Baromètre IA & ROI des PME françaises 2022–2025

DOI: 10.5281/zenodo.17795133 Dataset Vérifié & Open Data

La première étude empirique française sur la rentabilité réelle de l'IA dans les TPE, PME et ETI. Ce baromètre synthétise plus de 200 projets IA B2B déployés en France entre et , avec un focus sur le ROI médian de 159,8% mesuré sur 24 mois, un taux de succès de 73%, les cas d'usage gagnants et les erreurs à éviter. Basé sur l'AI ROI Dataset v2 de Denis Atlan.

📊 Pourquoi la médiane et pas la moyenne ?

Le ROI moyen de notre échantillon est de +347% (tiré vers le haut par quelques succès exceptionnels). Nous préférons communiquer sur la médiane conservatrice de +159,8% qui représente le résultat typique que vous pouvez raisonnablement attendre. Cette transparence méthodologique est notre engagement envers vous.

Volume Analysé

0projets

ROI Médian (24 mois)

0%

Taux de Succès

0%

Performance par Secteur

Rentabilité médiane (ROI) sur 24 mois par secteur d'activité.

Impact Qualité Cadrage

Succès selon la qualité du scoping initial.

Top Cas d'Usage

Données interactives issues de l'AI ROI Dataset v2. Filtrez pour explorer.

Télécharger le résumé du baromètre (PDF) | Accéder au dataset complet

Ce que révèle le baromètre IA & ROI des PME françaises

L'IA est rentable quand le projet est bien cadré

Entre et , les données confirment l'analyse de 200 déploiements d'intelligence artificielle dans des entreprises B2B françaises de 10 à 500 salariés. Le constat est sans appel : l'IA est rentable quand le projet est bien cadré.

Avec un ROI médian de 159,8%[📊 Méthodologie] sur 24 mois et un taux de succès de 73%, ces chiffres contrastent radicalement avec les études internationales qui annoncent 80 à 95% d'échecs. (Calculé sur 200 projets. 14 projets sans preuves vérifiables exclus du calcul.)

Les secteurs les plus performants

Les secteurs les plus performants sont ceux où l'IA touche directement au chiffre d'affaires ou aux coûts opérationnels critiques :

  • Retail : 242% de ROI médian (pricing dynamique, optimisation des stocks)
  • Finance : 187% (détection de fraude, traitement de documents)
  • Industrie : 171% (maintenance prédictive, contrôle qualité)

À l'inverse, les secteurs à faible maturité digitale comme la construction plafonnent à 62% de ROI, freinés par des systèmes legacy et une culture de terrain peu digitalisée.

Les causes d'échec identifiées

L'analyse des 35 échecs (17,5% des projets) révèle trois causes principales :

  • Qualité insuffisante des données : 31,4% des échecs
  • Blocages techniques lors de l'intégration : 22,9%
  • Résistance au changement : 17,1%

Ces chiffres sont cohérents avec la littérature académique, mais leur proportion est nettement inférieure grâce à une méthodologie structurée en 4 phases et à l'adoption massive du modèle Human-in-the-Loop (88,5% des projets réussis).

Les PME déploient 4× plus vite

Les PME déploient 4 fois plus vite que les grandes entreprises (94 jours contre 387 jours en moyenne), avec un ROI légèrement supérieur (168,4% contre 147,3%).

Moins de couches de validation, des environnements IT plus simples et une capacité à trancher rapidement. L'investissement médian reste accessible : 19 500€ pour une PME, 84 000€ pour une ETI.

Accélération 2022-2025 : -28% de délais

Une tendance forte émerge : les délais de déploiement ont chuté de 28% (de 178 à 128 jours médians), portés par l'explosion des API GenAI (ChatGPT, Claude, Gemini) et des outils no-code.

Le temps pour atteindre un ROI positif a également diminué de 23%, passant de 341 à 264 jours. L'IA devient progressivement un levier opérationnel mainstream.

💡 5 messages clés pour un dirigeant de PME

1. Cadrer autour d'un problème métier précis

Les projets "on veut tester l'IA" échouent 2× plus souvent que ceux qui visent à automatiser une tâche coûteuse identifiée (ex : relance devis impayés, qualification de leads).

2. Privilégier les flux d'argent et de temps

Un chatbot SAV génère 15% de ROI si mal cadré, mais un outil de scoring automatique de leads peut atteindre 220% en accélérant le cycle de vente.

3. Auditer les données avant tout

31,4% des échecs sont dus à des données insuffisantes ou sales. Investissez 40-50% du temps dans l'audit et le nettoyage des données. Si vos données sont complètes à moins de 60%, reportez le projet.

4. Se faire accompagner pour le premier projet

82,5% des projets de ce baromètre ont bénéficié d'une expertise externe (contre 5-20% de succès pour les projets en régie interne). Un consultant IA chevronné réduit le risque d'échec.

5. Human-in-the-Loop : un standard, pas une option

88,5% des projets réussis gardent l'humain dans la boucle de validation. Les systèmes 100% automatiques sans supervision affichent un taux de succès inférieur de 30%.

🔬 Méthodologie : Comment le baromètre a été construit

Données opérationnelles réelles, pas des sondages

Ce baromètre repose sur l'AI ROI Dataset v2 de Denis Atlan, un dataset empirique construit à partir de 200 projets IA B2B déployés en France entre janvier 2022 et décembre 2025.

Contrairement aux études de marché basées sur des sondages déclaratifs, ce baromètre s'appuie sur des données opérationnelles réelles : exports CRM, audits financiers, entretiens trimestriels avec les porteurs de projet, et mesures de KPIs post-déploiement.

Critères de rigueur scientifique (Exclusions) :
Pour garantir la fiabilité de ce baromètre, 14 projets ont été exclus du dataset final :
  • 11 projets dont le ROI était purement déclaratif sans preuve comptable ou accès CRM.
  • 3 projets dont la durée de mise en production a dépassé 18 mois (hors scope temporel).
Cette approche stricte évite le "biais d'optimisme" fréquent dans les sondages déclaratifs.

