Comment les aides publiques accompagnent les entreprises françaises dans leurs projets d’intelligence artificielle

En 2024, selon l’INSEE, 10 % des entreprises françaises de plus de 10 salariés utilisaient déjà une technologie d’IA, contre 13 % en moyenne dans l’Union européenne. L’écart se resserre, mais l’adoption reste tirée par les grandes entreprises : 33 % des structures de plus de 250 salariés déclarent utiliser l’IA.

Côté petites structures, la dynamique est réelle mais contrastée. D’après France Num, 13 % des TPE-PME déclaraient en 2024 utiliser des outils d’IA générative (textes, images, voix), avec de fortes différences selon les secteurs : près de 40 % dans le numérique, mais seulement 4 % dans l’agriculture.

Ces chiffres montrent à la fois le potentiel et les freins : manque de ressources, incertitudes réglementaires (AI Act européen) et difficulté à trouver les bons financements.

2. Les AI Clusters : structurer l’excellence française en IA

Pour combler ce retard et créer des champions européens, la France a lancé en 2023 les AI Clusters dans le cadre du plan France 2030. Dotés de 360 millions d’euros, ils visent à :

• Structurer 9 pôles d’excellence IA sur tout le territoire, en lien avec les grandes écoles, universités et entreprises innovantes.
• Former 100 000 talents IA d’ici 2030, en renforçant l’offre académique et en créant des cursus adaptés aux besoins des entreprises.
• Accélérer le transfert des résultats de la recherche vers l’industrie, via des projets collaboratifs et l’accompagnement des startups.

Des projets comme Hi! PARIS Cluster 2030 (piloté par IP Paris et HEC) ont déjà été sélectionnés, avec des financements à la hauteur de leurs ambitions (70 M€ pour Hi! PARIS). L’objectif est clair : donner à la France une position de leader européen de l’IA responsable et compétitive.

3. Des appels à projets pour l’IA dans tous les secteurs

Plusieurs appels à projets sont ouverts pour soutenir l’intégration de l’IA dans l’agriculture, la culture, la recherche scientifique ou encore l’innovation de rupture. Ils offrent aux entreprises l’opportunité de tester, développer et déployer des solutions concrètes d’intelligence artificielle.

• AAP “Pionniers de l’intelligence artificielle” (France 2030)
  Destiné aux projets de rupture, cet appel finance aussi bien les phases de faisabilité technique (100 à 200 k€) que les démonstrateurs de grande ampleur (jusqu’à 800 k€). Il cible les entreprises et consortiums capables de porter des innovations majeures en IA.

• Prototypes de technologies agricoles innovantes
  Ce dispositif encourage l’intégration de l’IA dans l’agriculture (robotique, capteurs, vision artificielle, automatisation). Objectif : améliorer la productivité et réduire l’impact environnemental.
• Transition numérique de la culture et appropriation de l’IA
  Cet appel s’adresse aux acteurs du secteur culturel et créatif. Il soutient les expérimentations de solutions d’IA (générative, analyse de données, automatisation) au service de la diffusion, de la création et de la compétitivité du secteur.
• AAP thématiques spécifiques en intelligence artificielle (TSIA – ANR)
  L’Agence nationale de la recherche propose un appel dédié aux projets collaboratifs en IA. L’objectif est de soutenir des avancées scientifiques et interdisciplinaires, en associant chercheurs et entreprises, sur des thématiques comme les grands modèles de langage, l’IA pour la santé, la cybersécurité ou encore l’explicabilité des algorithmes.

Pour vous aider à trouver rapidement les aides qui correspondent à votre projet, nous avons développé le premier simulateur d’aides publiques du marché. En quelques clics, vous identifiez les dispositifs les plus adaptés à vos besoins et gagnez du temps pour concentrer vos efforts sur ce qui compte vraiment : faire grandir votre projet IA. Testez notre simulateur d’aides publiques.

4. Pourquoi ces aides sont décisives pour les entreprises

Mettre en œuvre un projet IA ne se résume pas à l’achat d’un logiciel : il s’agit de recruter ou former des compétences rares, de structurer des jeux de données, de développer des prototypes, de tester des cas d’usage et d’assurer la conformité réglementaire (AI Act). Sans accompagnement financier, ces étapes représentent un investissement lourd.

Les aides publiques permettent de :

• Réduire le risque financier en subventionnant une partie des coûts.
• Accélérer le time-to-market en soutenant la phase de prototypage et de test.
• Favoriser les collaborations public-privé pour mutualiser les compétences et renforcer l’impact.
• Ancrer la souveraineté française dans une IA éthique et compétitive à l’échelle mondiale.