L’intelligence artificielle est entrée dans le quotidien des entreprises. Mais entre les premiers usages individuels et le déploiement d’agents intégrés aux processus métier, les réalités restent très différentes. Comment les organisations structurent-elles leur adoption ? Quels résultats parviennent-elles à mesurer ? Et qu’est-ce qui distingue les plus avancées ?
Pour éclairer ces questions, Cominty a mené l’enquête IA SCORE 2026 auprès de 200 organisations implantées en France. Les résultats dressent le portrait d’une adoption de l’IA aux niveaux de maturité encore hétérogènes : trois profils se distinguent, « Découverte », « Intermédiaire » et « Avancé », et les enjeux technologiques évoluent selon le degré d’intégration de l’IA dans l’entreprise. Nous en avons tiré 10 grands enseignements, à découvrir dans l’étude complète.
Une démarche pour comprendre où en sont les entreprises
Déployer des outils, former ses équipes, définir une gouvernance, intégrer l’IA à ses produits : ces dimensions ne progressent pas nécessairement au même rythme. Pour comprendre la maturité IA d’une organisation, il faut pouvoir les examiner ensemble.
C’est la démarche de Cominty avec IA SCORE : proposer un référentiel commun pour analyser les usages, les moyens et les pratiques déclarés par des organisations de tailles et de secteurs différents.
Les dirigeants et responsables interrogés ont répondu à 21 questions couvrant cinq dimensions :
- la vision et la gouvernance ;
- l’organisation et la culture ;
- les cas d’usage et leur impact ;
- la confiance et l’éthique ;
- la maîtrise technique.
Leurs réponses permettent d’établir un score sur 100 et de situer chaque organisation parmi trois niveaux : Découverte, Intermédiaire et Avancé. Elles permettent surtout d’examiner ce qui se cache derrière ce score : les capacités déjà présentes, les écarts et les difficultés rencontrées.
Des chiffres qui interrogent le passage de l’usage à la valeur
Premier repère : 60,5 % des organisations interrogées se situent au niveau Intermédiaire, pour un score moyen de 53 sur 100 dans l’ensemble de l’échantillon. Le niveau Découverte représente 25 % des organisations interrogées, et le niveau Avancé 14,5 %.
Ce résultat décrit une situation charnière. Dans beaucoup d’organisations, les premières fondations existent. L’enjeu consiste désormais à relier les initiatives, les compétences et les outils pour intégrer durablement l’IA aux activités.
Un autre chiffre illustre le chemin à parcourir : 14 % seulement des organisations interrogées disposent d’un tableau de bord consolidé réunissant les coûts, les gains et le retour sur investissement de l’IA. Cette proportion atteint 34,5 % chez les profils « Avancés », contre 10,5 % chez les autres.
Les usages sont là. Leur valeur reste souvent à objectiver. Pour les dirigeants comme pour les équipes techniques, cette différence pose une question concrète : sur quelles bases décider des prochains investissements ?
La taille de l’entreprise ne garantit pas la maturité IA
L’enquête IA SCORE 2026 a étudié sept catégories de taille d’entreprise. Chacune d’entre elles compte des profils « Intermédiaires » et « Avancés ». La taille ne détermine donc pas, à elle seule, le niveau de maturité IA d’une organisation.
L’enquête révèle également des écarts importants au sein même des organisations : 36,9 points séparent en moyenne la dimension IA la mieux maîtrisée de la moins bonne. Deux entreprises affichant un score identique peuvent ainsi présenter des situations très différentes en matière de gouvernance, de compétences techniques ou d’intégration des usages.
Les freins à l’adoption de l’IA changent eux aussi selon le niveau de maturité des entreprises :
- Au niveau « Découverte », 48 % des organisations citent prioritairement des freins liés au budget, à la vision ou aux données.
- Au niveau « Intermédiaire », 52,1 % mentionnent des difficultés d’organisation : choix des cas d’usage, manque de compétences ou cloisonnement des métiers et de l’informatique.
- Au niveau « Avancé », 51,7 % des répondants citent les contraintes techniques du passage à l’échelle : mise en production, coûts de fonctionnement, temps de réponse.