📊 Périmètre des données

Type d'entreprises

  • PME (10-49 sal.)
    79 projets (39,5%) • CA 1,5-15M€
  • ETI (50-249 sal.)
    72 projets (36%) • CA 15-80M€
  • Grandes (250+ sal.)
    49 projets (24,5%) • CA 80-500M€

Géographie

France uniquement, avec une surreprésentation de la région Auvergne-Rhône-Alpes (Lyon) où l'auteur exerce.

Certains projets concernent des entreprises nationales (Île-de-France, PACA, Grand Est), mais le biais régional reste présent.

Secteurs couverts (10 verticales)

1. Finance & Assurance41 projets (20,5%)
2. Industrie & Manufacturing39 projets (19,5%)
3. Services B2B / Conseil27 projets (13,5%)
4. Retail & E-commerce23 projets (11,5%)
5. Logistique & Supply Chain17 projets (8,5%)
6. Télécommunications14 projets (7%)
7. Santé13 projets (6,5%)
8. Agroalimentaire11 projets (5,5%)
9. Énergie & Utilities10 projets (5%)
10. Construction & BTP5 projets (2,5%)

📋 20 variables analysées par projet

🔑 Identifiants

ID anonymisé, année, trimestre de lancement

🏢 Entreprise

Secteur, taille, chiffre d'affaires annuel

🤖 IA

Cas d'usage, type technique, Human-in-the-Loop

⏱️ Timeline

Diagnostic, POC, déploiement, temps ROI positif

💰 Finances

Investissement total, gain annuel, ROI 24 mois

📊 Résultats

Succès/échec, causes, temps économisé, hausse CA

Formule de calcul du ROI

ROI (%) = [(Gain Annuel × 2) - Investissement] / Investissement × 100

Cette formule sur 24 mois est volontairement conservatrice : elle ne tient pas compte des gains au-delà de 2 ans. Le ROI réel sur la durée de vie du système (5-7 ans) est probablement supérieur.

⚠️ Limites & biais assumés

⚠️ Avertissement transparent

Ce baromètre n'est pas une étude de marché exhaustive. Il présente plusieurs biais documentés ci-dessous :

1 Biais de sélection

82,5% des projets du dataset ont bénéficié d'une méthodologie structurée (diagnostic, POC, déploiement supervisé, suivi ROI) et d'une expertise externe.

Les projets "fait maison" en régie interne, qui affichent des taux d'échec bien plus élevés (80-95% selon MIT et Gartner), ne sont pas représentés ici.

💡 Ce baromètre montre ce qui est atteignable avec les bonnes pratiques, pas la moyenne du marché.

2 Biais géographique France/Lyon

L'échantillon se concentre sur des entreprises françaises, principalement en région lyonnaise. Les spécificités locales (coût du travail, RGPD/IA Act, maturité digitale) limitent la généralisation à d'autres pays.

3 Biais temporel (2022-2025)

La période traverse une rupture majeure (explosion du GenAI début 2023 avec ChatGPT). Les projets 2022 utilisaient du ML classique, ceux de 2024-2025 s'appuient sur des LLMs. Agréger ces projets peut masquer des tendances spécifiques.

4 Horizon ROI limité à 24 mois

De nombreux systèmes IA continuent de générer de la valeur bien au-delà de 2 ans. En limitant le calcul à 24 mois, on sous-estime probablement le ROI total sur la durée de vie (5-7 ans). Choix conservateur qui évite les projections spéculatives.

5 Échantillons faibles pour certains secteurs

Construction (n=5) et Énergie (n=10) ont des effectifs trop faibles pour des conclusions statistiquement robustes. Chiffres à prendre avec prudence.

6 Anonymisation empêchant la vérification externe

Pour protéger les clients, toutes les données sont anonymisées (IDs génériques, CA arrondis, dates agrégées). Impossible de vérifier un projet spécifique. La crédibilité repose sur l'auteur et la cohérence avec les benchmarks publics (Gartner, Bpifrance, IDC France).

Avertissement clair

Ce baromètre est un guide de réalité terrain basé sur des projets accompagnés, pas une vérité absolue ni une garantie de résultats. Chaque entreprise a son contexte, ses contraintes, sa maturité. Les chiffres présentés ici sont des repères directionnels pour calibrer vos ambitions, pas des promesses contractuelles.

Pour les détails complets de la méthodologie, des contrôles qualité, des choix de construction du dataset et des biais documentés, consultez la page research et le rapport technique complet (PDF, 25-30 pages).

🏆 ROI par secteur : qui gagne le plus ?

🥇 Les 3 secteurs champions (ROI >150%)

🛒

1. Retail & E-commerce

ROI 242%

Pourquoi ça marche si bien ? Le retail est le terrain de jeu idéal pour l'IA car les gains sont mesurables en temps réel via le chiffre d'affaires. Un système de pricing dynamique génère directement du CA additionnel sans embauche.

Cas d'usage gagnants :

  • Pricing dynamique (40 % des projets retail) : ajustement automatique des prix sur 500 à 5 000 SKUs en fonction de la concurrence et des stocks. ROI médian : 280 %. Exemple : une ETI retail avec 2 500 références génère +145 000 € de CA annuel avec un investissement de 42 000 €, soit un ROI de 350 % sur 24 mois.
  • Optimisation des stocks (30 %) : prédiction de la demande pour éviter les ruptures et les surstocks. ROI médian : 220 %.
  • Chatbot SAV (20 %) : automatisation des questions de premier niveau (suivi commande, retours, FAQ produit). ROI médian : 190 %.
  • Moteurs de recommandation (10 %) : personnalisation des suggestions produits. ROI médian : 165 %.

