taux d’adoption les plus élevés.

2 - En France, l’adoption progresse mais reste inférieure à la moyenne de l’OCDE et de l’UE et se heurte principalement à un enjeu organisationnel.

3 - Plusieurs facteurs expliquent les écarts : spécialisation sectorielle, taille des entreprises, accès aux talents, maturité numérique et densité des écosystèmes.

4 - Ces dynamiques pourraient accentuer les écarts de productivité et de croissance entre territoires, avec des conséquences sociales et politiques.

5 - Des politiques publiques place-based sont nécessaires pour soutenir l’adoption de l’IA dans tous les territoires. La diffusion de l’IA suppose aussi de renforcer les coopérations internationales et les stratégies en réseau.

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