Les entreprises de la zone euro prévoient d’investir dans l’intelligence artificielle, mais leur capacité à accélérer cette transition dépendra aussi de son financement. Selon l’enquête SAFE, 72 % des entreprises qui envisagent des investissements dans l’IA comptent mobiliser leurs ressources internes, tandis que les prêts, les aides et le crédit-bail restent secondaires. Cette préférence révèle un enjeu central : faute de financements externes accessibles, l’ampleur des investissements pourrait être limitée.
Dans la zone euro, les entreprises qui prévoient d’investir dans l’intelligence artificielle comptent d’abord sur leurs propres ressources. L’enquête SAFE montre que 72 % d’entre elles envisagent de mobiliser leur trésorerie ou leurs bénéfices conservés, tandis que les prêts, les aides et le crédit-bail jouent un rôle secondaire. Ce choix facilite le lancement de certains projets, mais il soulève aussi une question essentielle : les financements disponibles permettront-ils d’accélérer suffisamment l’adoption de l’IA?
Ce que révèle l’enquête SAFE sur les projets d’investissement en IA
Menée auprès d’environ 5 000 entreprises de la zone euro, l’enquête SAFE examine les intentions d’investissement pour les douze mois à venir. Elle distingue plusieurs besoins : acquérir des technologies et des outils d’IA, moderniser les infrastructures de données, recruter des spécialistes et former les salariés. Les réponses dessinent une stratégie où l’équipement compte, mais où les compétences et la capacité à exploiter les données sont également déterminantes.
Ces intentions ne signifient pas que tous les projets seront réalisés au même rythme. Elles indiquent plutôt les domaines dans lesquels les entreprises cherchent à se préparer, sous réserve de leur situation financière et de leurs priorités opérationnelles. C’est pourquoi les sources de financement méritent autant d’attention que les technologies elles-mêmes.
Des budgets orientés vers les outils, mais aussi vers les compétences
Les technologies et outils d’intelligence artificielle arrivent en tête : 49 % des entreprises prévoient d’y consacrer une partie de leur budget. La formation des salariés suit de près, citée par 46 % des répondants, signe que l’adoption ne dépend pas uniquement de l’achat de logiciels ou d’équipements. En parallèle, 40 % comptent investir dans les infrastructures de données, tandis que 12 % envisagent de recruter des spécialistes de l’IA.
Ces catégories peuvent se recouper, car une même entreprise peut prévoir plusieurs types de dépenses. À l’inverse, 38 % des entreprises interrogées n’ont sélectionné aucune des catégories proposées. Ce résultat rappelle que l’IA ne figure pas encore dans tous les plans d’investissement, ou que certaines sociétés n’ont pas précisé la forme que prendrait leur éventuel engagement.
Les entreprises de grande taille sont généralement plus susceptibles d’investir dans chacun de ces domaines. Elles disposent souvent de moyens financiers, de données et d’équipes plus importants pour mener plusieurs projets de front. Toutefois, les tendances générales se retrouvent aussi chez les structures plus petites, même si leurs choix sont probablement plus contraints.
Les ressources internes dominent le financement de l’IA
Le constat central de l’enquête est net : 72 % des entreprises qui prévoient des investissements en IA s’attendent à les financer avec des ressources internes, comme les flux de trésorerie ou les bénéfices non distribués. Pour une direction financière, cette solution peut sembler naturelle : elle évite de contracter une dette supplémentaire et laisse à l’entreprise davantage de contrôle sur le calendrier du projet. Mais elle suppose aussi de disposer d’une trésorerie suffisante, au moment même où d’autres dépenses et incertitudes économiques pèsent sur les budgets.
La préférence pour l’autofinancement traduit donc à la fois une marge de manœuvre et une limite potentielle. Une entreprise rentable peut lancer rapidement un projet sans attendre l’accord d’un prêteur. Une société aux ressources plus modestes risque, en revanche, de réduire l’ampleur de son investissement ou de différer la formation et le développement de ses outils.
Les instruments externes ne sont pas absents, mais leur place reste plus réduite. Les prêts bancaires, les subventions et le crédit-bail sont chacun mentionnés par 16 % des entreprises. Les fonds propres et le capital-risque sont cités par 6 % des répondants, tandis que les titres de dette ne concernent qu’environ 1 % des entreprises.