Profil type d'un projet retail réussi : ETI de 85 salariés, CA 25 M€, cas d'usage pricing dynamique, investissement 42 000 €, gain annuel 145 000 €, déploiement en 87 jours, ROI positif en 178 jours.

⚠️ Piège à éviter : vouloir personnaliser à outrance sans données comportementales suffisantes. Un moteur de recommandation nécessite au moins 6 mois d'historique de navigation et d'achats pour être pertinent. Si vos données sont insuffisantes, commencez par du pricing ou de l'optimisation de stocks.

💳

2. Finance & Assurance

ROI 187%

Pourquoi ça marche ? La finance cumule trois atouts : des cas d'usage à fort impact économique (la fraude coûte des millions), une forte pression réglementaire (KYC, LCB-FT, conformité IA Act) qui pousse à l'innovation, et une culture data mature. Les banques et assureurs disposent de gigaoctets de données transactionnelles propres, idéales pour entraîner des modèles de détection d'anomalies ou de scoring.

Cas d'usage gagnants :

  • Détection de fraude (35 % des projets finance) : analyse en temps réel des transactions suspectes (cartes bancaires, virements, sinistres assurance). ROI médian : 240 %. Un seul cas de fraude évité (ex : 50 000 €) peut rentabiliser un système qui coûte 80 000 €.
  • Traitement documentaire automatisé (30 %) : OCR + extraction d'information sur dossiers de crédit, déclarations de sinistre, justificatifs de revenus. ROI médian : 180 %. Gain : réduction de 70 % du temps de traitement manuel.
  • Scoring crédit / risque (20 %) : prédiction du risque de défaut client, notation automatique des dossiers. ROI médian : 170 %.
  • Chatbots réglementaires (15 %) : réponse aux questions clients sur les produits financiers (FAQ assurance-vie, conditions de prêt). ROI médian : 150 %.

Challenges spécifiques :

  • Compliance : l'IA Act européen impose des exigences d'explicabilité pour les systèmes à haut risque (crédit, assurance). Cela rallonge la phase POC de 20 à 30 % (passage de 56 à 73 jours médians).
  • Intégration legacy : les banques ont souvent des SI mainframe vieux de 30 ans. L'API-first est indispensable pour éviter de refondre les systèmes critiques.

Profil type : ETI finance, 150 salariés, CA 60 M€, cas détection de fraude, investissement 95 000 €, gain annuel 285 000 €, déploiement en 198 jours, ROI positif en 287 jours.

🏭

3. Industrie & Manufacturing

ROI 171%

Pourquoi ça marche ? L'industrie a un levier ROI massif : le coût d'un arrêt de production. Une heure d'arrêt imprévue sur une ligne d'assemblage peut coûter 10 000 à 100 000 €. La maintenance prédictive, en anticipant les pannes, réduit drastiquement ces coûts. De même, le contrôle qualité automatisé par vision (détection de défauts) évite les rebuts et les retours client.

Cas d'usage gagnants :

  • Maintenance prédictive (45 % des projets industrie) : analyse des données capteurs (vibrations, température, usure) pour prédire les pannes et planifier les interventions. ROI médian : 210 %. Exemple : une PME industrielle avec 3 machines critiques évite 8 arrêts non planifiés par an, économisant 120 000 € pour un investissement de 35 000 €.
  • Contrôle qualité par vision (30 %) : caméras + IA pour détecter défauts de surface, mauvais assemblages, corps étrangers. ROI médian : 180 %.
  • Optimisation de la production (15 %) : planification intelligente des séquences de fabrication, réduction des temps morts. ROI médian : 145 %.
  • Optimisation énergétique (10 %) : prédiction et ajustement de la consommation électrique en fonction de la production. ROI médian : 115 %.

Challenges spécifiques :

  • Intégration OT/IT : les systèmes SCADA et automates industriels (OT – Operational Technology) ne parlent pas la même langue que les ERP (IT). L'intégration est complexe et chronophage (médiane : 187 jours de déploiement contre 94 jours pour une PME retail).
  • Qualité des données capteurs : les capteurs peuvent dériver (erreurs de calibration), générer du bruit ou tomber en panne. 23 % des échecs industrie sont liés à des données capteurs inexploitables.

Profil type : ETI industrie, 120 salariés, CA 45 M€, cas maintenance prédictive, investissement 78 000 €, gain annuel 268 000 €, déploiement en 187 jours, ROI positif en 312 jours.

Les secteurs à ROI moyen (100-160 %)

Ces secteurs affichent un ROI positif mais plus modéré, souvent en raison de gains indirects (productivité, qualité) plutôt que de hausse directe de CA.

Télécommunications

ROI 163%

Cas gagnants : prédiction du churn client, optimisation réseau, chatbots SAV.

Logistique & Supply Chain

ROI 152%

Cas gagnants : optimisation des tournées de livraison, prédiction des délais, gestion des stocks entrepôt.

Énergie & Utilities

ROI 131%

Cas gagnants : prédiction de la demande électrique, maintenance prédictive des réseaux, détection d'anomalies de consommation.

Services B2B / Conseil

ROI 123%

Cas gagnants : automatisation du reporting client, qualification de leads, transcription et synthèse de réunions.

⚠️ Les secteurs à la traîne (ROI <100 %)

Deux secteurs affichent des performances en retrait, principalement à cause d'une maturité digitale faible ou de contraintes réglementaires fortes.

🏥

Santé

ROI 94%

Pourquoi c'est compliqué ? Le secteur santé combine des contraintes réglementaires strictes (RGPD santé, hébergement HDS, certification dispositifs médicaux) et des enjeux éthiques forts. L'IA en santé est souvent classée "haut risque" par l'IA Act, ce qui impose des processus de validation lourds et coûteux. De plus, les médecins et soignants sont (à juste titre) prudents face aux recommandations IA, ce qui freine l'adoption.

Cas d'usage testés : aide au diagnostic (imagerie médicale), prédiction des ré-hospitalisations, chatbots de pré-triage, gestion des plannings.

