Intelligence artificielle et compétences · 25/10/2026
Exemple d’enquête : l’IA dans les PME
Usages, freins et besoins de formation : cet exemple montre comment une enquête peut éclairer un projet d’adoption de l’IA. Il présente des résultats calculés sur 200 profils simulés, une méthode explicite et des pistes pour construire un accompagnement adapté.
Exemple d’enquête. Données simulées, sans collecte auprès de répondants. Les résultats servent à illustrer la présentation et l’analyse.
Les principaux enseignements
- Dans le scénario, 70 % des profils utilisent déjà l’IA régulièrement ou occasionnellement.
- La confidentialité des données est citée par 62 % des profils parmi les freins possibles.
- 70 % des profils déclarent un besoin de formation dans cette mise en situation.
- 22 % des profils disposent de règles écrites dans le jeu de données simulées.
Profil des organisations
Base : 200 profils simulés. Une réponse par profil.
Consulter le tableau des valeurs
| Libellé | Valeur |
|---|---|
| 1 à 9 salariés | 40 |
| 10 à 49 salariés | 40 |
| 50 à 249 salariés | 20 |
La base comprend des organisations de tailles différentes. Cette répartition est construite pour montrer une segmentation ; elle ne décrit pas la structure réelle des entreprises françaises.
Niveau d’utilisation de l’IA
Base : 200 profils simulés. Une réponse par profil.
Consulter le tableau des valeurs
| Libellé | Valeur |
|---|---|
| Usage régulier | 40 |
| Usage occasionnel | 30 |
| Essais en cours | 20 |
| Aucun usage | 10 |
Dans cet exemple, 70 % des profils utilisent l’IA régulièrement ou occasionnellement. La lecture distingue les utilisateurs, les expérimentateurs et les organisations sans usage.
Fréquence des usages
Base : 200 profils simulés. Une réponse par profil.
Consulter le tableau des valeurs
| Libellé | Valeur |
|---|---|
| Chaque jour | 13.5 |
| Chaque semaine | 26.5 |
| Chaque mois | 15 |
| Plus rarement | 35 |
| Jamais | 10 |
Une adoption se comprend aussi par sa fréquence. Une utilisation quotidienne demande des habitudes de vérification et un accompagnement plus régulier qu’un essai ponctuel.
Bénéfice principalement attendu
Base : 200 profils simulés. Une réponse par profil.
Consulter le tableau des valeurs
| Libellé | Valeur |
|---|---|
| Gagner du temps | 55 |
| Améliorer la qualité | 21 |
| Apprendre plus vite | 14 |
| Bénéfice non précisé | 10 |
Le gain de temps occupe la première place dans ce scénario. Avant un déploiement, il convient de définir une tâche, un niveau de qualité attendu et une mesure du temps réellement économisé.
Besoins de formation
Base : 200 profils simulés. Une réponse par profil.
Consulter le tableau des valeurs
| Libellé | Valeur |
|---|---|
| Oui | 70 |
| À préciser | 20 |
| Non | 10 |
Le besoin d’accompagnement est illustré par 70 % de réponses positives. Une formation utile partirait des tâches de chaque métier, avec des exercices et une vérification des acquis.
Budget annuel envisageable
Base : 200 profils simulés. Une réponse par profil.
Consulter le tableau des valeurs
| Libellé | Valeur |
|---|---|
| Moins de 500 euros | 40 |
| De 500 à 2 000 euros | 30 |
| Plus de 2 000 euros | 20 |
| Budget non défini | 10 |
Le budget doit couvrir les outils, la formation et le suivi. Les catégories portent ici sur un budget envisageable, et ne mesurent ni une dépense réalisée ni une intention d’achat ferme.
Projets dans les douze mois
Base : 200 profils simulés. Une réponse par profil.
Consulter le tableau des valeurs
| Libellé | Valeur |
|---|---|
| Oui, projet identifié | 50 |
| Probablement, à préciser | 30 |
| Non | 20 |
Ce scénario distingue un projet défini d’un intérêt encore général. Une intention déclarée ne constitue pas une prévision de vente ni un engagement de déploiement.
Règles d’usage dans l’organisation
Base : 200 profils simulés. Une réponse par profil.