Un financement souvent concentré sur un seul instrument
La plupart des entreprises qui prévoient d’investir envisagent de recourir à un seul instrument de financement. Dans cette configuration, les fonds internes restent prédominants, tandis que les prêts, les aides ou le crédit-bail sont moins souvent utilisés seuls. Cette concentration peut simplifier la gestion du projet, mais elle rend aussi son ampleur plus dépendante de la capacité financière immédiate de l’entreprise.
Lorsque plusieurs sources sont combinées, les ressources internes sont généralement associées à un financement externe. Une entreprise peut, par exemple, compléter sa trésorerie par un prêt, une subvention ou un contrat de crédit-bail. Les combinaisons reposant uniquement sur des sources externes sont moins fréquentes, ce qui confirme le poids de l’autofinancement dans les plans déclarés.
Par ailleurs, 18 % des entreprises n’ont sélectionné aucune des options de financement proposées. Cette proportion suggère qu’une partie des répondants n’a pas encore arrêté son choix, ou que ses projets demeurent trop incertains pour être associés à une source précise. L’intention d’investir ne se transforme donc pas automatiquement en plan financier pleinement défini.
La nature des dépenses influence l’accès au financement externe
Toutes les composantes d’un projet d’intelligence artificielle ne présentent pas le même profil aux yeux des prêteurs. L’achat de matériel ou la construction d’infrastructures de données concerne des actifs tangibles, susceptibles d’être évalués et parfois donnés en garantie. Cette possibilité peut faciliter l’octroi d’un crédit et réduire le coût du financement.
À l’inverse, la formation des équipes et le recrutement de spécialistes constituent des investissements largement immatériels. Ils peuvent améliorer durablement la productivité et les capacités de l’entreprise, mais ils ne se prêtent pas aussi facilement à une garantie bancaire. Le paradoxe est important : ces dépenses peuvent être indispensables à la réussite de l’adoption, tout en étant plus difficiles à financer par les circuits traditionnels.
Les résultats de l’enquête, après prise en compte de la taille de l’entreprise, du secteur et du pays, confirment ce contraste. Les projets portant sur les technologies et outils d’IA, ou sur les données et les infrastructures, sont associés à une hausse de 16 points de pourcentage de la probabilité de combiner financement interne et externe. Pour le recrutement de spécialistes, l’augmentation observée est plus modeste, à 9 points.
Les actifs tangibles rassurent davantage les financeurs
La formation des salariés ne présente pas d’effet statistiquement significatif sur la probabilité de recourir à un financement externe. Cela ne signifie pas qu’elle serait sans valeur économique, mais plutôt que son rendement est difficile à isoler et que les compétences acquises ne constituent généralement pas une garantie saisissable. Les entreprises peuvent aussi financer ces formations par étapes, en utilisant leurs revenus courants plutôt qu’un emprunt important.
Cette différence entre investissements tangibles et immatériels dépasse le seul domaine de l’IA. Elle apparaît également dans les débats sur les risques économiques et les besoins de financement de long terme. Par exemple, les analyses sur les catastrophes climatiques et le coût de l’endettement illustrent combien l’évaluation du risque peut peser sur les conditions d’accès au crédit.
Pour les décideurs, l’enjeu est donc de ne pas confondre facilité de financement et valeur stratégique. Une infrastructure informatique peut être plus simple à financer parce qu’elle est tangible, tandis que la formation, pourtant indispensable à une utilisation efficace des outils, repose davantage sur les ressources propres. Les dispositifs de financement doivent tenir compte de ces différences s’ils veulent soutenir des projets complets, et non seulement l’achat d’équipements.
Des conséquences pour la diffusion de l’IA dans l’économie
Une forte dépendance aux fonds internes peut freiner les entreprises dont la trésorerie est limitée. Elle risque aussi d’accentuer l’écart entre les grandes sociétés, qui peuvent financer plusieurs initiatives simultanément, et les petites structures, qui doivent arbitrer plus strictement entre investissement technologique, formation et dépenses courantes. La diffusion de l’IA pourrait ainsi progresser à des vitesses différentes selon la taille et la solidité financière des entreprises.