Pourquoi le ROI est faible : les gains sont souvent qualitatifs (amélioration de la qualité de soin, réduction d'erreurs) et difficiles à monétiser. Un système qui aide à détecter 5 % de cancers en plus sauve des vies, mais le ROI financier est indirect.

🌾

Agroalimentaire

ROI 88%

Challenges : marges faibles, saisonnalité forte, variabilité des matières premières. Les cas d'usage IA (prédiction des récoltes, optimisation des recettes, contrôle qualité) apportent des gains modestes en pourcentage.

🏗️

Construction & BTP

ROI 62%

Le secteur le moins performant. Avec seulement 5 projets dans le dataset (échantillon faible), la construction affiche un ROI médian de 62 %, le plus bas de tous les secteurs. Les causes sont multiples : systèmes legacy inexistants ou archaïques (beaucoup de PME BTP n'ont même pas d'ERP), données fragmentées entre sous-traitants, culture de terrain peu digitalisée, résistance au changement forte.

Cas d'usage tentés : suivi de chantier par vision (contrôle de conformité, détection d'équipements de sécurité), prédiction des retards de projet, optimisation des plannings BIM.

💡 Recommandation : si vous êtes dans le BTP, attendez que l'écosystème mûrisse ou concentrez-vous sur des cas ultra-ciblés (ex : automatisation de la facturation sous-traitants). Ne visez pas un ROI de 150 % comme le retail.

🏆 ROI par taille d'entreprise : les PME devant les ETI et grandes entreprises

Contrairement à l'intuition, les PME affichent le ROI médian le plus élevé : 168,4 % contre 156,2 % pour les ETI et 147,3 % pour les grandes entreprises. Pourquoi ?

Taille entrepriseROI médianInvestissement médianGain annuel médianDurée déploiementDélai ROI positif
PME (10-49 sal.)168,4 %19 482 €52 487 €94 jours201 jours
ETI (50-249 sal.)156,2 %84 112 €215 647 €211 jours298 jours
Grande (250+ sal.)147,3 %414 145 €1 024 387 €387 jours512 jours

Interprétation :

  • Les PME déploient 4x plus vite (94 jours contre 387 jours pour les grandes entreprises). Moins de couches de validation, moins de contraintes de conformité, décision plus rapide.
  • Les PME ont des environnements IT plus simples. Pas de SI legacy titanesque à intégrer. Souvent une stack moderne (SaaS, cloud), facilitant les API et webhooks.
  • Les PME se concentrent sur les quick wins. Pas de POC de 6 mois : elles testent vite, déploient vite, ajustent vite. Culture agile naturelle.
  • Les grandes entreprises subissent une "taxe de gouvernance" : comités de validation multiples, DSI, RSSI, juridique, CNIL, comité de direction... Chaque couche rallonge le déploiement et augmente les coûts, ce qui pèse sur le ROI relatif (même si les gains absolus en euros sont plus élevés).

Conclusion pour un dirigeant de PME

Vous avez un avantage structurel face aux grandes entreprises. Profitez-en pour tester l'IA rapidement, sur un périmètre bien défini, avec un budget de 15 000 à 30 000 € pour un premier projet. Si ça marche, scaling progressif. Si ça rate, vous aurez appris pour 20 000 €, pas 200 000 €.

🚀 L'IA s'accélère : -28 % de temps de déploiement entre 2022 et 2025

Une des révélations majeures du baromètre est l'accélération spectaculaire des déploiements entre 2022 et 2025. En 3 ans, le temps médian pour passer du lancement au déploiement en production est passé de 178 jours en 2022 à 128 jours en 2025, soit une réduction de 28 %. Le délai pour atteindre un ROI positif a également chuté de 341 à 264 jours (-23 %).

AnnéeDurée médiane déploiementDurée médiane ROI positifÉvolution déploiement
2022178 jours341 jours—
2023165 jours312 jours-7,3 %
2024142 jours287 jours-14,0 %
2025128 jours264 jours-9,9 %

Quels sont les moteurs de cette accélération ?

  1. Explosion des API GenAI (2023-2025). L'arrivée de ChatGPT, Claude, Gemini, Mistral en version API a révolutionné les POCs. Avant, un projet de chatbot NLP nécessitait 3 mois de fine-tuning d'un modèle BERT. Aujourd'hui, on peut prototyper un assistant conversationnel en 48 heures avec l'API GPT-4 ou Claude 3.5. Le time-to-first-demo s'est effondré.
  2. Maturité des outils no-code/low-code. Des plateformes comme Make, Zapier, n8n, Power Automate permettent d'intégrer des briques IA (analyse de sentiment, OCR, transcription) sans écrire une ligne de code. Les PME sans développeur maison peuvent désormais déployer des workflows IA en quelques jours.
  3. Apprentissage organisationnel accumulé. Entre 2022 et 2025, les entreprises ont appris. Les DG, DAF, directeurs commerciaux qui ont testé un premier projet IA en 2022-2023 sont revenus avec un deuxième projet en 2024, mais cette fois avec des specs claires, des données propres, des KPIs définis. La courbe d'apprentissage collective réduit les erreurs et accélère les itérations.
  4. Modèles pré-entraînés et transfer learning. Fini l'époque où il fallait entraîner un modèle from scratch sur 10 000 images labellisées. Aujourd'hui, on prend un modèle pré-entraîné (GPT-4 Vision, CLIP, SAM) et on le fine-tune sur 500 exemples métiers. Le temps d'entraînement passe de semaines à heures.

Implication pour 2026-2027

Cette tendance va probablement continuer. D'ici 2027, on peut anticiper des déploiements IA en moins de 90 jours médians pour une PME, avec des ROI positifs en moins de 6 mois. L'IA devient un levier opérationnel standard, au même titre que l'adoption d'un CRM il y a 10 ans.

