L'IA générative au travail : courante, utilisée de manière ponctuelle, mais sous-exploitée stratégiquement

L'Intelligence Artificielle (IA) générative a fait son entrée dans les entreprises suisses. Mais il existe un écart important entre son utilisation ludique et son ancrage stratégique. C'est ce que montre l'étude AI Barometer 2025, réalisée par la Haute école des sciences appliquées de Zurich (ZHAW). Swiss Engineering a également soutenu cette étude. 137 spécialistes et cadres de différents secteurs ont été interrogés. Le résultat est contrasté : forte acceptation et utilisation au quotidien, mais incertitude, faible soutien institutionnel et réticence dans les cas d'application plus complexes.

Le message fondamental de l'étude est clair : l'IA générative n'est plus un sujet de niche. 80% des personnes interrogées ont déjà une expérience personnelle de l'IA générative, 67% se sentent à l'aise avec cette technologie. 43% l’utilisent quotidiennement dans leur travail, 39% au moins une fois par semaine. L’IA est aussi utilisée en privé, mais moins fréquemment, surtout pour rédiger du texte, synthétiser du contenu ou rechercher des informations rapidement.

L'évaluation émotionnelle de la technologie est remarquable. 80% des personnes interrogées déclarent apprécier l'utilisation de l'IA générative. Les trois quarts trouvent les systèmes faciles à utiliser et près de 80% les trouvent faciles à apprendre. Du point de vue des modèles d'acceptation classiques, c'est un signal fort : un faible seuil d'entrée et des expériences d'utilisation positives sont considérés comme des moteurs essentiels pour la diffusion des nouvelles technologies.

Dans le même temps, l'étude révèle un manque de confiance prononcé. Seuls 40% des personnes interrogées considèrent l'IA générative comme fiable, et seulement 20% environ la trouvent sûre ou digne de confiance. Elle est perçue comme un outil utile, mais auquel on ne fait pas vraiment confiance.

Les usages les plus courants concernent principalement le langage et la création de contenu. La production de texte est largement reconnue (93%), suivie par la génération d'images et la personnalisation du contenu. Au quotidien, ces technologies sont surtout employées dans des domaines liés au texte, comme la recherche intelligente ou la rédaction de textes.

Il en va autrement pour les scénarios d'utilisation plus complexes et gourmands en données. Des applications telles que l'analyse de données ou l'optimisation des processus sont certes considérées comme potentiellement très utiles, mais elles sont nettement moins répandues dans la pratique. La raison principale en est le coût élevé de mise en œuvre perçu.

L'une des principales conclusions de l'étude est l'absence d'ancrage stratégique de l'IA générative dans de nombreuses organisations. Si de nombreux employés disposent du savoir-faire nécessaire, le soutien institutionnel, des lignes directrices claires et des structures de soutien internes font souvent défaut. L'IA générative est donc souvent introduite de manière ascendante, avec les risques que cela comporte pour la sécurité des données, la qualité et l'évolutivité.

Malgré toutes les réticences à la mise en œuvre, les personnes interrogées sont optimistes quant à l'avenir. Presque toutes souhaitent continuer à utiliser l'IA générative. Elles apprécient particulièrement son influence future dans les domaines de l'analyse des données, de l'accès aux connaissances et de l'optimisation des processus, c'est-à-dire précisément là où son utilisation est encore faible aujourd'hui.