Consulter le tableau des valeurs
| Libellé | Valeur |
|---|---|
| Règles écrites | 22 |
| Règles en préparation | 30 |
| Aucune règle définie | 48 |
La présence de règles écrites atteint 22 % dans cet exemple. Le pilotage pourrait commencer par des consignes simples : données autorisées, validation humaine, outils retenus et interlocuteur en cas de doute.
Place de la vérification humaine
Base : 200 profils simulés. Une réponse par profil.
Consulter le tableau des valeurs
| Libellé | Valeur |
|---|---|
| Vérification systématique | 85 |
| Vérification occasionnelle | 10 |
| Aucune vérification prévue | 5 |
La validation humaine domine dans le scénario. Elle doit porter sur les faits, les sources, les données confidentielles et l’adéquation du contenu au destinataire. La responsabilité de la décision reste identifiée.
Usages actuels ou envisagés
Base : 200 profils simulés. Plusieurs réponses possibles ; total supérieur à 100 %.
Consulter le tableau des valeurs
| Libellé | Valeur |
|---|---|
| Rédaction et synthèse | 58 |
| Analyse de données | 45 |
| Relation client | 34 |
| Tâches administratives | 42 |
| Développement et automatisation | 21 |
Les réponses multiples permettent de couvrir plusieurs tâches. Les pourcentages ne s’additionnent pas à 100 %. Les usages cités doivent ensuite être reliés à une situation concrète et à un résultat vérifiable.
Freins à l’adoption
Base : 200 profils simulés. Plusieurs réponses possibles ; total supérieur à 100 %.
Consulter le tableau des valeurs
| Libellé | Valeur |
|---|---|
| Confidentialité des données | 62 |
| Manque de compétences | 56 |
| Fiabilité des résultats | 49 |
| Cadre juridique à préciser | 39 |
| Coût des solutions | 32 |
La confidentialité et les compétences occupent une place importante dans ce scénario. Il serait pertinent de traiter ces deux dimensions ensemble, au lieu de limiter l’accompagnement au choix d’un outil.
Formats d’accompagnement souhaités
Base : 200 profils simulés. Plusieurs réponses possibles ; total supérieur à 100 %.
Consulter le tableau des valeurs
| Libellé | Valeur |
|---|---|
| Ateliers par métier | 68 |
| Accompagnement sur un projet | 53 |
| Guides et modèles | 47 |
| Formation des responsables | 41 |
| Webinaires de découverte | 31 |
Les ateliers par métier et les projets accompagnés sont privilégiés dans ce jeu de données. Les réponses indiquent des préférences de format, sans préjuger de leur efficacité réelle.
Lecture par taille d’organisation
| Taille | Indicateurs du scénario | Base et précaution |
|---|---|---|
| 1 à 9 salariés | 86.2 % d’utilisateurs ; 100.0 % de besoins de formation | Base : 80 profils simulés. Aucune différence statistiquement établie. |
| 10 à 49 salariés | 88.8 % d’utilisateurs ; 25.0 % de besoins de formation | Base : 80 profils simulés. Aucune différence statistiquement établie. |
| 50 à 249 salariés | 0.0 % d’utilisateurs ; 100.0 % de besoins de formation | Base : 40 profils simulés. Aucune différence statistiquement établie. |
Ces comparaisons sont descriptives. Les profils ont été construits pour tester la lecture segmentée ; les écarts ne démontrent aucun effet de la taille de l’organisation et ne doivent pas être extrapolés à la population des PME.
Trois priorités pour un projet pilote
1. Choisir une tâche précise. Définir le problème, le résultat attendu et une situation de référence. 2. Former et sécuriser. Prévoir un atelier pratique, des règles de confidentialité et une validation humaine explicite. 3. Évaluer avant de généraliser. Suivre le temps, la qualité, les erreurs et l’usage effectif pendant six à huit semaines. Décider ensuite de poursuivre, d’ajuster ou d’arrêter. Ces pistes sont des propositions de travail illustratives. Leur pertinence doit être appréciée à partir des contraintes propres à chaque organisation.
