Threat Labs Report: France 2026

À mesure que les organisations gagnent en assurance dans l'adoption de l'IA, cette technologie devient un élément routinier des activités commerciales quotidiennes. L'utilisation de l'IA en France a continué de progresser au cours de l'année écoulée, la part des utilisateurs travaillant activement avec des applications d'IA étant passée de 43 % à 69 %, conformément aux tendances mondiales.

En parallèle, les organisations en France ont progressé régulièrement dans la réduction des risques liés au shadow AI en incitant les utilisateurs à délaisser les comptes d'IA personnels au profit d'outils gérés par l'organisation. Au cours de l'année écoulée, l'utilisation d'applications d'IA personnelles est tombée de 80 % à 51 %, tandis que l'adoption de solutions d'IA gérées par l'organisation est passée de 28 % à 66 %. Dans le même temps, la proportion d'utilisateurs alternant entre des comptes personnels et d'entreprise est passée de 8 % à 18 %, ce qui suggère que certains employés continuent de basculer entre des comptes gérés et personnels lors de l'exploration de New outils. Cela met en évidence la nécessité pour les organisations de simplifier l'examen et l'approbation de New applications d'IA tout en maintenant des contrôles plus stricts au niveau des instances.

Globalement, ces évolutions montrent que les organisations françaises ont progressé de manière significative vers des déploiements d’IA gérés, améliorant la protection des données et la mise en conformité sans entraver la productivité. Cette progression ne s’est toutefois pas poursuivie au même rythme. Depuis le printemps, le recul de l’utilisation personnelle de l’IA s’est largement essoufflé, et le chevauchement entre usage personnel et usage professionnel persiste. L’IA fantôme semble plus difficile à éliminer une fois qu’une organisation atteint un certain niveau de maturité, ce qui fait des garde-fous à long terme, de politiques claires et de processus simples pour l’adoption de New outils d’IA des éléments clés de la stratégie d’IA de toute organisation française.

Les schémas d’adoption de l’IA en France diffèrent sensiblement des tendances mondiales. La plateforme Anthropic Claude a devancé ChatGPT en tant qu'application d'IA la plus largement adoptée, utilisée par 86 % des organisations. Claude Code, l'outil de codage spécialisé d'Anthropic, suit à 74 %, ChatGPT arrivant juste derrière à 73 %. La présence élargie d'Anthropic reflète les différents rôles de ses produits : Claude Code prend en charge le développement de logiciels, tandis que la plateforme Claude fournit les API et les outils que les entreprises utilisent pour intégrer Claude dans leurs propres applications. Cette forte adoption des produits d'Anthropic témoigne d'une utilisation croissante de l'IA au-delà des outils conversationnels, s'étendant aux workflows d'entreprise et de développement.

Le graphique ci-dessous montre comment l'adoption des principales applications d'IA a évolué en France au cours de l'année écoulée, mettant en évidence une nette évolution des préférences en matière d'applications. ChatGPT est resté relativement stable sur toute la période, maintenant un niveau d'adoption constamment élevé. La plateforme Anthropic Claude, en revanche, a commencé à progresser en septembre 2025 et a continué à gagner du terrain au cours des mois suivants avant de dépasser ChatGPT et de s'installer à la première place à partir de mai 2026. Google Gemini a suivi une tendance différente, reculant progressivement à partir de mars 2026. Dans l'ensemble, ces changements témoignent d'une préférence croissante pour la plateforme d'Anthropic, tandis que ChatGPT reste stable et que Gemini perd du terrain.

Alors que l'adoption de l'IA continue d'augmenter en France, les inquiétudes concernant l'exposition des données prennent de plus en plus d'importance. Les organisations françaises utilisent des outils d'IA pour résumer des documents, générer des rapports, assister les employés et soutenir les processus métier quotidiens. Ces cas d'usage peuvent impliquer des informations sensibles sur les clients, les entreprises et les opérations, créant ainsi des opportunités supplémentaires d'exposition des données. La protection des informations sensibles reste donc une priorité absolue, en particulier alors que les organisations s'efforcent d'identifier et de maîtriser les risques associés à l'IA fantôme.

L'analyse des violations de politiques de données liées à l'IA en France montre que les données réglementées représentent la plus grande part des tentatives d'inclusion d'informations sensibles, comptant pour 58 % de l'activité observée. Le code source arrive ensuite à 26 %, tandis que la propriété intellectuelle représente 9 % et que les mots de passe et clés API constituent les 6 % restants.

Les organisations en France adoptent une approche mesurée face à l'IA, beaucoup d'entre elles restreignant certaines applications en raison de préoccupations liées à la sécurité, à la confidentialité et à la conformité. Bien que les politiques spécifiques varient d'une organisation à l'autre, les applications les plus bloquées indiquent où les organisations françaises perçoivent les risques les plus importants.

Tolk.ai est l'application d'IA la plus fréquemment bloquée, restreinte par 34 % des organisations. Plateforme française sans code (no-code) permettant de créer des chatbots d'IA générative et des agents de chat en direct pour le service client, elle se connecte généralement à des bases de connaissances internes et à des systèmes CRM ou de gestion de tickets. Particular Audience suit avec 33 %, et DeepSeek avec 30 %. Ensemble, ces applications couvrent un large éventail de cas d'utilisation de l'IA, allant des chatbots et de la personnalisation destinés aux clients aux services d'IA polyvalents. Lorsque ces outils interagissent avec des informations commerciales, des données clients ou des systèmes internes, ils peuvent multiplier les occasions pour les données sensibles de quitter l'organisation.

Globalement, le modèle suggère que les organisations françaises adoptent une approche plus prudente en matière de gouvernance de l'IA, en particulier concernant les applications susceptibles d'exposer des données sensibles ou de fonctionner en dehors des contrôles de sécurité et de conformité établis.