Ces résultats montrent que l’IA est un défi d’organisation avant d’être un défi technologique. Les profils « Avancés » ne sont pas supérieurs aux autres : ils disposent de moyens et de pratiques mieux adaptés à des usages plus intégrés. 86,2 % d’entre eux disposent d’experts internes, contre 17,5 % pour les autres profils, et 82,8 % s’appuient sur une équipe pluridisciplinaire dédiée à l’IA.
IA de confort ou IA de rupture : deux usages, deux stratégies
Les usages de confort de l’IA concernent par exemple la rédaction de documents ou la synthèse de réunions. Les usages de rupture concernent davantage l’intégration de l’IA aux produits, aux services ou aux processus de l’entreprise. Lorsque l’IA entre dans les produits ou les processus, son exploitation mobilise des capacités supplémentaires : connexion aux données et aux applications, orchestration des agents, supervision et fonctionnement durable des systèmes.
L’enquête IA SCORE 2026 montre que ces deux usages correspondent à des niveaux de maturité différents :
- 78 % des organisations au niveau « Découverte » utilisent principalement des outils bureautiques ou grand public.
- 79,3 % des profils « Avancés » ont intégré l’IA à leurs produits ou services, contre 28,9 % au niveau « Intermédiaire » et 4 % au niveau « Découverte ».
- 89,7 % des profils « Avancés » réunissent au moins partiellement en interne les trois capacités techniques étudiées : conception des solutions, gestion des données et déploiement dans la durée.
L’IA agentique pose de nouvelles questions de maturité
L’enquête montre également que 34,5 % des organisations interrogées déclarent utiliser des workflows d’agents ou des systèmes agentiques plus autonomes.
Avec ces systèmes capables d’enchaîner des étapes et d’agir dans les processus, de nouvelles questions deviennent centrales. Qui définit leur périmètre d’action ? Qui supervise leur fonctionnement ? Comment évaluer leurs résultats ?
Les réponses font apparaître des écarts entre le déploiement des agents et les capacités de gouvernance, d’exploitation et de mesure qui les accompagnent. Même les organisations les plus avancées conservent des points à consolider.
L’intégration de l’IA dans les activités et les produits soulève aussi des questions technologiques qui dépassent le choix initial d’un modèle : architectures existantes, performances des systèmes, coûts d’exploitation et conditions de disponibilité des services. Sur ce point, l’indépendance technologique devient une condition de la transformation :
- L’approche multi-fournisseurs progresse avec la maturité IA : 54 % des profils « Découverte », 78,5 % des « Intermédiaires » et 100 % des « Avancés » déclarent utiliser plusieurs fournisseurs de modèles d’IA.
- 62,1 % des profils « Avancés » placent les risques systémiques, dont la dépendance technologique et la souveraineté, au premier rang de leurs préoccupations.
L’indépendance technologique ne se limite toutefois pas au choix des modèles : elle dépend également de la maîtrise des données, des infrastructures et des conditions d’exploitation.
L’étude propose une lecture nouvelle de la façon dont les enjeux évoluent avec la maturité, jusqu’aux questions d’intégration et d’exploitation à l’échelle. Il ne s’agit plus simplement de choisir un outil ou un modèle, mais de connecter des agents aux systèmes existants. Il est également primordial de les faire fonctionner de manière fiable et d’en maîtriser l’exploitation dans la durée.
— Fariha Shah, CEO et cofondatrice de Cominty
10 enseignements pour éclairer vos priorités
Que révèle la présence d’un sponsor à la direction ? Pourquoi deux entreprises ayant le même score peuvent-elles avoir des priorités très différentes ? Quels freins dominent à chaque niveau de maturité ? La taille et le secteur permettent-ils réellement de situer une organisation ?
L’étude complète explore ces questions à travers 10 grands enseignements, accompagnés de données, de graphiques et d’analyses par niveau de maturité.
Elle propose aux dirigeants, aux responsables de l’innovation et aux directions informatiques une lecture des écarts observés pour nourrir leurs décisions : structurer les premières initiatives, mieux articuler les capacités existantes ou consolider le passage à l’échelle.
Les résultats reposent sur les réponses déclaratives de 200 organisations distinctes implantées en France, évaluées au moyen de 21 questions portant sur cinq dimensions.