📊 8 cas d'usage IA détaillés avec ROI réel

Ce baromètre a identifié 8 familles de cas d'usage récurrentes dans les 200 projets analysés. Voici un détail opérationnel de chacune, avec des chiffres de ROI médians, des exemples concrets et des pièges à éviter.

1. Automatisation de processus (Process Automation)

ROI 155% 45 projets (22,5%)

Description : automatisation de tâches répétitives back-office via RPA (Robotic Process Automation) + IA décisionnelle. Exemples : saisie de factures fournisseurs, relance de devis impayés, mise à jour de fiches produits e-commerce, génération de rapports mensuels.

Profil type : PME services B2B, 35 salariés, investissement 22 000 €, gain 56 000 €/an (économie de 280 h/mois de saisie manuelle à 25 €/h chargé), déploiement en 76 jours.

⚠️ Pièges à éviter :

  • Automatiser un processus mal défini ou qui change souvent : le robot devra être reprogrammé tous les 3 mois, annulant le ROI.
  • Sous-estimer la maintenance : un RPA qui interagit avec un site web tiers (ex : portail fournisseur) peut casser à chaque changement d'interface. Budget annuel de maintenance : 15-20 % de l'investissement initial.

2. Chatbot SAV / Support Client

ROI 142% 32 projets (16%)

Description : chatbot conversationnel (souvent NLP + GenAI) qui répond aux questions récurrentes des clients : suivi de commande, retours, FAQ produit, disponibilité stock. Libère du temps pour les agents humains sur les cas complexes.

Profil type : ETI retail/e-commerce, 90 salariés, investissement 38 000 €, gain 89 000 €/an (réduction de 40 % du volume de tickets niveau 1, soit 320 h/mois économisées), déploiement en 92 jours.

Clé du succès : le chatbot doit gérer 70 % des questions niveau 1 (tracking, FAQ) et escalader intelligemment les 30 % restants vers un humain. Un chatbot qui répond à côté ou qui bloque l'utilisateur détruit l'expérience client.

⚠️ Pièges :

  • Lancer un chatbot GenAI sans fine-tuning sur vos données métiers : il hallucine des réponses fausses (ex : délai de livraison inventé).
  • Ne pas prévoir de boucle de feedback humain : sans supervision des 3 premiers mois, le chatbot accumule des erreurs non corrigées.

3. Analytique prédictive (Predictive Analytics)

ROI 168% 28 projets (14%)

Description : prédiction de métriques clés via machine learning : prévision de la demande, prédiction du churn client, scoring de risque crédit, prédiction des ventes.

Profil type : ETI logistique, 120 salariés, investissement 72 000 €, gain 193 000 €/an (réduction de 30 % des ruptures de stock + optimisation des tournées), déploiement en 134 jours.

Clé du succès : avoir au moins 12 mois d'historique propre pour entraîner le modèle. Un modèle prédictif entraîné sur 3 mois de données sera imprécis et peu fiable.

⚠️ Pièges :

  • Confondre corrélation et causalité : un modèle qui prédit bien le passé peut mal généraliser au futur si les conditions changent (ex : rupture de tendance post-COVID).
  • Ne pas suivre la dérive du modèle (model drift) : un modèle de prédiction de la demande entraîné en 2022 peut devenir obsolète en 2024 si les comportements clients changent. Prévoir un ré-entraînement annuel.

4. Traitement documentaire automatisé (Document Processing)

ROI 175% 26 projets (13%)

Description : OCR + IA d'extraction pour automatiser le traitement de documents : factures fournisseurs, bulletins de paie, contrats, justificatifs de revenus (banque/assurance), bons de livraison.

Profil type : ETI finance, 85 salariés, investissement 54 000 €, gain 148 000 €/an (traitement de 1 200 dossiers/mois automatisé à 80 %, économie de 180 h/mois), déploiement en 98 jours.

Clé du succès : la qualité de l'OCR dépend de la qualité des documents sources. Des scans de mauvaise qualité (flous, inclinés, photocopies de photocopies) donnent des résultats médiocres. Investir dans une étape de pré-traitement image (redressement, débruitage).

⚠️ Pièges :

  • Croire que l'IA va tout traiter sans erreur : un taux d'exactitude de 95 % signifie 5 % d'erreurs. Sur 1 000 factures/mois, cela fait 50 erreurs à corriger manuellement. Prévoir un workflow de validation humaine (Human-in-the-Loop).
  • Sous-estimer la diversité des formats : factures fournisseurs = 20 mises en page différentes. Il faut entraîner le modèle sur des exemples représentatifs de chaque format.

5. Contrôle qualité par vision (Quality Control Vision)

ROI 182% 19 projets (9,5%)

Description : inspection visuelle automatisée via caméras + computer vision : détection de défauts de surface, mauvais assemblages, corps étrangers, non-conformités packaging.

Profil type : PME industrie, 45 salariés, investissement 48 000 €, gain 135 000 €/an (réduction de 80 % des défauts non détectés + économie de 2 ETP contrôle qualité manuel), déploiement en 112 jours.

Clé du succès : constituer une base d'images labellisées de défauts réels. Un modèle entraîné uniquement sur des pièces conformes ne saura pas détecter les anomalies. Minimum requis : 500 images de défauts variés.

⚠️ Pièges :

  • Conditions d'éclairage variables : un modèle entraîné avec une lumière stable en atelier donnera de mauvais résultats si l'éclairage change (ombres, reflets). Installer un éclairage LED constant.
  • Faux négatifs (défaut non détecté) vs faux positifs (fausse alerte) : calibrer le modèle selon votre tolérance au risque. En agroalimentaire (sécurité sanitaire), on préfère des faux positifs (rejeter une pièce conforme) que des faux négatifs (laisser passer un défaut).

6. Automatisation commerciale (Sales Automation)

ROI 192% 18 projets (9%)

Description : scoring automatique des leads (lead scoring), prédiction de la probabilité de closing, suggestion de next best action pour les commerciaux, automatisation des relances email.

