Le baromètre HPE 2025 place la maturité de la France à 3/5 alors que la croissance et l’innovation s’accélèrent avec la hausse des investissements et l’adoption de plateformes IA unifiées. La France franchit un cap, deux tiers des organisations ont dépassé les pilotes (37 % en mise en production, 29 % déployées à l’échelle).
77 % des organisations plébiscitent une plateforme IA modulaire/pré-intégrée, le modèle s’impose. La souveraineté progresse (68 %). Le défi 2026 : passer à l’échelle en confiance (34 % seulement se disent confiants) et resserrer la gouvernance (RH et Juridique trop souvent absents).
Etude : HPE publie l’édition France de son baromètre 2025 de la maturité IA. Résultat : la France se situe à 3/5, portée par la mise en production (37 %) et le déploiement à l’échelle (29 %) des cas d’usage. Si l’adoption d’une plateforme (77 %) et la souveraineté (68 %) gagnent du terrain, la montée en charge et l’implication transverse (RSSI/Juridique/RH) demeurent les leviers à actionner pour généraliser un niveau 4 de maturité.
« Les organisations françaises sont en train de sortir de la phase d’expérimentation. Leur enjeu n’est plus de lancer un POC, mais d’industrialiser l’IA de façon sûre et souveraine, en connectant stratégie, données, sécurité, réseau et calcul au sein d’une plateforme unique », commente Philippe Rullaud, Sales leader AI et Data, HPE France. « C’est précisément l’objectif de nos solutions AI factory : fournir une infrastructure pré-intégrée, gouvernée, scalable et économe en énergie pour déployer l’IA en production à l’échelle. »
Le modèle de maturité HPE
Cette étude s’appuie sur un modèle de maturité développé par HPE qui évalue la capacité des organisations à créer de la valeur avec l’IA selon des critères stratégiques, organisationnels et technologiques. Le niveau le plus bas (N1) correspond à une phase exploratoire : cas d’usage ponctuels, données en silos et analyses non systématiques. Le niveau le plus élevé (N5) décrit une IA industrialisée et souveraine : l’organisation oriente ses résultats grâce à un accès unifié aux données internes et externes, analysées par des analytique avancées et l’IA, avec gouvernance, sécurité et opérations standardisées à l’échelle. Entre ces extrêmes, le barème couvre N2 (pilotes structurés), N3 (mise en production) et N4 (déploiement à l’échelle “AI factory”).
Contexte et enjeux
La dynamique française est nette : la majorité des organisations ont franchi le cap des pilotes pour faire entrer l’IA en production. Cette accélération met en lumière deux impératifs : standardiser l’architecture (plateforme IA) et garantir la confiance (sécurité, conformité, éthique, gestion des talents).
Ce que révèle le baromètre
- Adoption : 37 % mettent en production et 29 % sont déployées à l’échelle ; 23 % restent en déploiements initiaux, 12 % phase de démarrage.
- Confiance business : 76 % se disent prêts à capter de la valeur (dont 44 % “totalement”).
- Gouvernance des rôles : PDG 65 %, DSI 60 %, RSSI 44 % “decision makers” ; Juridique non impliqué 38 %, RH non impliqué 51 %.
Plateformes et souveraineté
77 % des répondants jugent qu’une plateforme IA modulaire/pré-intégrée est le meilleur levier pour sécuriser et accélérer la mise à l’échelle. En parallèle, la souveraineté devient un critère déterminant pour 68 % des organisations. Cette exigence n’exclut pas le cloud public : 96 % prévoient de l’utiliser pour l’IA (tuning 37 %, modèles pré-entraînés 35 %, outils gratuits 26 %, training 25 %), avec une attente claire de contrôle et de résidence des données.
Données et sécurité : les fondamentaux pour industrialiser
Les fondamentaux data progressent, mais restent hétérogènes : recovery fully 58 %, gouvernance et conformité fully 56 %, temps réel 34 %, modèles/BI partagés 35 %. Côté risques, le trio de tête confirme la priorité sécurité-by-design : fuite/perte de données 35 %, sécurité infra/plateforme 33 %, opacité des modèles 29 %.
Passer de 3/5 à 4/5 : les priorités 2026
- Plateformiser l’IA : standardiser MLOps, observabilité et déploiements reproductibles ; packs validés réseau-stockage-sécurité.
- Fermer le “triangle de la confiance” : RSSI + Juridique + RH impliqués à chaque étape ; zéro projet hors revue.
- Données “prêtes IA” : augmenter la part de temps réel et de modèles/BI partagés sur les domaines prioritaires (> 50 %).
- Monter à l’échelle en maîtrise : piloter par SLA (performance, coût, empreinte carbone) et une gestion transparente du pipeline projets.
- Souveraineté pragmatique : classer les données et adapter les politiques d’hébergement/accès selon la sensibilité.
HPE GreenLake et HPE Private Cloud AI pour passer des pilotes à la production
HPE accompagne la mise en place de projets d’IA générative avec HPE Private Cloud AI, opéré via HPE GreenLake, afin d’accélérer le passage des pilotes à la production et de concentrer l’effort sur les cas d’usage à valeur. La proposition s’appuie sur la modernisation des infrastructures et des plateformes d’IA privées intégrant MLOps, observabilité et déploiements reproductibles. La sécurité et la conformité sont traitées par une gouvernance by design, des principes de zero-trust et l’implication conjointe RSSI, Juridique et RH. L’approche est centrée cas d’usage, mobilise l’écosystème (ESN, GSIs, éditeurs) et s’appuie sur des blueprints validés (dont RAG) pour accélérer l’adoption sectorielle. Le pilotage se fait par des SLA de performance, de coût et de carbone, avec transparence des émissions via le HPE Sustainability Insight Center.
Méthodologie
Les chiffres mentionnés ci-dessus proviennent du sous-échantillon France (n=200) de l’étude 2025 HPE AI Global Research (échantillon global : n=1 775). Détails de méthodologie et livre blanc associés disponibles sur demande.
