En 2026, la question de la résistance à l’intelligence artificielle dans l’industrie française et européenne ne se pose pas en termes de tout ou rien. Il n’y a pas de rejet frontal. Mais on constate une résistance sélective et pragmatique. Avec plus ou moins d’efficacité et d’organisation…
Le contraste est frappant entre le discours institutionnel et la réalité industrielle. D’un côté, l’État presse les entreprises d’accélérer : la ministre déléguée au numérique Anne Le Hénanff alertait ce printemps sur le fait que seulement 15 % des TPE et PME françaises ont structurellement intégré l’IA à leur production.
De l’autre, une étude d’OSS Ventures¹ menée sur 914 sites industriels européens révèle que des secteurs entiers, comme l’énergie et l’agroalimentaire, restent nettement moins avancés que l’automobile ou l’aérospatiale. Côté chiffres globaux, Bpifrance estime que 77 % des PME françaises n’utilisent toujours pas l’IA, principalement par manque de compétences ou de ressources.
Ce qui frappe, c’est que ce retard n’est pas toujours subi : il est parfois délibérément choisi. L’exemple le plus cité est celui d’Océane Alimentaire, conserverie du Finistère qui a maintenu volontairement des procédés manuels et sobres en énergie, un choix qui l’a protégée de la flambée des prix de l’électricité.
Dans le BTP, des groupes comme Eiffage ou Bouygues auraient discrètement freiné leur communication autour des « smart cities » (qui parle encore de ce concept en 2026 ?) hyperconnectées au profit de constructions plus sobres. Ces choix s’inscrivent dans la mouvance « low-tech » portée en France par l’ingénieur Philippe Bihouix, qui plaide pour une « low-tech nation ».
Cette orientation ne signifie pas jeter l’IA avec l’eau du bain. Elle semble s’appuyer sur un calcul stratégique face à la raréfaction des ressources critiques nécessaires aux data centers.
Trois moteurs de la résistance
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