Entre les promesses affichées en conférence de presse et les chiffres vérifiables dans les bilans, l'écart se creuse.
Mercredi 26 août, 10 heures. Dans une salle du CHU Jean-Minjoz, à Besançon, un directeur général et un président de commission médicale annoncent, chiffres à l'appui, que le déficit de leur établissement recule depuis trois ans. Puis vient le mot qui, cette rentrée, revient dans toutes les conférences de presse hospitalières, industrielles et bancaires du pays : intelligence artificielle. Reste une question que personne, ce jour-là, n'a posée à voix haute. Ce recul du déficit, l'IA y est-elle vraiment pour quelque chose ?
Un déficit qui recule, une IA qui n'y est pour rien
Les chiffres présentés à Besançon sont réels et vérifiables. Le déficit du CHU Besançon Franche-Comté est passé de 25 millions d'euros en 2023 à 15 millions en 2024, puis à 11 millions en 2026, un redressement que Thierry Gamond-Rius, directeur général de l'établissement, attribue à un travail engagé après les années difficiles de la crise sanitaire. L'intelligence artificielle, elle, n'apparaît dans cette trajectoire qu'à l'état de projet. Le Pr Samuel Limat, président de la commission médicale d'établissement, l'a formulé sans ambiguïté lors de la même conférence de presse.
Les enjeux sont extrêmement importants, il convient de mener une politique IA afin d'en tirer le point positif et d'être un acteur sur le volet scientifique et académique.
Pr Samuel Limat, président de la CME du CHU Besançon Franche-Comté Aucune donnée présentée ce mercredi ne permet d'établir un lien chiffré entre la baisse du déficit et l'usage de l'intelligence artificielle. Le CHU bisontin n'a d'ailleurs pas encore déployé, à cette date, d'outil d'IA générant une économie mesurée. Ce que l'établissement construit, c'est l'infrastructure préalable, un entrepôt de données portant sur vingt années d'historique médical, pour lequel 250 000 anciens patients doivent être sollicités, ainsi que le développement de la télémédecine, passée de 3 000 actes en 2025 à plus de 8 000 en 2026. Sans cette base, aucun outil d'intelligence artificielle médicale ne peut fonctionner de façon fiable. Besançon n'en est donc, à ce stade, qu'à l'étape de la fondation, pas encore à celle du rendement.
Le cas bisontin n'est pas isolé. À l'échelle nationale, la situation financière des centres hospitaliers universitaires reste préoccupante. Selon les chiffres compilés par les directions et commissions médicales des 32 CHU français, vingt-cinq d'entre eux demeuraient en déficit en 2025, pour un total cumulé de 804 millions d'euros. L'Assistance publique-Hôpitaux de Paris, premier CHU d'Europe, visait pour sa part un déficit ramené à 285 millions d'euros en 2026, avec un retour à l'équilibre budgétaire désormais repoussé à l'horizon 2030. Dans ce paysage, le CHU de Montpellier fait figure de vitrine. Il a obtenu, en janvier 2026, 14,9 millions d'euros de financement public dans le cadre du plan France 2030, pour structurer un programme baptisé Alliance Santé IA, présenté par sa direction comme le premier hôpital pilote entièrement augmenté par l'intelligence artificielle. Le montant, ici, n'est pas une économie. C'est un investissement, financé par l'argent public, dont le retour reste à démontrer.
Le seul endroit où l'IA rapporte déjà de l'argent vérifiable
S'il existe, en France, un exemple d'intelligence artificielle produisant un gain financier chiffré et audité, il ne se trouve pas dans un hôpital mais dans un service que le grand public associe rarement à la technologie, la lutte contre la fraude à l'Assurance maladie. Le bilan 2025 de la Caisse nationale de l'Assurance maladie, présenté le 16 avril 2026, fait état de 723 millions d'euros de fraudes détectées et stoppées, en hausse de 15,1 % par rapport à 2024, dont 286,2 millions évités avant même le paiement. Ce montant a triplé depuis 2021.
