IA en entreprise : par quel premier projet commencer ?

Vos salariés utilisent peut-être déjà un assistant pour leurs mails, sans que personne l’ait décidé. Pour passer de ces usages isolés à un premier projet, quatre critères départagent les idées, et un test de quelques semaines dit s’il faut continuer.

Où en sont les entreprises françaises avec l’IA ?

En 2025, 18 % des entreprises françaises d’au moins dix salariés ont recours à l’IA sous une forme ou une autre, soit 8 points de plus qu’un an plus tôt, selon l’Insee. La part monte avec la taille : 15 % sous 50 salariés, 31 % de 50 à 249 salariés, 58 % au-delà.

Deux autres chiffres de la même enquête décrivent le terrain. Parmi les entreprises utilisatrices, 80 % ont acquis l’IA en achetant des logiciels du commerce prêts à l’emploi. Parmi celles qui ne l’utilisent pas, 71 % disent ne pas en voir l’utilité et 54 % évoquent un manque d’expertise.

Le premier obstacle est le choix du sujet. Dans le baromètre de Bpifrance Le Lab et Rexecode du deuxième trimestre 2026, le frein le plus cité par les TPE et PME est la difficulté à trouver un cas d’usage pertinent (54 % des répondants). La même enquête relève qu’une majorité des usages vient de l’initiative de collaborateurs, sans cadre formalisé.

Par quel premier projet commencer ?

Commencez par une tâche qui revient souvent, dont vous possédez des exemples déjà traités, dont le résultat est relu par une personne et dont les données peuvent être confiées à l’outil. La CNIL recommande le même point de départ : un besoin concret, puis le système qui y répond.

Un brouillon de réponse aux demandes courantes, le classement des messages entrants ou le résumé d’un dossier avant un rendez-vous passent en général cette grille. La CNIL classe les usages dans le même sens : aider des salariés à rédiger présente moins de risques qu’aider à décider du sort d’un client, d’un candidat ou d’un citoyen.

Outil du commerce, automatisation ou sur mesure ?

Prenez la voie la plus simple qui traite la tâche. Un outil du commerce suffit pour un besoin courant. Une automatisation par règles suffit quand les entrées et les décisions sont connues d’avance. Le sur-mesure se justifie quand la tâche est propre à l’entreprise et passe par ses logiciels.

La frontière entre les deux dernières voies est détaillée dans le guide automatisation ou agent IA. Les dépenses de la troisième sont décrites poste par poste dans le coût d’un projet IA sur mesure.

Quels projets éviter en premier ?

Trois sortes de projets font de mauvais premiers projets, même quand la technique suit :

• Une décision qui pèse sur une personne, comme trier des candidatures, accorder un crédit ou noter un élève. Le règlement européen sur l’IA range ces usages parmi les systèmes à haut risque, avec des obligations propres à partir du 2 décembre 2027.
• Une tâche dont personne ne relira le résultat. Une réponse générée a le même aplomb quand elle est fausse, et l’erreur passe sans être vue.
• Un pilote conduit par la seule informatique. Bpifrance Le Lab met en garde contre ces projets isolés, que les métiers n’adoptent pas.

S’y ajoute le projet trop large. « Mettre de l’IA dans le service client » ne se mesure pas. « Proposer un brouillon de réponse aux demandes de devis » se mesure : vous savez combien de brouillons partent sans retouche.

Comment mener le test ?

Un test dure quelques semaines et repose sur des exemples réels, un critère de réussite écrit avant le premier essai et une décision prévue à la fin. Quatre préparatifs suffisent :

1. Réunissez des exemples réels : des cas courants, des demandes incomplètes et quelques cas difficiles. Faites-les choisir par les personnes qui font le travail.
2. Fixez par écrit le critère de réussite avant de lancer le test, par exemple « le brouillon part sans retouche dans deux cas sur trois ». Sans critère écrit, tout résultat paraît acceptable.
3. Listez les informations autorisées pour le test. La CNIL rappelle que les utilisateurs ne confient à l’outil que ce qu’ils ont le droit de partager.
4. Mesurez la qualité, le temps de relecture et le coût, puis comparez avec la façon de faire actuelle.

La comparaison compte autant que le résultat. Si relire et corriger prend autant de temps que faire la tâche, l’outil n’apporte rien, quelle que soit la qualité de la démonstration.

Si plusieurs idées restent en lice, un audit IA sert à les départager, à vérifier les données disponibles et à fixer un premier périmètre mesurable. Quand le projet confie des actions à un agent, la recette suit la méthode du guide tester un agent IA.

Obligations et aides : que prévoir en 2026 ?

Un premier projet à faible risque crée peu d’obligations nouvelles. Trois règles s’appliquent tout de même dès le test :

• La maîtrise de l’IA. Depuis le 2 février 2025, l’article 4 du règlement européen sur l’IA demande aux entreprises qui déploient un système d’IA de prendre des mesures pour que leur personnel sache s’en servir. Le règlement 2026/1744 du 8 juillet 2026 a assoupli le texte : aucun niveau n’est exigé d’une personne en particulier.
• Les données personnelles. L’entreprise qui déploie l’outil répond de sa conformité au RGPD, rappelle la CNIL.
• Le dialogue social. Le comité social et économique est informé et consulté sur l’introduction de nouvelles technologies, rappelle France Num.

Les aides pour démarrer

Dans le plan Osez l’IA, Bpifrance propose un Autodiag IA gratuit, qui prend une quinzaine de minutes, puis le Diag Data IA : huit jours de conseil répartis sur trois mois au plus, à 6 000 € HT après une subvention de 40 %. Ces aides financent un diagnostic et non le développement.

Questions fréquentes