Profil type : ETI services B2B, 75 salariés, investissement 62 000 €, gain 188 000 €/an (augmentation du taux de conversion de 18 % à 24 % grâce au lead scoring, soit +35 deals/an à 5 300 € de marge moyenne), déploiement en 89 jours.

Clé du succès : intégration CRM propre. Le lead scoring ne fonctionne que si les données CRM sont à jour et complètes (historique des interactions, comportement sur le site, emails ouverts/cliqués). Si votre CRM est un champ de ruines, commencez par le nettoyer.

⚠️ Pièges :

  • Automatiser les relances sans personnalisation : un email généré par IA qui semble robotique tue le taux de réponse. Utiliser l'IA pour suggérer des accroches personnalisées, pas pour envoyer du spam.
  • Ignorer le feedback des commerciaux : un modèle de lead scoring qui prédit 80 % de "hot leads" qui se révèlent froids perd la confiance de la force de vente. Boucle de feedback essentielle.

7. Optimisation tarifaire (Pricing Optimization)

ROI 228% 14 projets (7%)

Description : ajustement automatique des prix en fonction de la demande, de la concurrence, des stocks, de la saisonnalité. Cas typique : retail, e-commerce, places de marché, transport (yield management).

Profil type : ETI e-commerce, 65 salariés, investissement 58 000 €, gain 208 000 €/an (hausse de 8 % du CA sur 2 500 SKUs grâce à l'optimisation prix), déploiement en 74 jours.

Clé du succès : tester en A/B testing avant de déployer à 100 %. Lancer le pricing dynamique sur 10 % du catalogue pendant 1 mois, mesurer l'impact, puis étendre progressivement.

⚠️ Pièges :

  • Guerre des prix automatisée : si vos concurrents utilisent aussi du pricing dynamique, vous risquez une course vers le bas. Fixer des prix planchers (seuils de rentabilité).
  • Ignorer la perception client : baisser les prix de 20 % puis les remonter de 25 % une semaine après = expérience client dégradée. Limiter les variations à ±10 % par semaine.

8. Détection de fraude (Fraud Detection)

ROI 240% 18 projets (9%)

Description : détection d'anomalies en temps réel sur transactions financières (cartes bancaires, virements), sinistres assurance, remboursements santé. Analyse comportementale + machine learning.

Profil type : ETI finance, 110 salariés, investissement 95 000 €, gain 354 000 €/an (économie sur fraudes évitées : 12 cas de fraude détectés précocement, pertes évitées estimées à 400 000 €), déploiement en 156 jours.

Clé du succès : équilibre entre faux positifs et faux négatifs. Un système trop strict bloque des transactions légitimes (client mécontent), un système trop lâche laisse passer des fraudes (pertes financières). Calibrage continu.

⚠️ Pièges :

  • Déséquilibre des données : les fraudes représentent souvent <1 % des transactions. Entraîner un modèle sur un dataset déséquilibré donne un modèle qui prédit "pas de fraude" à 99 % du temps. Techniques de rééquilibrage (SMOTE, under/oversampling) indispensables.
  • Fraudes évolutives : les fraudeurs adaptent leurs techniques en permanence. Un modèle statique devient obsolète en 6 mois. Ré-entraînement trimestriel recommandé.

🛠️ Comment utiliser ce baromètre dans votre entreprise

Ce baromètre n'est pas un rapport à lire passivement. C'est un outil opérationnel pour cadrer votre stratégie IA, calibrer vos attentes ROI et éviter les pièges. Voici comment l'utiliser concrètement selon votre profil.

Vous êtes dirigeant de PME ou ETI (DG, DAF, directeur commercial)

1. Identifiez votre secteur et comparez-vous aux benchmarks.

Cherchez votre secteur dans la section ROI par secteur. Si vous êtes dans le retail, un ROI de 150-250 % est réaliste. Si vous êtes dans la construction, visez plutôt 60-90 %. Calibrez vos attentes en fonction du benchmark sectoriel, pas des discours marketing des éditeurs.

2. Estimez votre budget en fonction de votre taille.

PME : 15 000 à 30 000 € pour un premier projet. ETI : 60 000 à 100 000 €. Ne sous-estimez pas : un projet à 8 000 € sera probablement sous-dimensionné (pas de phase diagnostic, pas de suivi ROI, risque d'échec élevé).

3. Choisissez un cas d'usage à ROI rapide.

Privilégiez les cas d'usage où le gain est mesurable en moins de 6 mois : automatisation de processus répétitifs (économie de temps chiffrable), lead scoring commercial (hausse du taux de conversion mesurable), chatbot SAV (réduction des tickets niveau 1 traçable). Évitez les projets exploratoires type "on veut tester l'IA pour voir".

4. Auditez vos données avant de lancer le projet.

31,4 % des échecs sont liés à des données insuffisantes ou sales. Avant d'engager un prestataire, faites un audit interne : vos données CRM sont-elles complètes à 80 % ? Vos fichiers Excel contiennent-ils des doublons, des valeurs manquantes, des formats incohérents ? Si oui, prévoyez 40 % du budget projet pour nettoyer les données.

5. Faites-vous accompagner pour le premier projet.

82,5 % des projets du baromètre ont bénéficié d'une expertise externe. Le marché actuel des freelances et consultants IA est mature : un consultant expérimenté coûte 600 à 1 200 €/jour, mais il réduit drastiquement le risque d'échec. Pour un projet de 25 000 €, budgetez 10 jours de conseil (7 500 à 12 000 €), c'est rentable.

6. Planifiez un pilote de 3 mois avant de scaler.

Ne déployez pas l'IA sur 100 % de votre périmètre dès le départ. Testez sur 10-20 % (un service, une gamme de produits, une région), mesurez les résultats pendant 3 mois, ajustez, puis scalez. Cette approche réduit le risque et permet d'itérer.