L'apport spécifique de l'intelligence artificielle, dans ce total, reste toutefois circonscrit à une expérimentation isolée. Depuis mars 2025, la caisse primaire d'assurance maladie de Paris teste, avec le prestataire privé Shift, un logiciel d'analyse des remboursements versés au titre de l'optique et des audioprothèses, deux postes de dépense où le patient, couvert à 100 % par le dispositif de reste à charge zéro, ne voit jamais passer la facture et n'a donc aucune raison de la vérifier. Sur ce seul périmètre, la caisse parisienne a détecté 38 millions d'euros de fraude en 2024, contre 115 millions d'euros de préjudice national sur les seules aides auditives la même année, soit cinq fois plus qu'un an auparavant. Un rapport conjoint des inspections générales, publié le 20 août 2026, souligne qu'il s'agit de la seule expérimentation de ce type déployée dans l'ensemble du réseau des caisses primaires, la Sécurité sociale accusant sur ce terrain un retard net par rapport à l'administration fiscale.
Le plan de lutte contre la fraude de la Caisse nationale prévoyait, pour 2025, 420 millions d'euros d'économies attendues grâce à ce type de dispositifs, contre 345 millions un an plus tôt, en s'appuyant notamment sur le recrutement de soixante cyber-enquêteurs et sur des formulaires Cerfa d'arrêts de travail rendus infalsifiables depuis juin 2025. C'est, à ce jour, l'exemple français le plus documenté d'un usage de l'intelligence artificielle générant un gain financier réel, audité par une institution publique et intégré à une trajectoire budgétaire officielle. Il concerne la détection de la fraude, pas la réduction d'une dette, et ne représente qu'une fraction du préjudice total estimé à l'Assurance maladie, que le Haut conseil au financement de la protection sociale évaluait à 2,31 milliards d'euros en 2024 et que la Cour des comptes situait, dans sa dernière estimation, à près du double.
Dans la banque, une pointe de diamant utilisée avec prudence
Le secteur bancaire, souvent cité en exemple de la rentabilité de l'intelligence artificielle, offre un cas plus nuancé qu'il n'y paraît. BNP Paribas affiche un objectif de 750 millions d'euros de création de valeur d'ici la fin de l'année 2026 grâce à l'IA, combinant nouveaux revenus, gains d'efficacité et meilleure maîtrise des risques, selon les propos tenus par Hugues Even, directeur des données du groupe. Le 5 février 2026, présentant des résultats trimestriels supérieurs aux attentes, le directeur général Jean-Laurent Bonnafé a annoncé 600 millions d'euros de mesures d'efficacité opérationnelle supplémentaires pour l'année, portant à 3,5 milliards d'euros le total des économies de coûts récurrentes cumulées sur la période 2022-2026, au-delà des 2,9 milliards initialement prévus.
Ça coûte très cher. Nous investissons à bon escient dans l'intelligence artificielle, utilisée comme une pointe de diamant, de façon ciblée.
Jean-Laurent Bonnafé, directeur général de BNP Paribas
Cette formule, prononcée devant des analystes financiers, mérite d'être prise au sérieux précisément parce qu'elle contredit le discours promotionnel habituel. Un dirigeant qui annonce simultanément 3,5 milliards d'euros d'économies cumulées et la nécessité d'une utilisation sélective de l'IA, en raison de son coût, décrit un outil rentable dans certains cas précis, non une martingale budgétaire généralisée. Les 750 millions d'euros de création de valeur attendus pour 2026 ne sont, à ce jour, ni audités ni ventilés poste par poste dans une communication publique détaillée. Ils demeurent, comme les 14,9 millions d'euros de Montpellier, un objectif annoncé plutôt qu'un résultat mesuré.
La SNCF économise de l'électricité, pas sa dette
Le cas de la SNCF illustre, plus nettement encore, la distance entre un gain d'efficacité localisé et la trajectoire financière globale d'une institution. Le groupe ferroviaire indique que des consignes de conduite optimisées par intelligence artificielle, transmises aux conducteurs pour limiter la consommation d'énergie, ont permis d'économiser entre 7 % et 12 % d'électricité, un résultat obtenu grâce à des travaux associés à une nouvelle chaire de recherche sur l'IA et l'optimisation des mobilités, soutenue par le groupe à l'École polytechnique.