Cette question mérite d’être abordée dans une perspective plus large que celle des seuls bilans d’entreprise. Les besoins en données, en infrastructures et en compétences évoluent avec les transformations économiques, notamment dans les secteurs confrontés à des objectifs de modernisation. Les réflexions sur les défis de la transition écologique dans les industries énergivores montrent, par exemple, que les entreprises doivent souvent financer plusieurs transitions en parallèle.
Le débat porte ainsi sur la capacité du système financier à soutenir des investissements dont les bénéfices peuvent être durables, mais difficiles à mesurer à court terme. Les banques évaluent le risque de remboursement et les garanties disponibles, tandis que les entreprises doivent démontrer la valeur commerciale de technologies encore en évolution. Dans ce contexte, la qualité de l’analyse financière et des informations disponibles devient particulièrement importante, comme le souligne l’intérêt de l’amélioration de l’analyse grâce aux données.
Élargir les solutions sans négliger l’évaluation des risques
Les prêts, le crédit-bail et les subventions peuvent compléter l’autofinancement, mais ils ne répondent pas tous aux mêmes besoins. Le crédit-bail peut convenir à certains équipements, tandis que les aides publiques peuvent soutenir des projets ciblés. Les financements en fonds propres, eux, restent peu cités dans l’enquête, alors qu’ils peuvent être adaptés à des initiatives risquées dont les retombées sont incertaines ou éloignées.
Il ne s’agit pas pour autant de pousser chaque entreprise à s’endetter davantage. Un financement externe n’est pertinent que si les perspectives de rendement, les coûts et les risques sont évalués avec rigueur. La lecture de l’appétit pour le risque des investisseurs peut aider à comprendre pourquoi certains projets attirent des capitaux, tandis que d’autres peinent à convaincre les financeurs.
Les formes de financement disponibles dépendent aussi de la structure de propriété et de la stratégie de l’entreprise. Les sociétés familiales, les groupes cotés et les jeunes entreprises innovantes n’ont ni les mêmes objectifs ni les mêmes contraintes de gouvernance. L’histoire de Rothschild rappelle, à sa manière, le rôle durable des réseaux financiers, de la réputation et de la confiance dans la mobilisation des capitaux.
Ainsi, l’enjeu n’est pas seulement d’augmenter le volume des financements, mais de mieux les ajuster à la nature des investissements. Les actifs matériels peuvent servir de garantie, tandis que les compétences, les logiciels et les capacités organisationnelles exigent des méthodes d’évaluation adaptées. Sans solutions permettant de prendre en compte ces actifs immatériels, des projets économiquement prometteurs risquent de rester sous-financés.
Les choix de financement, un indicateur des obstacles à venir
Les résultats de SAFE décrivent des intentions déclarées, et non les dépenses finalement réalisées. Les conditions de crédit, l’évolution des coûts, les recettes des entreprises et la maturité des outils d’IA peuvent modifier les décisions au cours des mois suivants. Il faut donc interpréter ces données comme un instantané des anticipations, plutôt que comme une prévision certaine de l’investissement futur.
Le message demeure néanmoins clair : les entreprises de la zone euro se préparent à investir dans l’intelligence artificielle, mais comptent majoritairement sur leurs moyens propres. Cette prudence protège leur autonomie financière, tout en pouvant limiter l’échelle et la vitesse de leurs projets. La capacité des marchés, des banques et des pouvoirs publics à financer aussi bien les équipements que les compétences pèsera sur la diffusion de l’IA au-delà des entreprises les mieux dotées.
EN BREF
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Journaliste financier | Analyste des marchés | Pédagogue économique Bonjour, je m’appelle Alex, j’ai 39 ans et j’exerce depuis plus de deux décennies dans le journalisme économique et financier. Mon objectif : rendre compréhensibles les rouages complexes des marchés financiers et des grands équilibres économiques pour un large public. Passionné par l’analyse macroéconomique, les dynamiques boursières et les tendances d’investissement, j’apporte chaque jour un regard rigoureux, indépendant et accessible sur l’actualité économique. Mon travail consiste…
