Manque d’expertise, défi de fiabilité des données, fragmentation des outils… Une récente étude menée par HubSpot auprès de plus de 1 000 décideurs B2B en Europe (dont 326 en France) révèle un constat clair : les entreprises françaises sont encore loin d’être prêtes à tirer pleinement parti de l’IA. Décryptage d’une prudence bien ancrée, mais pas sans solutions.
Un virage IA encore hésitant pour les entreprises françaises
Alors que l’IA s’infiltre de plus en plus dans les pratiques marketing et commerciales, les entreprises françaises semblent avancer à petits pas. Selon HubSpot, seulement 19 % des décideurs français considèrent leur infrastructure de données comme « très prête » à accueillir les usages IA, un chiffre bien en dessous de la moyenne EMEA (34 %).
Les freins ? Le manque d’expertise interne en tête (41 %), suivi par une déconnexion entre IA et CRM (29 %) et des préoccupations toujours vives autour du RGPD (28 %). Résultat : la prudence est de mise, et cela se ressent dans les usages.
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Des données peu fiables, un obstacle à la performance
Autre enseignement majeur : la fiabilité des données reste un véritable casse-tête pour les équipes françaises. 74 % doutent de l’exactitude ou de l’exhaustivité de leurs données clients au moment de prendre des décisions clés. Et pour combler ce manque de confiance, ils passent du temps : 76 % déclarent passer plus d’une heure à vérifier les données IA avant de les transmettre en interne.
Pire encore : près d’une entreprise sur deux affirme avoir déjà manqué une opportunité business à cause de données fragmentées ou mal intégrées à leur CRM. Un constat qui impacte aussi la productivité, 37 % des répondants estiment que leurs équipes en pâtissent déjà.
Des solutions concrètes pour enclencher la dynamique
Malgré ce panorama peu flatteur, HubSpot ne se contente pas d’un constat d’échec et propose des pistes concrètes pour mieux structurer la donnée et intégrer l’IA. Parmi elles :
- Mettre en place un data contract et automatiser les flux pour éviter les silos,
- Rendre les données accessibles aux modèles IA via un travail sur la qualité et la compatibilité,
- Former les collaborateurs à ces nouveaux outils et cas d’usage,
- Auditer et optimiser l’infrastructure existante, sans repartir de zéro.
Un plan d’action qui sonne comme un rappel à l’ordre pour les équipes marketing, tech et data, alors que l’IA devient un levier de différenciation incontournable.
