LE MARCHÉ DE L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE À L'HORIZON 2030

En France, les éditeurs de logiciels multiplient les solutions d'IA appliquées aux usages métiers… sans percer commercialement à grande échelle. Comment alors transformer ces initiatives en offres industrielles, rentables et technologiquement souveraines ?

D'ici 2030, l'IA s'imposera comme une composante standard des logiciels professionnels. Intégrée aux outils métiers, aux suites bureautiques ou aux services de conseil IT, elle deviendra un levier majeur de performance et de différenciation. Pourtant, la trajectoire des éditeurs français d'IA applicative reste semée d'obstacles. Les incertitudes économiques freinent les décisions d'investissement, tandis que le déploiement à grande échelle se heurte à des systèmes d'information fragmentés et vieillissants au sein des entreprises clientes. Le cadre réglementaire, avec l'AI Act européen, renforce les exigences de conformité. Enfin, ces acteurs doivent convaincre un marché majoritairement composé de PME, attentives aux coûts, exigeantes sur les bénéfices immédiats et réticentes face à des solutions perçues comme complexes ou risquées.

Au-delà d'une analyse de marché approfondie et de prévisions à l'horizon 2030, cette étude permet :

• aux éditeurs de prioriser des cas d'usage industrialisables et réellement différenciants ;
• aux entreprises de comprendre comment l'IA peut transformer durablement leur modèle économique, dans un cadre réglementaire et opérationnel de plus en plus exigeant ;
• aux investisseurs de cibler les segments d'IA applicative et usages les plus porteurs.

1. LE RÉSUMÉ EXÉCUTIF ET LES ENJEUX STRATÉGIQUES

En seulement quelques pages, le résumé exécutif vous donne accès aux conclusions de l'étude à travers :

Les 10 clés d'analyse identifiées par nos consultants pour éclairer les décisions stratégiques

Les insights détaillés pour transformer la performance des solutions d'IA en valeur économique tangible pour les entreprises et structurer les modèles économiques des éditeurs

Des chiffres exclusifs sur l'évolution et la taille du marché français des IA applicatives à l'horizon 2030

2. LE MARCHÉ DE L'IA ET SES PERSPECTIVES À L'HORIZON 2030

La dynamique et les perspectives du marché de l'IA jusqu'en 2030

• La taille et la dynamique du marché français de l'intelligence artificielle (2023-2030)

• L'adoption de l'IA par les entreprises en France : taux d'utilisation selon la taille et le secteur d'activité en 2024

• Le marché mondial de l'IA (2024-2030) : dynamique géographique, technologique et débouchés

• Les levées de fonds des start-up de l'IA dans le monde : répartition par pays et par technologie en 2024

Les moteurs et les freins du marché

• Les dernières avancées technologiques : RAG, IA prédictive, machine vision, LLM, agent IA

• Les forces et faiblesses de l'industrie française de l'IA

• La conjoncture économique et les investissements IT des entreprises françaises (2010-2027)

Les cas d'usage de l'IA plébiscités par les entreprises clientes dans l'énergie, l'industrie, les professions juridiques, les centres d'appels, la banque et l'assurance : recensement issus de nos 200 études Xerfi sectorielles annuelles

3. NOTRE ENQUÊTE SUR LES PRATIQUES IA DES ENTREPRISES FRANÇAISES

L'appropriation de l'intelligence artificielle par les entreprises : enquête Xerfi réalisée auprès de 600 entreprises

• L'impact de l'IA générative sur les entreprises : degré de maturité, intégration dans les processus, disparités sectorielles

• Les usages de l'intelligence artificielle : automatisation, support client, production de contenus, analyse de données

• Les freins au déploiement de l'IA : manque de compétences, incertitudes, faible lisibilité du retour sur investissement, cadre réglementaire encore flou

Les implications stratégiques et concurrentielles de l'IA : coûts cachés de l'IA, risques de dépendance technologique, impact déflationniste de l'IA

4. LES RISQUES ET ENJEUX AUTOUR DE L'IA ET LES STRATÉGIES DES ACTEURS

Le risque de dépendance technologique et l'inflation des coûts matériels et énergétiques

• Les réponses des acteurs : sobriété algorithmique des modèles, internalisation de la production de puces IA par les hyperscalers, développement et usage de modèles open source

• Études de cas : approche MoE de Mistral ; l'usage de l'open source pour Jasper AI ; le rôle d'Hugging Face dans l'open source

Les défis autour de l'industrialisation et de la monétisation de l'IA

• Les réponses des acteurs : amélioration de la robustesse et de la fiabilité des solutions, intégration d'usages simples dans les outils logiciels existants, développement de services complémentaires (IA agentique)

• Études de cas : Harvey AI fiabilise l'IA juridique avec le RAG ; Microsoft Copilot s'intègre au quotidien des entreprises

5. LA CONCURRENCE : FORCES EN PRÉSENCE ET DYNAMIQUES ACTUELLES

Les classements des acteurs : principales start-up françaises de l'IA, investissements dans l'IA des big tech, part de marché des assistants conversationnels IA en France et dans le monde

Le positionnement de 220 acteurs dans la création de modèles IA, le data ops et la personnalisation, les copilotes horizontaux, la génération de contenu multimédia, les applications métiers

Les fiches d'identité de 12 acteurs clés : Alphabet, Anthropic, Artefact, Dataiku, Meta, H (Holistic AI), Hugging Face, Mistral AI, Nabla, Open AI, Poolside AI, xAI