Usage de l’IA en marketing par pays et taille d’entreprise : un tableau de 27 pays

Les 2 premières colonnes indiquent la fréquence de l’usage de l’IA pour le marketing ou les ventes parmi toutes les entreprises couvertes de chaque taille. Elles incluent celles qui n’utilisaient aucune IA. Les 2 suivantes concernent cette finalité parmi les entreprises utilisant déjà l’IA. Elles décrivent un groupe plus restreint dans le même pays et la même catégorie de taille.

Commencez par la ligne du pays, conservez la catégorie de taille et lisez l’en-tête avant de reprendre un pourcentage dans une proposition. « Parmi les entreprises utilisant l’IA » fait partie du résultat. Supprimer ces mots transformerait une affirmation sur un sous-ensemble en affirmation sur tout le marché couvert.

Les 27 pays restent classés selon l’ordre alphabétique de leur nom en anglais. Chaque pays compte 4 estimations publiées, soit 108 valeurs. Le tableau présente les valeurs publiées avec 2 décimales ; le téléchargement inclut aussi les indicateurs de la source. Le nombre de décimales affichées est un choix de présentation, pas une affirmation sur la précision de l’enquête.

Le tableau sert à une transmission concrète : un collègue doit pouvoir voir quel pays, quelle taille et quel groupe une phrase décrit. Il ne classe pas les marchés et ne combine pas les lignes en moyenne européenne. Un repère national peut cadrer une question ; la situation du client reste nécessaire pour y répondre.^[1]

Dans cette étude, les petites entreprises comptent 10–49 personnes qui y travaillent, salariés et indépendants compris. Les grandes en comptent au moins 250. Nous avons choisi ces 2 catégories publiées pour garder une comparaison cohérente ; les entreprises de 50–249 personnes ne figurent pas dans ce tableau.^[2]

Les activités couvertes sont elles aussi définies. L’enquête Eurostat porte sur un ensemble précis de secteurs non financiers. La ligne d’un pays rassemble ces activités, sans décrire séparément agences de marketing, commerces ou fabricants. Une entreprise peut utiliser le repère national tout en précisant qu’il dépasse son propre secteur.

Le tableau ne couvre pas les entreprises de moins de 10 personnes, les créateurs travaillant seuls, les consommateurs ni les travailleurs pris individuellement. Il peut aider des créateurs qui proposent leurs services à des entreprises, mais leurs propres habitudes d’IA n’ont pas été mesurées. Un petit studio ne doit pas supposer que la colonne des petites entreprises décrit les studios de sa taille.

La source regroupe marketing ou ventes dans une même finalité : l’usage déclaré peut concerner l’une ou l’autre activité. Une proposition de contenu doit préciser la tâche visée. Ces chiffres n’isolent ni la création de contenu social, ni l’IA générative, ni un outil particulier. Garder la définition combinée visible évite de transformer une catégorie large en affirmation sur un travail précis.^[1][5]

L’Autriche et la Belgique sont les 2 premiers pays du tableau selon leur nom en anglais. Nous les utilisons pour expliquer les mesures, sans les choisir pour une place dans un classement. L’exemple conserve l’usage de toute forme d’IA à côté des 2 mesures de marketing ou ventes, avec les mêmes définitions pour chaque taille.

En Autriche, 26,18 % des petites entreprises et 68,26 % des grandes utilisaient une forme d’IA. Parmi toutes les entreprises couvertes, l’usage pour le marketing ou les ventes était de 11,63 % et 25,31 %, respectivement. Parmi les utilisatrices de l’IA, les estimations étaient de 44,41 % pour les petites et 37,08 % pour les grandes. La comparaison sur l’ensemble couvert et celle sur les entreprises utilisant déjà l’IA apportent des contextes différents.

La Belgique offre une seconde lecture. L’usage de toute forme d’IA était de 28,82 % pour les petites entreprises et 76,41 % pour les grandes. Le marketing ou les ventes représentaient 7,35 % et 29,68 % de toutes les entreprises couvertes ; parmi les utilisatrices de l’IA, 25,52 % et 38,84 %. Les estimations conditionnées à l’usage de l’IA doivent rester attachées au groupe décrit, sans remplacer celles de l’ensemble couvert.

Il s’agit d’estimations publiées. L’exemple autrichien ne prouve pas qu’une différence dans la population réelle est certaine, que la taille détermine la finalité de l’IA ou que les petites entreprises l’utilisent plus intensément en marketing. Les chiffres décrivent si la finalité a été déclarée. Ils ne mesurent ni le temps consacré, ni la qualité des campagnes, ni le budget ou le rendement.

Eurostat publie déjà des analyses des finalités de l’IA par taille d’entreprise à l’échelle de l’UE, ainsi que des résultats par pays. Notre apport est le tableau complet par pays et taille, avec les 2 dénominateurs du marketing côte à côte. Vous pouvez consulter la combinaison de votre pays au lieu de lui appliquer le schéma européen.^[3]

Comparez les 2 colonnes de toutes les entreprises si vous cherchez la fréquence de l’usage déclaré de l’IA pour le marketing ou les ventes dans le marché couvert. Comparez les 2 colonnes des utilisatrices de l’IA si vous cherchez la place de cette finalité parmi les entreprises utilisant déjà l’IA. Changer simultanément la taille et le groupe complique l’interprétation.

