Adoption de l’IA dans les PME suisses : ce que montrent les données de 2025–2026

Le portail fédéral PME a indiqué, sur la base de l’étude annuelle d’AXA sur le marché du travail, que la part des PME utilisant l’IA est passée de 22 % en 2024 à 34 % en 2025. La traduction et la correspondance étaient les applications les plus fréquentes, utilisées par respectivement 52 % et 47 % des répondants concernés. Le même rapport indique que 34 % utilisaient l’IA pour automatiser des processus de travail et 32 % pour l’analyse de données (Portail PME, 2025).

Ces chiffres montrent un mouvement, pas une maturité. Traduire un texte avec un chatbot public et exploiter un workflow assisté par IA sur des données clients, des validations et des systèmes métiers sont deux activités fondamentalement différentes.

L’étude a aussi montré que 57 % des employeurs interrogés ont signalé un gain d’efficacité grâce à l’IA. Seuls 2 % ont déclaré avoir réduit leurs effectifs en raison de gains de productivité, tandis que 10 % ont déclaré avoir créé de nouveaux postes. Les données soutiennent donc davantage une histoire de capacité et de compétences qu’une simple histoire de remplacement.

Les statistiques d’adoption de l’IA ne doivent pas être réduites à un seul pourcentage. Chaque étude mesure une population, une période et une définition différentes.

Par exemple, une analyse du KOF, l’institut économique suisse, fondée sur l’enquête suisse sur l’innovation, a constaté qu’un peu plus de 8 % des petites entreprises utilisaient l’IA, contre plus d’un tiers des grandes entreprises. La période d’observation précède largement l’accélération saisie dans les enquêtes plus récentes sur l’IA générative. Le KOF a aussi constaté que moins de 5 % des entreprises associaient l’IA à l’analyse de big data (KOF/ETH Zurich, 2025).

Le Swiss AI Report 2025 a interrogé 1 338 dirigeants. Il a relevé que 65 % considéraient l’IA comme une composante de leur stratégie à long terme, mais que seuls 13 % travaillaient avec des objectifs clairement définis et mesurables. Il indique aussi que 51 % ne mesuraient pas du tout le succès de leurs initiatives IA et que seulement 8 % disposaient d’une structure de données pleinement cohérente (Swiss AI Report 2025).

Ces résultats ne se contredisent pas. Ensemble, ils décrivent trois étapes :

De nombreuses PME suisses se situent entre la première et la deuxième étape.

1. Les collaborateurs utilisent des outils d’IA généralistes pour des tâches individuelles.
2. Les équipes introduisent l’IA dans certains processus.
3. Les entreprises gouvernent, intègrent et mesurent l’IA comme une capacité opérationnelle.

L’adoption sans règles claires crée une exposition cachée. L’étude AXA de 2025, résumée par le portail PME, a constaté que seules 34 % des entreprises interrogées disposaient de règles claires sur les données que les collaborateurs peuvent saisir dans des outils d’IA. Parmi les entreprises de moins de dix salariés, ce chiffre était de seulement 23 %.

C’est important, car l’utilisation informelle de l’IA peut impliquer des données clients, des informations sur les collaborateurs, des contrats, des dossiers financiers ou de la propriété intellectuelle interne. Une entreprise peut déjà utiliser l’IA de façon opérationnelle avant que la direction ait créé un inventaire, attribué un responsable ou examiné les conditions du fournisseur.

La solution n’est pas une interdiction générale. C’est un système de contrôle simple et utilisable :

• des outils et comptes approuvés ;
• des catégories de données autorisées et interdites ;
• des responsables nommés pour les cas d’usage critiques ;
• une approbation humaine pour les actions conséquentes ;
• une journalisation et une revue des workflows de production ;
• un moyen de signaler les erreurs ou une exposition présumée.

1. Assistance personnelle

Les collaborateurs utilisent l’IA pour rédiger, traduire, résumer ou générer des idées. Cela peut créer de la valeur rapidement, mais les résultats restent vérifiés manuellement et l’IA ne dispose d’aucune autorité directe sur les systèmes métiers.

2. Workflow d’équipe

Une équipe définie utilise un prompt reproductible, une source de connaissances ou une automatisation pour une tâche récurrente. Les entrées et les sorties deviennent plus cohérentes, mais le workflow peut encore dépendre de copier-coller manuel et de connaissances individuelles.