Vous êtes DSI ou responsable IT

1. Préparez l'infrastructure technique.

22,9 % des échecs sont dus à des blocages d'intégration. Avant de lancer un projet IA, assurez-vous que votre SI peut exposer des APIs propres (RESTful, webhooks). Si vous avez des systèmes legacy sans APIs, investissez dans une couche middleware (type API gateway) avant de déployer l'IA.

2. Sécurisez les données et la conformité RGPD/IA Act.

L'IA Act européen impose des contraintes pour les systèmes à haut risque (scoring crédit, recrutement, surveillance). Si votre projet tombe dans cette catégorie, prévoyez +30 % de temps pour la compliance (logs d'explicabilité, audits de biais, documentation).

3. Formez vos équipes aux bases de l'IA.

Un projet IA échoue souvent par manque de compétences internes pour maintenir le système après le départ du prestataire. Formez au moins 2 personnes en interne (1 technique, 1 métier) pour assurer la maintenance opérationnelle : ré-entraînement du modèle, ajustement des seuils, monitoring des performances.

Vous êtes consultant, intégrateur ou éditeur de solutions IA

1. Utilisez les benchmarks de ce baromètre pour calibrer vos promesses commerciales.

Ne promettez pas 300 % de ROI à un client dans la construction (benchmark : 62 %). Soyez honnête et aligné sur les réalités sectorielles. Cela crédibilise votre discours et évite les déceptions post-projet.

2. Proposez systématiquement un modèle Human-in-the-Loop.

88,5 % des projets réussis gardent l'humain dans la boucle. Ne vendez pas du 100 % automatisé sauf si le client est ultra-mature et que le risque est faible. Proposez une phase de supervision de 6 mois avant d'automatiser totalement.

3. Structurez vos projets en 4 phases.

Diagnostic (cadrage, audit données, business case) → POC (prototype 2-4 semaines) → Déploiement production → Suivi ROI (3-6 mois). Cette méthodologie structurée est un facteur clé de succès démontré par ce baromètre.

Vous êtes investisseur, banquier ou financeur public

1. Évaluez la crédibilité des business plans IA.

Un entrepreneur qui vous présente un projet IA avec 500 % de ROI en 6 mois dans un secteur à 90 % de ROI médian : red flag. Utilisez les benchmarks de ce baromètre pour challenger les projections financières.

2. Valorisez les projets avec expertise externe et HITL.

Un dossier de financement qui mentionne un accompagnement par un expert reconnu + un modèle Human-in-the-Loop a statistiquement 30 % de chances de succès en plus. Critère de scoring crédit à intégrer.

3. Orientez les financements vers les secteurs à ROI élevé.

Si vous êtes une région qui subventionne la transformation digitale des PME, priorisez les secteurs retail, finance, industrie (ROI 170-240 %) plutôt que construction (ROI 62 %). Impact économique maximal.

📝 Comment citer ce baromètre

Si vous utilisez les données de ce baromètre dans une présentation, un rapport, un article de blog, une étude académique ou une recommandation client, merci de citer la source selon les formats suivants.

Citation format web / blog

Source : Baromètre IA & ROI des PME françaises 2022–2025, Denis Atlan, basé sur l'AI ROI Dataset v2 (200 déploiements B2B analysés). Disponible sur : https://www.denisatlan.fr/barometre-ia-pme

Citation format APA (académique)

Atlan, D. (2025). AI ROI Dataset: 200 B2B Deployments Analysis (2022-2025). ENDKOO / HumaLoop. DOI: 10.5281/zenodo.17795133

Citation format BibTeX (LaTeX)

@techreport{atlan2025ai, title={AI ROI Dataset: 200 B2B Deployments Analysis (2022-2025)}, author={Atlan, Denis}, year={2025}, institution={ENDKOO / HumaLoop}, type={Technical Report}, url={https://www.denisatlan.fr/barometre-ia-pme}, doi={10.5281/zenodo.17795133}}

Pour les journalistes

Selon le Baromètre IA & ROI des PME françaises 2022–2025 de Denis Atlan (Expert IA, ENDKOO), qui analyse 200 projets IA déployés en France, le ROI médian est de 159,8 % sur 24 mois, avec un taux de succès de 73% quand le projet est correctement cadré. [Source : denisatlan.fr/barometre-ia-pme]

Licence Creative Commons BY 4.0

Les données de ce baromètre sont publiées sous licence Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0). Vous êtes libre de :

  • Partager : copier, distribuer et communiquer le matériel par tous moyens et sous tous formats
  • Adapter : remixer, transformer et créer à partir du matériel pour toute utilisation, y compris commerciale

À condition de :

  • Attribution : créditer l'auteur (Denis Atlan), fournir un lien vers la licence et indiquer si des modifications ont été effectuées. Pas d'utilisation suggérant l'approbation de l'auteur pour votre usage.

Lien licence complète : https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

❓ Questions fréquentes (FAQ)

1 Ce baromètre s'applique-t-il à ma TPE de 5 salariés ?

Réponse : Partiellement. Le dataset exclut les entreprises de moins de 10 salariés (critère d'inclusion). Cependant, les enseignements sur les PME 10-49 salariés (ROI médian 168,4%, investissement médian 19 500€, délai 94 jours) restent directionnels pour une TPE. Conseil : si vous avez 5 salariés, divisez les investissements par 2 (budget projet ~10 000€) et privilégiez des outils no-code (Make, Zapier) plutôt que du développement sur-mesure.

2 Mon secteur n'est pas listé (ex : tourisme, immobilier, édition). Que faire ?

Réponse : Identifiez le secteur le plus proche par analogie. Exemple : tourisme → services B2B (ROI médian 123%) ; immobilier → services B2B ; édition → retail (si e-commerce de livres). Les cas d'usage transverses (chatbot SAV, automatisation documentaire, lead scoring) ont des ROI similaires d'un secteur à l'autre.