Ce gain, réel à l'échelle d'un poste de dépense énergétique, s'efface presque entièrement face à la structure financière du groupe. Au premier semestre 2026, la SNCF affichait une dette nette de 23,626 milliards d'euros, en baisse marginale par rapport aux 23,934 milliards du premier semestre 2025, pour un ratio dette nette sur excédent brut d'exploitation de 3,1 fois. Un excédent brut d'exploitation en progression, de 3,617 à 3,806 milliards d'euros sur la période, traduit une meilleure performance opérationnelle d'ensemble, dans laquelle l'apport spécifique de l'intelligence artificielle reste statistiquement invisible au niveau consolidé du groupe. Économiser de l'électricité n'a, jusqu'à présent, rien changé à l'ordre de grandeur de la dette ferroviaire française.
Ce que disent les chiffres nationaux, une fois qu'on les recoupe
Ces quatre trajectoires, celle d'un hôpital régional, celle de l'Assurance maladie, celle d'une banque et celle du groupe ferroviaire, convergent vers un constat que les statistiques nationales confirment plutôt qu'elles ne contredisent. Selon l'Institut national de la statistique et des études économiques, environ 10 % seulement des entreprises françaises de plus de dix salariés utilisent aujourd'hui l'intelligence artificielle dans leurs processus. Le Conseil national de la productivité, dans un avis publié le 26 mars 2026, relève un chiffre plus révélateur encore, seules 15 % des entreprises qui utilisent l'IA citent la réduction des coûts de main-d'œuvre comme un facteur déterminant de son adoption. La grande majorité des organisations qui investissent dans ces outils ne le font donc pas, en premier lieu, pour réduire une charge financière, mais pour améliorer un service, un diagnostic ou une organisation interne.
Un baromètre portant sur plus de deux cents projets d'intelligence artificielle déployés dans des PME et ETI françaises, cité par plusieurs cabinets de conseil, évoque un retour sur investissement médian de 159,8 % sur vingt-quatre mois, avec une réduction des coûts opérationnels estimée entre 15 % et 20 % selon McKinsey France. Ce chiffre, séduisant en apparence, repose sur un échantillon restreint aux projets menés à leur terme et documentés, ce qui exclut mécaniquement les déploiements abandonnés ou dont le résultat n'a pas été jugé publiable. Une note d'analyse publiée le 15 juillet 2026 résume la difficulté persistante de la mesure, un gain de temps constaté sur une tâche administrative ne se traduit en économie réelle que si l'organisation modifie ensuite, concrètement, la répartition de son travail, ce que peu d'institutions publiques, contraintes par leurs obligations de service continu, parviennent à faire rapidement.
Un levier réel, mais pas encore un sauvetage
L'intelligence artificielle n'est donc, à ce stade, ni le mythe qu'en font certaines communications institutionnelles ni un simple gadget de conférence de presse. Elle produit des gains vérifiables et documentés dans des périmètres étroits et bien circonscrits, la détection de la fraude à l'Assurance maladie, une consigne de conduite ferroviaire, un traitement bancaire automatisé. Elle ne produit, en revanche, aucune preuve chiffrée et auditée de réduction d'une dette ou d'un déficit institutionnel à l'échelle globale d'une organisation, qu'il s'agisse d'un centre hospitalier universitaire, d'un groupe ferroviaire public ou d'une caisse de sécurité sociale prise dans son ensemble. Le Fonds monétaire international estime que 40 % des emplois dans le monde sont exposés à l'intelligence artificielle, une proportion qui atteint 60 % dans les économies avancées comme la France, tout en précisant que cette exposition traduit une transformation possible de la productivité, non une disparition mécanique des coûts existants.
Reste une hypothèse que les prochains bilans annuels, ceux du CHU de Besançon comme ceux de la Caisse nationale de l'Assurance maladie, permettront ou non de confirmer. Si les entrepôts de données, les programmes pilotes et les chaires de recherche financés aujourd'hui se transforment, d'ici deux ou trois exercices comptables, en lignes budgétaires chiffrées et vérifiables, alors l'intelligence artificielle aura tenu la promesse qu'on lui prête. Pour l'instant, dans les comptes examinés, elle construit surtout les fondations d'un bâtiment dont personne, à Besançon comme ailleurs, ne peut encore garantir la solidité.