La fréquence d’usage de toute forme d’IA explique l’intérêt des 2 lectures, mais n’est pas un score de performance. Une entreprise peut utiliser l’IA hors du marketing ou des ventes. La mesure parmi les utilisatrices porte sur cette finalité dans ce groupe ; elle ne dit pas si la technologie a été achetée, développée en interne ou fournie par une agence.

Nous avons utilisé directement les pourcentages conditionnels publiés par Eurostat. Chacun reste une estimation de la source, plutôt qu’un rapport reconstruit à partir des pourcentages affichés de marketing et de toute forme d’IA. Des valeurs publiées séparément peuvent avoir leurs propres caractéristiques d’arrondi et d’estimation. Lire les 3 mesures ensemble n’impose pas que leurs valeurs formatées se multiplient ou se divisent en une identité exacte.

Pour un document couvrant plusieurs pays, gardez les lignes nationales au lieu de les moyenner. Les échantillons, activités et populations d’entreprises diffèrent. Donner le même poids à chaque pays créerait une autre mesure, pas la part des entreprises dans l’UE. Cette étude ne fournit ni cet agrégat ni une explication causale des écarts entre pays.^[4]

Prenons un grossiste autrichien fictif où travaillent 28 personnes. Son propriétaire confirme que l’entreprise n’utilise actuellement aucune IA. Un créateur indépendant discute d’une mission régulière de contenu produit. L’entreprise, la confirmation et la mission sont fictives ; les valeurs autrichiennes restent les estimations réelles présentées plus haut.

La note de contexte peut indiquer : « En 2025, parmi les petites entreprises couvertes en Autriche, 11,63 % déclaraient utiliser l’IA pour le marketing ou les ventes. » Le créateur ne doit pas présenter les 44,41 % parmi les utilisatrices de l’IA comme la part de toutes les petites entreprises comparables. Surtout, la confirmation du propriétaire établit déjà la situation actuelle de ce client. Le chiffre national ne la remplace pas.

La discussion peut donc porter sur le travail proposé : ce que le client veut produire, les documents utilisables et la personne qui relit le résultat. Ce sont des questions suggérées pour le cadrage, pas des causes de non-utilisation mesurées par l’étude. Les données ne disent pas si cette entreprise fictive manque de compétences, refuse l’IA ou paierait pour un nouveau service.

Le créateur pourrait transmettre : « Préparer chaque mois un document de contenu produit à partir des éléments fournis par le propriétaire. Convenir des parties pouvant éventuellement utiliser l’IA ; nommer la personne qui vérifie l’exactitude avant publication. Contexte : Autriche, petites entreprises couvertes, 2025 ; usage de l’IA pour le marketing ou les ventes parmi toutes les entreprises couvertes, 11,63 %. » Cette mission est inventée, pas testée dans l’enquête. Elle permet ici de lire séparément le contexte statistique et la responsabilité proposée.

Prenons ensuite un grossiste belge fictif où travaillent 320 personnes. Sa responsable marketing confirme un usage de l’IA pour planifier les stocks, mais pas pour le marketing ou les ventes. L’agence consigne cette confirmation séparément du repère statistique. Parmi les grandes entreprises belges utilisant l’IA, l’estimation pour le marketing ou les ventes était de 38,84 % ; parmi toutes les grandes entreprises couvertes, de 29,68 %.

Ce second cadrage peut demander ce qu’exigerait un usage marketing supplémentaire dans une entreprise utilisant déjà l’IA. Il peut préciser le livrable, qui l’approuve et ce que le client veut éclaircir. La statistique nationale ne prouve pas que les outils de stocks conviennent au marketing, que le client est prêt à étendre l’usage ou que la proposition d’une agence réussira.

L’agence peut transmettre un cadrage tout aussi concret : « Décrire séparément la planification actuelle des stocks et la tâche marketing proposée. Demander quelles informations peuvent servir au marketing, qui répond du résultat et ce que le client veut apprendre. Repère : Belgique, grandes entreprises utilisant l’IA, 2025 ; 38,84 % déclaraient un usage pour le marketing ou les ventes. » La confirmation rend ce groupe pertinent, mais ne révèle pas les besoins du client et n’autorise aucun usage particulier de ses informations.

Aucun de ces clients fictifs n’est une observation identifiable de l’enquête. Les exemples montrent comment une information connue sur le client change la discussion. Un créateur ou une agence doit la demander directement, puis utiliser le tableau comme contexte daté. Un repère national est utile lorsqu’il clarifie une proposition, pas lorsqu’il remplace la connaissance du travail réel du client.

