Une adoption qui s'accélère sur toute la chaîne logicielle
Selon la 16e édition du Top 250 des éditeurs de logiciels français publié par EY et Numeum, 80 % des éditeurs hexagonaux ont intégré des fonctionnalités d'intelligence artificielle dans leurs solutions, contre 61 % l'an dernier. En un an, la progression atteint 19 points. Ce chiffre traduit une chose concrète : ne pas avoir d'IA dans son produit est devenu une anomalie commerciale, pas une position par défaut.
L'étude porte sur 128 sociétés interrogées en détail. Parmi elles, 51 % déclarent disposer de fonctionnalités d'IA en production. Pour 20 %, l'IA est au cœur du produit. Et 9 % ont déjà placé des agents autonomes au centre de leurs solutions : ces entreprises ne se contentent pas d'ajouter une couche de machine learning à leur interface, elles repensent l'architecture complète de leur offre autour de l'automatisation.
Les agents IA s'imposent comme priorité technologique numéro un
La vraie rupture de cette édition tient dans un classement : les agents IA arrivent en tête des priorités des éditeurs, avec 48 % des suffrages, soit une hausse de 16 points par rapport à l'édition précédente. Ils devancent désormais le cloud et le SaaS, qui occupaient ces positions depuis plusieurs années. Ce dépassement n'est pas anodin. Il signifie que les éditeurs ne cherchent plus seulement à proposer leurs logiciels en mode hébergé ; ils veulent que ces logiciels agissent et décident pour le compte de leurs clients.
Les usages recensés par l'étude dessinent une adoption déjà très large. Les copilotes de développement sont utilisés par 96 % des entreprises interrogées. La documentation produit est automatisée par 79 % d'entre elles, les tests par 78 %. Sur les fonctions commerciales, 80 % mobilisent l'IA pour la génération de contenu marketing et 59 % pour le support client. Ces chiffres sont ceux des éditeurs eux-mêmes, qui, par un effet miroir, adoptent les technologies qu'ils vendent à leurs propres clients.
Cette dynamique se retrouve dans les données de financement. Selon les chiffres compilés par Maddyness, les entreprises liées à l'IA ont concentré 70,6 % des 614,7 millions d'euros levés par la French Tech en octobre 2026, soit 434,1 millions d'euros répartis sur 44 tours de table. La logique des investisseurs rejoint celle des éditeurs : l'IA irrigue désormais la quasi-totalité des segments du marché logiciel.
La facturation de l'IA, un chantier encore ouvert
L'intégration de l'IA dans les produits pose une question que les éditeurs n'ont pas encore tranchée : comment la facturer ? L'étude révèle ici une hétérogénéité notable. Près de 29 % des répondants n'ont pas encore défini leur politique tarifaire pour les fonctionnalités d'IA. Parmi ceux qui ont fait un choix, 26 % optent pour des modules premium en complément de l'abonnement existant, 22 % préfèrent une facturation à l'usage selon le nombre de tokens, de requêtes ou d'agents mobilisés, et 18 % intègrent les fonctionnalités d'IA dans leur tarif standard sans supplément. Une minorité de 5 % expérimente une tarification à la valeur ou au résultat.
La facturation à l'usage est séduisante sur le papier : elle lie directement la consommation de l'IA à une dépense identifiable pour le client. En pratique, elle exige de mesurer précisément ce que les agents ou copilotes produisent, et cela reste complexe à instrumenter. Cette difficulté dépasse d'ailleurs les seuls éditeurs français. La décision récente d'OpenAI de fusionner les quotas de ChatGPT et de son outil Work autour d'une enveloppe commune de tokens, détaillée par Le Monde Informatique début novembre, illustre à quel point le pilotage des coûts de l'IA reste un défi ouvert, y compris chez les fournisseurs de modèles eux-mêmes.
Des gains réels, une mesure qui fait encore défaut
Le point de tension central de cette étude tient dans un écart difficile à ignorer. Les bénéfices attendus de l'IA concernent en premier lieu la R&D, cités par 97 % des éditeurs, devant l'accélération de la mise sur le marché (80 %) et l'amélioration de l'expérience client (70 %). Parmi les entreprises qui quantifient leurs résultats, plus de la moitié déclarent une progression de la productivité de leurs équipes R&D supérieure à 20 %. Ce chiffre, s'il est confirmé à grande échelle, représente un gain considérable.
Mais 41 % des répondants indiquent ne pas encore constater de bénéfice mesurable. Presque un éditeur sur deux intègre donc l'IA sans pouvoir en démontrer l'impact chiffré. Cette zone grise peut traduire le temps nécessaire pour observer des effets sur des cycles de développement longs, ou l'absence d'indicateurs adaptés aux usages agentiques. Elle révèle surtout que l'industrie logicielle française est encore en train de construire ses preuves de valeur.
Pour les entreprises clientes, les conséquences sont concrètes. La quasi-totalité des outils qu'elles utilisent intègrent désormais de l'IA, qu'elles l'aient demandé ou non. Les modèles de prix évoluent, parfois vers une facturation à l'usage qui peut faire varier significativement une facture selon l'intensité d'utilisation des agents. Et la prolifération de ces fonctions dans les équipes génère une dette d'évaluation réelle : comment mesurer ce qu'on produit en plus, et ce qu'on évite de faire, grâce à ces assistants ?
Ces questions appellent des réponses organisationnelles concrètes : politique interne d'usage des IA, tableaux de bord de consommation de tokens et nouveaux critères de performance pour les équipes. Des chantiers que les éditeurs, pris dans leur propre transition, ne sont pas toujours en position d'accompagner. C'est peut-être là le prochain enjeu de différenciation sur ce marché : non plus qui a intégré l'IA dans son produit, mais qui aide réellement ses clients à en tirer de la valeur.
