Comprendre les statistiques suisses sur l'intelligence artificielle en entreprise

Ce que mesurent vraiment les statistiques suisses de l'IA en entreprise

Le portail PME de la Confédération retient une définition large : « l'intelligence artificielle (IA) vise à imiter les capacités de réflexion humaine. Elle désigne l'ensemble des technologies et des théories permettant de simuler l'intelligence humaine ».

À la différence des programmes informatiques classiques, l'IA traite et analyse de grandes quantités de données (Big Data). Elle apprend de l'expérience selon le principe du machine-learning : plus les données sont qualitatives, plus elle identifie des modèles et s'améliore, jusqu'à devenir prédictive. Ses bases remontent aux années 1950, notamment aux travaux du mathématicien Alan Turing.

Sous cette même étiquette, les usages varient fortement. La Confédération cite la reconnaissance vocale, les chatbots qui assurent un support client instantané 24 h sur 24, l'automatisation et l'accélération de tâches RH, ou encore la gestion automatique d'un réseau (eaux, feux de circulation, éclairage public). Une enquête demandant si l'entreprise « utilise l'IA » agrège donc des réalités qui n'ont ni le même coût, ni le même impact, ni le même degré d'intégration.

Conséquence pour lire les taux : un pourcentage d'adoption ne mesure ni la maturité, ni l'intensité d'usage. Il indique qu'une entreprise a coché « oui », pas le nombre de processus concernés ni celui des collaborateurs qui l'utilisent chaque semaine.

La Confédération rappelle que « l'intervention de personnes demeure indispensable pour programmer la machine, introduire les bons critères, lui poser les bonnes questions ». Une « coopération avec l'homme s'avère indispensable » pour que l'IA ait une réelle utilité.

PME suisses : 22 %, 34 % ou 55 % ? Pourquoi les taux d'adoption divergent

L'étude Sotomo pour AXA donne le taux le plus élevé. En 2024, plus de la moitié des PME suisses (55 %) avaient intégré l'IA dans leurs processus de travail. Le portail PME de la Confédération reprend ce chiffre. Il provient toutefois d'une étude commandée par un assureur, pas d'une statistique publique.

L'étude ICT Journal publiée en octobre 2025 donne le taux le plus bas. L'adoption de l'IA par les PME suisses est passée de 22 % en 2024 à 34 % en 2025, soit une progression de 55 % en un an. Le guide qui reprend ces données les attribue tantôt à l'ICT Journal, tantôt à « KMU admin ». La chaîne de citation est donc fragile.

Pour 2024, deux sources donnent 55 % et 22 %. L'écart ne se tranche pas en choisissant le chiffre qui arrange. Il s'analyse en vérifiant trois paramètres : l'année exacte de la mesure, la population interrogée (taille d'entreprise, secteur, région) et la formulation de la question.

« Avoir intégré l'IA dans ses processus de travail » n'est pas la même chose qu'« utiliser un outil d'IA », ni qu'« avoir testé une solution ». Sans alignement de ces trois paramètres, les taux ne sont pas comparables.

Le cas genevois : 54 % des PME sondées ont intégré l'IA, 46 % non

L'analyse publiée par PwC en décembre 2024 porte sur l'impact de l'intelligence artificielle sur l'économie genevoise. Elle relève un clivage parmi les PME genevoises sondées. 54 % avaient intégré l'IA dans leurs processus opérationnels ; 46 % ne l'avaient pas fait. Le résultat porte sur des entreprises interrogées dans un seul canton.

Ce contrepoint régional montre qu'une moyenne nationale peut recouvrir des situations cantonales très différentes. Il rappelle aussi qu'un sondage cantonal auprès de PME n'est pas un recensement. Le chiffre décrit l'échantillon interrogé à une date donnée, pas l'ensemble du tissu économique romand ou suisse.

Répartition des PME genevoises selon leur adoption de l'IA (2024)

Ce que les entreprises disent y gagner : efficacité, heures économisées et emploi

Parmi les effets déclarés, 57 % des employeurs suisses rapportent une amélioration de leur efficacité grâce à l'IA en 2025. C'était 46 % l'année précédente. Les PME qui ont adopté l'IA déclarent économiser en moyenne huit heures par semaine sur des tâches répétitives.

Ces deux indicateurs sont des déclarations d'employeurs, pas des mesures de productivité. Ils reflètent ce que les entreprises perçoivent à un moment donné. Ils varient selon la formulation de l'enquête et le type de tâches pris en compte.

Les huit heures hebdomadaires sont une moyenne auto-déclarée. Elle ne dit pas quelles tâches ont disparu, ni si le temps libéré a été réaffecté.

