Le consortium DavinciDoc (Efalia, Wikit et Laboratoire Hubert Curien/CNRS) publie la première édition de son baromètre national DSI Data & IA, dans le cadre du programme France 2030. L’objectif : dresser un état des lieux honnête de l’adoption de l’IA dans les organisations françaises, loin des discours marketing.
Une adoption encore timide
Le constat est sans détour : si 21 % des organisations déclarent un déploiement généralisé de l’IA et 30 % des déploiements ciblés, près de la moitié (49 %) n’ont pas dépassé le stade des expérimentations ponctuelles, voire n’ont lancé aucune initiative. Le score moyen d’adoption s’établit à 1,60 sur 3, plaçant la France dans une zone de transition entre expérimentation et passage à l’échelle.
Des données mal préparées, principal frein
Le véritable obstacle n’est pas technologique, mais structurel : seules 4 % des organisations considèrent leurs données comme pleinement « IA-ready ». Or, les organisations dont les données sont bien préparées affichent un score d’adoption 2,4 fois supérieur aux autres. Par ailleurs, 75 % des organisations en sont encore aux stades initiaux de la gestion documentaire, et 56 % classent toujours leurs documents manuellement. La gouvernance et la qualité des données s’imposent logiquement comme priorité n°1 des DSI pour 2026.
Le paradoxe de la gouvernance
L’un des enseignements les plus contre-intuitifs concerne la gouvernance. Les organisations sans aucun cadre (24 % du panel) affichent un score d’adoption légèrement supérieur à celles qui n’ont mis en place qu’un seul élément de gouvernance, mais cela s’explique surtout par du Shadow IT non maîtrisé. Dès que deux éléments de gouvernance sont en place, l’adoption repart à la hausse de façon durable. Conclusion : gouverner l’IA ne la freine pas, cela la rend viable à grande échelle.
Le Shadow IT, un risque sous-estimé
47 % des organisations obtiennent un score de 0 ou 1 sur 5 en matière de préparation face au Shadow IT IA, et 21 % n’ont strictement aucune mesure en place. Ce phénomène est mécanique : faute d’outils internes validés et accessibles rapidement, les collaborateurs se tournent vers des solutions grand public. La réponse ne peut être purement répressive ; elle doit combiner cadre clair, sensibilisation et offre interne crédible.
Public versus privé : un écart à nuancer
Le secteur privé (1,79/3) devance nettement le secteur public (1,10/3), mais cet écart ne signifie pas simplement un « retard ». Les contraintes réglementaires, budgétaires et éthiques du public expliquent une prudence souvent légitime. De plus, une partie des déploiements déclarés dans le privé correspond à de simples activations de licences, sans intégration réelle dans les processus métier.
Des priorités bien identifiées pour 2026
Les DSI semblent lucides sur les chantiers à mener : gouvernance et qualité des données (top 3 pour 68 % des répondants), montée en compétences (56 %), et sécurité des LLM (43 %). Le message de fond est clair : l’IA se construit patiemment, sur des fondations solides, elle ne se décrète pas.