Une note réutilisable peut commencer ainsi : « Pays du client : __. Taille : __ personnes, salariés et indépendants compris. Usage connu de l’IA : __, confirmé par __ le __. Tâche marketing proposée : __. » La confirmation vient de la discussion avec le client. L’enquête ne remplit pas ces blancs pour une entreprise donnée.

Ajoutez ensuite le contexte statistique : « Eurostat, 2025 ; entreprises couvertes de secteurs non financiers ; pays __ ; catégorie de taille __ ; usage de l’IA pour le marketing ou les ventes __ % ; groupe de comparaison : toutes les entreprises couvertes / entreprises utilisant l’IA. » Choisissez explicitement un groupe. Si les 2 pourcentages comptent, donnez un libellé à chacun au lieu de laisser 2 nombres sans explication.

Précisez ensuite la décision encore en attente d’éléments : « Ce que nous devons apprendre avant de proposer le travail : __. Qui relira le résultat : __. Ce qui serait utile pour ce client : __. » Ce sont des suggestions pratiques de cadrage. L’étude ne teste pas ce modèle et n’établit pas qu’il améliore les résultats des campagnes.

Gardez la période de la source visible lorsque la note passe de la recherche à la gestion du compte, puis au créateur. Une proposition écrite en 2026 peut citer correctement des données de 2025. Changer sa date ne met pas l’enquête à jour. Cette distinction conserve le repère sans laisser croire que le tableau mesure l’adoption au moment de la proposition.

Le collègue qui reçoit la note peut vérifier la correspondance avant de la réutiliser. Une autre taille appelle la catégorie source correspondante. Un usage d’IA inconnu appelle une question au client, pas une supposition fondée sur le pourcentage national. Si l’échange établit que l’entreprise est hors du champ couvert, gardez cet écart visible et cherchez des données adaptées à sa situation.

L’extraction fixée contient une valeur pour chaque combinaison sélectionnée de pays, taille et mesure : 162 estimations publiées dans les 3 séries. Aucune valeur sélectionnée ne manquait. Les observations des petites entreprises néerlandaises portent l’indicateur « b » dans les 3 séries Eurostat, signalant une rupture de série chronologique. Nous le conservons sur la ligne et dans les téléchargements.^[6]

Cet article compare la situation de 2025. Il n’affirme aucune évolution de l’adoption entre périodes, y compris pour les observations néerlandaises signalées. La présence d’un nombre ne permet pas d’écarter une réserve de la source. Si un collègue souhaite ensuite étudier une tendance, les notes nationales et séries historiques pertinentes nécessitent leur propre examen.

Les estimations n’établissent pas non plus le nombre de clients potentiels d’un pays, la demande pour une agence ou la probabilité d’acheter un outil. Une population nationale d’entreprises réunit diverses activités et situations. Utilisez le tableau pour préciser la référence du cadrage, tout en laissant l’échange avec le client étayer les hypothèses commerciales.

Nous avons fixé les 27 pays membres de l’UE et les 2 tailles avant de calculer le tableau. Dans le jeu Eurostat isoc_eb_ai, nous avons sélectionné 2025, l’agrégat des activités non financières couvertes C10-S951_X_K et l’indicateur marketing ou ventes E_AI_PMS. Nous avons obtenu directement l’unité pour toutes les entreprises PC_ENT et celle pour les utilisatrices de l’IA PC_ENT_AI_TANY. Le contexte de toute forme d’IA utilise E_AI_TANY avec PC_ENT.^[1]

Les données ont été obtenues le 24 octobre 2026 ; les 3 réponses indiquaient la même mise à jour du jeu, le 15 juin 2026. Nous avons conservé les 162 estimations originales et leurs indicateurs, en classant les pays selon leur nom anglais. Le tableau principal présente les 108 valeurs marketing. L’exemple présente les 3 mesures pour l’Autriche et la Belgique, soit 12 cellules.

Les données complètes conservent aussi 54 écarts descriptifs : l’estimation publiée pour les grandes entreprises moins celle des petites, séparément pour chaque dénominateur marketing. Il s’agit de comparaisons arithmétiques littérales des estimations publiées. Nous ne transformons pas leurs signes en catégories de pays, décomptes, classements ou affirmations de différences certaines entre populations.^[7]

L’examen de la source n’a pas établi de règle fixe d’arrondi pour les estimations publiées, et nous n’avons pas calculé d’intervalles d’incertitude. Le nombre de chiffres ne suffit pas à fournir cette information. Nous décrivons donc les estimations sans affirmer de différences statistiquement certaines ni d’ordre résistant à l’arrondi source. Les valeurs originales restent disponibles avec le tableau à 2 décimales.

Le dossier conserve la sélection fixée, les réponses source, les indicateurs, valeurs et méthode de calcul. Il s’agit d’une adaptation indépendante des données Eurostat, présentée et interprétée par Influence IQ ; Eurostat n’est pas responsable de ces changements.^[8] Le passage de relais visé est simple : un repère complet par pays à côté d’un client clairement décrit, avec les questions métier encore ouvertes bien visibles.