Sur l'emploi, le discours est plus prudent que le débat public ne le suggère. Malgré des gains d'efficacité prévisibles, seule une minorité de PME prévoit une réduction de personnel à cause de l'IA, selon l'étude d'AXA. La Confédération souligne en outre que l'intervention humaine reste indispensable pour programmer la machine, introduire les bons critères et poser les bonnes questions.

L'IA devient un atout stratégique : attentes, non-usage et usage quotidien

Les indicateurs d'attitude évoluent plus vite que les taux d'équipement. 45 % des PME considèrent désormais l'IA comme un atout stratégique, soit 10 points de plus en un an. La proportion de PME n'ayant jamais utilisé l'IA est passée de 45 % à 29 %. Environ une entreprise sur trois reste donc, à ce stade, sans aucun contact avec ces outils.

Côté grand public, plus de 75 % de la population suisse utiliserait des outils d'IA au quotidien. Un relevé publié en septembre 2025 indique que les attentes et le potentiel autour de l'IA continuent de croître, avec 74 % des personnes interrogées, en hausse de 5 points de pourcentage.

Le décalage à surveiller se situe entre ces deux plans. Une diffusion massive dans les usages personnels ne se traduit pas automatiquement par une intégration dans les processus d'entreprise. Un collaborateur qui utilise un assistant de rédaction à titre privé ne transforme pas son employeur en PME « utilisatrice d'IA » au sens des enquêtes. Cela vaut tant que l'outil n'est pas encadré, relié aux données de l'entreprise et inscrit dans un processus.

Comment lire ces statistiques sans se tromper

Première règle : ne comparer que des chiffres de même année, de même population et de même définition. L'exemple 2024 le montre, avec 55 % et 22 % pour la même année. La coexistence de plusieurs séries (Sotomo/AXA, ICT Journal, sondage genevois PwC) impose cette exigence. Avant de citer un taux, il faut répondre à trois questions : qui a été interrogé, quand, et à quelle question exacte.

Deuxième règle : traiter les taux auto-déclarés comme des perceptions. Un dirigeant qui répond « oui » n'a pas forcément déployé une gouvernance des données, formé ses équipes ou mesuré un retour sur investissement. Le Conseil fédéral décrit lui-même l'usage de l'IA dans l'administration fédérale comme « ponctuel » à ce stade. Il prépare pourtant un système interne d'IA générative et une place de marché de modules IA. L'écart entre usage ponctuel et outillage systématique est précisément ce que les taux agrégés effacent.

Troisième règle : séparer trois niveaux que les enquêtes confondent souvent — l'expérimentation, l'usage ponctuel par quelques collaborateurs et l'intégration dans les processus de travail. Une adoption déclarée peut relever du premier niveau alors que la question portait sur le troisième. Même bien mesurées, ces statistiques ne disent rien de la valeur réellement créée ni des risques. Le Conseil fédéral rappelle que l'IA « offre un potentiel important » mais « comporte également des risques », deux dimensions absentes d'un pourcentage d'adoption.

Avantages et risques perçus de l'IA dans les entreprises suisses

Perspectives 2026 : le cap des 50 % et après

Sur la trajectoire actuelle, la série ICT Journal compte 34 % de PME utilisatrices en 2025. Un guide pratique destiné aux PME estime que le cap des 50 % sera probablement franchi en 2026. Il s'agit d'une projection de l'auteur du guide, pas d'une mesure. Elle devra être confrontée aux prochaines données ; les écarts entre séries observés pour 2024 invitent à la prudence sur ce type d'extrapolation.

La même source annonce une évolution des cas d'usage « de l'expérimentation aux agents autonomes » dans sa feuille de route 2026. À ce stade, c'est un intitulé de programme de travail, pas un résultat observé. La distinction entre tendance documentée et direction annoncée reste nécessaire.

Du côté fédéral, le calendrier est plus balisé. Le Conseil fédéral a adopté le plan de mise en œuvre de sa stratégie en matière d'IA. Il a aussi adopté un concept de coordination des activités liées à cette technologie, sur la base des principes définis en mars pour l'utilisation de l'IA au sein de l'administration.

Au programme figurent l'analyse des domaines où l'IA peut améliorer les processus administratifs et un système interne d'IA générative pour les collaborateurs. S'y ajoutent une place de marché de « modules IA » tels que des chatbots, un guide à l'intention du personnel et les bases légales encadrant l'utilisation de l'IA.

Le point de contact du réseau de compétences en intelligence artificielle de la Confédération (CNAI) est transféré de l'Office fédéral de la statistique à la Chancellerie fédérale. Ce transfert est prévu en février 2026 via une adaptation de l'ordonnance sur la numérisation. Le budget alloué n'était pas encore fixé ; le Conseil fédéral devait se prononcer à ce sujet au printemps 2026.