Questionnaire - partie 1
Q1. Quelle est la taille de votre organisation ? Réponses proposées : 1 à 9 salariés ; 10 à 49 salariés ; 50 à 249 salariés. Une réponse. Q2. À quel stade se situe votre organisation dans l’utilisation de l’IA ? Réponses proposées : Usage régulier ; Usage occasionnel ; Essais en cours ; Aucun usage. Une réponse. Q3. À quelle fréquence utilisez-vous les outils d’IA dans votre travail ? Réponses proposées : Chaque jour ; Chaque semaine ; Chaque mois ; Plus rarement ; Jamais. Une réponse. Q4. Quel est le principal bénéfice que vous attendez de l’IA ? Réponses proposées : Gagner du temps ; Améliorer la qualité ; Apprendre plus vite ; Bénéfice non précisé. Une réponse. Q5. Votre organisation aurait-elle besoin d’une formation à l’IA ? Réponses proposées : Oui ; À préciser ; Non. Une réponse. Q6. Quel budget annuel votre organisation pourrait-elle consacrer aux outils et à la formation IA ? Réponses proposées : Moins de 500 euros ; De 500 à 2 000 euros ; Plus de 2 000 euros ; Budget non défini. Une réponse.
Questionnaire - partie 2
Q7. Envisagez-vous de développer les usages de l’IA dans les douze prochains mois ? Réponses proposées : Oui, projet identifié ; Probablement, à préciser ; Non. Une réponse. Q8. Votre organisation a-t-elle défini des règles d’utilisation de l’IA ? Réponses proposées : Règles écrites ; Règles en préparation ; Aucune règle définie. Une réponse. Q9. Avant d’utiliser un contenu produit par une IA, quelle vérification humaine prévoyez-vous ? Réponses proposées : Vérification systématique ; Vérification occasionnelle ; Aucune vérification prévue. Une réponse. Q10. Pour quelles tâches utilisez-vous ou envisagez-vous d’utiliser l’IA ? Réponses proposées : Rédaction et synthèse ; Analyse de données ; Relation client ; Tâches administratives ; Développement et automatisation. Plusieurs réponses possibles. Q11. Quels freins pourraient limiter l’utilisation de l’IA dans votre organisation ? Réponses proposées : Confidentialité des données ; Manque de compétences ; Fiabilité des résultats ; Cadre juridique à préciser ; Coût des solutions. Plusieurs réponses possibles. Q12. Quels formats pourraient vous aider à développer des usages utiles de l’IA ? Réponses proposées : Ateliers par métier ; Accompagnement sur un projet ; Guides et modèles ; Formation des responsables ; Webinaires de découverte. Plusieurs réponses possibles.
Méthodologie
Origine : données simulées, sans collecte auprès de répondants. Le jeu comporte 200 profils d’organisations de moins de 250 salariés, construits pour illustrer un questionnaire professionnel. Chaque profil contient les mêmes variables : taille, usages, fréquence, bénéfices attendus, formation, budget, projets, règles internes et contrôle humain. Les réponses multiples sont enregistrées comme telles. Les résultats sont calculés sans pondération : effectif d’une réponse divisé par les 200 profils de la base. Pour la comparaison par taille, le dénominateur correspond au nombre de profils du groupe. Les arrondis sont présentés à une décimale lorsque nécessaire. Aucune date de terrain, aucun recrutement réel, aucun quota représentatif et aucun intervalle de confiance ne sont revendiqués. L’édition d’octobre 2026 désigne la préparation de l’exemple, et non une période d’interrogation.
Limites et précautions de lecture
Cet exemple ne mesure pas les pratiques réelles des PME. Les profils et réponses sont simulés. Les résultats ne doivent être ni cités comme des faits de marché ni utilisés pour estimer une population, un potentiel commercial ou une évolution dans le temps. La base ne permet pas de démontrer une représentativité, une causalité ou une différence statistiquement significative. Les intentions et préférences ne valent pas engagement. Une enquête réelle nécessiterait un protocole de recrutement, une collecte, un contrôle des réponses et une méthode d’analyse adaptée. Les graphiques et la synthèse proviennent du même jeu de données. Les propositions d’action restent soumises à l’appréciation du responsable de projet.