IA : Vrai ou Faux ? 3 idées reçues à oublier

Le monde de la data et de l’IA est plein d’idées reçues. On entend tout et son contraire sur l’adoption des technologies, la performance des modèles ou même les statistiques de base. Il est temps de mettre les chiffres face aux préjugés : découvrez la réalité concrète dans notre Vrai-Faux

1) « ⅔ des entreprises françaises utilisent l’IA« 

👉 FAUX !

En réalité, seulement 10% des entreprises françaises utilisent l’IA (étude Insee de juin 2025). La France reste à la traîne face aux pays d’Europe du Nord (Scandinavie, Allemagne, Benelux), où l’usage concerne entre 20 et 28 % des entreprises.

L’utilisation de l’IA varie fortement en fonction de la taille de l’entreprise :

• 9% des entreprises de moins de 50 salariés

• 15% parmi les entreprises de 50 à 249 salariés

• 33% des entreprises d’au moins 250 salariés.

L’usage de l’IA dépend aussi du secteur d’activité : 42 % des entreprises de l’information et de la communication déclarent utiliser l’IA, contre seulement 5 % dans le transport. Enfin, celles comptant plus de 15 % d’ingénieurs et cadres techniques ont 2,2 fois plus de chances d’adopter cette technologie.

2) « Plus on collecte des données, plus les performances IA augmentent« 

👉 FAUX !

Ajouter toujours plus de variables aux modèles de machine learning ne permet pas d’avoir des modèles plus performants. Au contraire, cela peut accentuer les problèmes de dimension (“curse of dimensionality”) et sur-apprentissage (“overfitting”).

Mieux vaut donc privilégier la qualité à la quantité : sélectionner les variables les plus pertinentes permet d’obtenir des modèles plus robustes et précis.

En plus, ça tombe bien, puisque c’est ce qui est recommandé parmi les bonnes pratiques dans le RGPD (#proportionnalité).

A titre d’exemple, seules 2% des données produites et consommées en 2020 ont été sauvegardées et historisées en 2021 (source Wild code school, 2025).

3) « La médiane, c’est un peu comme la moyenne« 

👉 FAUX !

La médiane est le point milieu d’un jeu de données : 50 % des unités ont une valeur inférieure ou égale à la médiane et 50 % des unités ont une valeur supérieure ou égale. Elle offre donc une vision représentative, quelles que soient les données extrêmes contenues dans la série.

La médiane est un indicateur de dispersion, contrairement à la moyenne.

La moyenne peut offrir une vision en trompe l’œil d’un phénomène observé, car elle est très sensible aux valeurs extrêmes.

Par exemple, le chiffre d’affaires d’une poignée de clients Grand Compte peut fausser à la hausse le chiffre d’affaires moyen par client.

Exemple : selon l’Insee (2021), le patrimoine brut moyen des ménages est de 317 000 €, alors que le patrimoine médian n’est que de 177 000 €.
Cette différence illustre bien comment la moyenne peut masquer la réalité économique de la majorité.

En conclusion

Derrière les mots-clés à la mode — IA, data, performance, indicateurs — se cachent surtout des usages à questionner et à affiner.

Le véritable pouvoir de la donnée ne réside pas dans son volume, mais dans la capacité à l’interpréter.
Apprendre à démêler le vrai du faux, c’est donc l’une des meilleures manières de renforcer la maturité data d’une entreprise.

L’intelligence artificielle n’est pas une promesse de miracle, mais un formidable levier de décision, lorsqu’elle est utilisée avec méthode, curiosité et bon sens.