3. Processus intégré

L’IA ou l’automatisation travaille avec des applications approuvées via des API ou des intégrations contrôlées. Elle peut récupérer du contexte, mettre à jour des dossiers internes ou préparer des actions à valider. Les échecs deviennent visibles au lieu de disparaître dans un historique de chat.

4. Opération gouvernée

L’entreprise maintient les autorisations, les classifications de données, les seuils de qualité, la surveillance, les contrôles de coûts, la gestion des incidents et la responsabilité des changements. Le système peut être audité et mis en pause en sécurité.

5. Gestion de portefeuille

La direction compare les initiatives IA à l’aide de mesures cohérentes : capacité libérée, temps de cycle, qualité, adoption, risque, coût d’exploitation et résultat métier. Les systèmes faibles sont améliorés ou retirés.

Le meilleur premier processus est fréquent, mesurable et réversible. Il doit avoir un responsable clair, des données accessibles et un chemin sûr pour les exceptions.

Les bons candidats comprennent :

• la préparation de rapports de direction récurrents ;
• le rapprochement des dossiers financiers et la mise en évidence des exceptions ;
• la classification des demandes entrantes avant la réponse humaine ;
• l’enrichissement et le routage de leads commerciaux qualifiés ;
• la préparation de réponses internes à partir de documents approuvés ;
• la génération de premiers brouillons qui restent soumis à revue.

Un mauvais premier candidat prend des décisions importantes sur des personnes, de l’argent, l’éligibilité ou des droits juridiques sans processus de revue établi.

Semaine 1 : inventorier

Identifiez les usages actuels de l’IA, y compris les comptes personnels et les outils non officiels. Consignez les types de données, les fournisseurs et les responsables métiers.

Semaine 2 : prioriser

Sélectionnez un processus récurrent avec une référence mesurable. Définissez ce qui reste humain et ce qui se passe lorsque le système est incertain.

Semaine 3 : construire le plus petit parcours complet

Connectez uniquement les systèmes nécessaires pour accomplir une tâche. Conservez les preuves de source et enregistrez chaque action conséquente.

Semaine 4 : évaluer

Comparez la qualité de sortie, le temps, le taux d’exception et le coût d’exploitation avec la référence. Décidez ensuite d’améliorer, d’étendre ou d’arrêter.

Les PME suisses sont-elles en retard sur l’IA ?

Selon le KOF, les petites entreprises suisses utilisent moins souvent l’IA et disposent de moins de ressources dédiées que les grandes entreprises. Les enquêtes plus récentes montrent une adoption rapide de l’IA générative, mais l’expérimentation généralisée ne signifie pas automatiquement un usage intégré ou gouverné.

L’utilisation de ChatGPT par les collaborateurs constitue-t-elle une stratégie IA ?

Non. C’est un signal de demande et de potentiel. Une stratégie relie des cas d’usage sélectionnés à des résultats métiers, des données approuvées, une responsabilité, une évaluation et des contrôles opérationnels.

L’adoption de l’IA réduit-elle généralement les effectifs ?

Le résumé de l’enquête AXA 2025 ne soutient pas une conclusion générale de réduction des effectifs : 2 % ont signalé des réductions liées aux gains de productivité de l’IA, tandis que 10 % ont signalé de nouveaux rôles. Les résultats dépendent du processus et doivent être mesurés localement.

Quelle est la première mesure à suivre ?

Commencez par une mesure opérationnelle telle que le temps de cycle, les minutes par dossier, le taux d’exception ou le délai de réponse. Ajoutez la qualité de sortie et le coût total d’exploitation avant de calculer le ROI.

Les PME suisses n’ont pas besoin de davantage d’expériences IA déconnectées. Elles ont besoin d’un chemin contrôlé entre des comportements utiles des collaborateurs et des systèmes métiers fiables. Les entreprises gagnantes ne seront pas celles qui possèdent le plus d’outils IA. Ce seront celles qui choisissent une contrainte réelle, construisent un workflow complet et apprennent d’une exploitation mesurée.

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• Portail PME : AI gains ground among Swiss SMEs
• KOF Swiss Economic Institute: Digital technology—are small firms being left behind?
• Swiss AI Report 2025