IA en Suisse : 57 % des entreprises l’utilisent, 60 % en surface

Plus d’une entreprise suisse sur deux utilise désormais l’intelligence artificielle : 57 %, contre 46 % un an plus tôt, selon l’étude « Exploiter le potentiel de l’IA en Suisse en 2026 », menée par le cabinet Strand Partners pour AWS auprès de 2 000 répondants et publiée fin août. Mais 60 % de ces entreprises s’en tiennent à des usages de base — chatbots publics, logiciels prêts à l’emploi — et moins d’un tiers ont une stratégie IA. Autrement dit, la Suisse a adopté l’IA ; elle ne l’a pas encore mise au travail.

57 %, au-dessus de la moyenne européenne

Le chiffre place la Suisse devant la moyenne européenne de 54 %, comme le rapportent ITMagazine et Organisator. L’intention y est : 65 % des entreprises disent faire de l’IA une priorité et 70 % la considèrent comme centrale pour leur stratégie. Mais la dynamique ralentit. Dans son analyse pour Moneycab, Christoph Schnidrig, responsable technologie d’AWS Suisse, note que la croissance annuelle de l’adoption est passée de 48 % à 24 % : les entreprises qui voulaient essayer ont essayé, et la question n’est plus « qui utilise l’IA ? », mais « pour quoi faire ? ».

Trois niveaux d’usage, et 60 % au premier

L’étude classe les entreprises utilisatrices selon la profondeur avec laquelle l’IA est intégrée à leur activité. La répartition est éloquente :

• Niveau de base — 60 % : l’IA se limite à des chatbots publics et à des logiciels prêts à l’emploi. Concrètement, quelques collaborateurs rédigent des e-mails ou traduisent des documents avec ChatGPT, souvent sur leur compte personnel, sans lien avec les données de l’entreprise.
• Niveau intermédiaire — 22 % : l’IA est intégrée dans les applications de l’entreprise — un assistant branché sur la base clients, un tri automatique des demandes, une génération de devis à partir du catalogue.
• Niveau avancé — 18 % : systèmes sur mesure et IA agentique, où des agents exécutent des processus complets, comme les cinquante agents que Toyota a mis en production.

La stratégie suit le même schéma : seules 31 % des entreprises ont une stratégie IA complète, et 29 % parmi les PME. Ce n’est pas un détail. Sans stratégie, l’IA reste un outil individuel ; avec, elle devient un processus d’entreprise. C’est précisément la frontière entre le premier niveau et les deux autres.

Ce que gagnent celles qui vont plus loin

Les bénéfices déclarés sont nets : parmi les entreprises qui utilisent l’IA, 83 % rapportent des gains de productivité mesurables et 84 % attendent une croissance supplémentaire, selon inside-it. Sur l’IA agentique, l’écart est encore plus marqué : seules 24 % des entreprises en ont entendu parler, 12 % l’expérimentent et 4 % l’ont pleinement déployée — mais parmi ces dernières, 90 % constatent des gains de productivité et 95 % une hausse de leurs revenus.

Deux précautions de lecture. Ces chiffres sont déclaratifs, et l’étude est commandée par AWS, qui vend l’infrastructure sur laquelle tournent ces systèmes. Reste que l’ordre de grandeur rejoint ce que d’autres enquêtes montrent depuis un an : le retour sur investissement de l’IA apparaît quand elle touche un processus réel, pas quand elle reste un chatbot ouvert dans un onglet.

Passer de la surface à la profondeur : par où commencer

Le passage du niveau 1 au niveau 2 ne demande ni un budget de multinationale ni une équipe de data scientists. Il demande une méthode, que les PME suisses les mieux placées appliquent déjà :

• Faire l’inventaire des usages réels. Qui utilise quoi, sur quel compte, avec quelles données ? La plupart des dirigeants découvrent que l’IA est déjà partout — en version individuelle et non encadrée.
• Choisir un processus, pas un outil. Le traitement des demandes clients, la préparation des devis, la relance des impayés : un flux qui se répète, dont on peut mesurer le temps avant et après.
• Connecter l’IA aux données de l’entreprise. C’est ce qui sépare le niveau de base du niveau intermédiaire, et c’est aussi ce qui impose un cadre : quelles données peuvent sortir, vers quel fournisseur, sous quelles conditions.
• Écrire la stratégie sur une page. Règles d’usage, priorités, responsable, indicateurs. Les 31 % qui l’ont fait ne sont pas plus grandes que les autres ; elles ont simplement décidé. Nous avons détaillé les cinq étapes pour y arriver.

L’étude relève d’ailleurs, du côté des start-up suisses, que l’accès au financement (54 %) et le recrutement de talents (42 %) restent les principaux freins, et que 32 % envisagent de quitter l’Europe face à une réglementation jugée fragmentée. Pour une PME établie, le frein est ailleurs : ce n’est ni l’argent ni la technologie, c’est la compétence en interne pour passer du test à l’usage.

Combien d’entreprises suisses utilisent l’IA en 2026 ?

57 % selon l’étude Strand Partners pour AWS (2 000 répondants), contre 46 % l’année précédente et 54 % en moyenne en Europe. Mais 60 % des utilisatrices n’exploitent l’IA que pour des tâches de base, et 31 % seulement des entreprises ont une stratégie IA complète.

Qu’est-ce qu’un usage « de base » de l’IA ?

L’utilisation de chatbots publics et de logiciels prêts à l’emploi, sans connexion aux données ni aux processus de l’entreprise. Le niveau suivant intègre l’IA aux applications métier ; le niveau avancé confie des processus entiers à des systèmes sur mesure ou à des agents.

Cet écart entre adoption et profondeur, c’est exactement le terrain des formations IA de Vincent Lévi : elles ne s’arrêtent pas à « savoir utiliser ChatGPT », elles apprennent à relier l’IA aux processus et aux données de l’entreprise, avec un cadre d’usage et des résultats mesurables. Si votre entreprise fait partie des 57 % et que vous sentez qu’elle en reste au premier niveau, écrivez à l’équipe : le diagnostic des usages réels est la première étape, et il tient en quelques jours.