3 Pourquoi le taux de succès (73%) est-il si élevé alors que les études parlent de 80-95 % d'échecs ?

Réponse : Biais de sélection assumé. Ce baromètre analyse des projets accompagnés selon une méthodologie structurée (diagnostic, POC, déploiement supervisé, suivi ROI) avec expertise externe. Les projets "fait maison" en régie interne, sans méthodologie ni expertise, affichent effectivement des taux d'échec de 80-95%. Ce baromètre montre ce qui est atteignable avec les bonnes pratiques, pas la moyenne du marché.

4 Le ROI médian de 159,8 % est calculé sur combien de temps ?

Réponse :24 mois. Formule : ROI (%) = [(Gain Annuel × 2) - Investissement] / Investissement × 100. C'est une approche conservatrice qui ne tient pas compte des gains au-delà de 2 ans. Le ROI réel sur la durée de vie du système (5-7 ans) est probablement supérieur.

5 Dois-je avoir un Data Scientist en interne pour déployer l'IA ?

Réponse : Non. 82,5% des projets du baromètre ont été réalisés avec un accompagnement externe (consultant IA, intégrateur, freelance). Vous avez besoin d'un sponsor interne (DG, DAF, directeur commercial) qui porte le projet métier, et d'un référent IT (même un administrateur réseau ou un responsable SI junior) pour l'intégration technique. Le Data Scientist peut être externe.

6 Combien de temps faut-il pour voir les premiers résultats ?

Réponse : Cela dépend de votre taille. PME : ROI positif en 201 jours médians (~6,7 mois). ETI : 298 jours (~10 mois). Grande entreprise : 512 jours (~17 mois). Les gains intermédiaires (réduction de temps, automatisation partielle) apparaissent dès 3-4 mois post-déploiement, mais le ROI positif (cumul des gains > investissement) prend 6 à 12 mois.

7 Puis-je utiliser les données brutes du baromètre pour mon propre benchmark ?

Réponse : Oui, sous licence CC BY 4.0. Le dataset complet AI ROI Dataset v2 (200 projets, 20 variables en CSV) est téléchargeable sur la page research et sur Zenodo (DOI : 10.5281/zenodo.17795133). Vous pouvez l'analyser, le croiser avec vos propres données, le citer dans vos rapports, à condition de créditer l'auteur.

8 Le baromètre sera-t-il mis à jour en 2026-2027 ?

Réponse : Oui. Version 1.0 (actuelle) : 200 projets 2022-2025. Version 1.1 prévue en Q2 2026 : ajout de 50 projets de 2025. Version 2.0 prévue en 2027 : suivi longitudinal (ROI années 3-5) + expansion internationale (Allemagne, UK). Abonnez-vous à la page research pour être notifié des mises à jour.

9 Les données sont-elles fiables ? Comment les avez-vous collectées ?

Réponse : Les données proviennent de 3 sources : projets clients directs (82,5 %), missions d'audit/conseil (14 %), études de cas partenaires (3,5 %). Elles sont basées sur des exports CRM, audits financiers, entretiens trimestriels avec les porteurs de projet, mesures de KPIs post-déploiement. Toutes les données sont anonymisées (IDs génériques, CA arrondis, dates agrégées). Méthodologie complète : rapport technique PDF (25-30 pages).

10 Pourquoi le secteur construction affiche-t-il un ROI aussi faible (62 %) ?

Réponse : Plusieurs facteurs : (1) Maturité digitale faible (beaucoup de PME BTP n'ont pas d'ERP), (2) Données fragmentées entre sous-traitants, (3) Culture terrain peu digitalisée, (4) Systèmes legacy inexistants ou archaïques, (5) Résistance au changement forte. De plus, l'échantillon est faible (n=5 projets), ce qui limite la robustesse statistique. Conseil : si vous êtes dans le BTP, attendez que l'écosystème mûrisse ou ciblez des cas ultra-spécifiques (ex : automatisation facturation).

📚 Ressources associées pour aller plus loin

AI ROI Dataset v2 – Dataset complet open data

Guides terrain pour PME/ETI

  • IA SANS BULLSHIT 2026 – Livre numérique gratuit
    Guide terrain de 200 pages basé sur ce dataset, avec cas pratiques sectoriels, checklist diagnostic, templates ROI, erreurs à éviter
    Page auteur →
  • AI ROI Calculator (Excel)
    Simulateur de ROI pour estimer le retour sur investissement d'un projet IA en 5 minutes
    Disponible prochainement
  • Checklist audit données IA (PDF)
    20 questions pour évaluer si vos données sont prêtes pour l'IA
    Disponible prochainement

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  • • Conférences & keynotes sur l'IA appliquée en entreprise

Publications académiques & recherche

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Profile Denis Atlan
DOI principal de ce dataset
10.5281/zenodo.17795133

Autres ressources IA pour dirigeants

  • Podcast IA SANS BULLSHIT 2026 (12 épisodes, gratuit)
    Version audio de l'ouvrage, avec cas concrets et retours d'expérience
    Page podcast →
  • Articles & Cas d'usage IA
    Cas d'usage IA B2B, erreurs à éviter, benchmarks sectoriels
    Voir les articles →

À propos de l'auteur

Denis Atlan est Expert IA & Fractional CAIO basé à Lyon. Il pilote une Task Force de 20 experts spécialisés en IA opérationnelle pour PME et ETI. Certifié Qualiopi, DPO - Formation 35h certifiée, il a accompagné plus de 200 projets IA B2B (2022-2025) et intervient comme conférencier sur l'IA appliquée en entreprise.

Crédit dataset : AI ROI Dataset v2 (200 B2B Deployments, 2022-2025) – Denis Atlan, ENDKOO / HumaLoop – Licence CC BY 4.0 – DOI : 10.5281/zenodo.17795133

Dernière mise à jour : 7 décembre 2025

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