Le rapport de Microsoft sur la diffusion de l’IA montre une adoption en hausse tandis que les écarts régionaux se creusent

Le dernier rapport de Microsoft sur la diffusion de l’IA établit l’utilisation mondiale à 18,8 %, malgré un écart grandissant entre le Nord et le Sud mondiaux. Presque toutes les économies mesurées ont gagné des utilisateurs au deuxième trimestre 2026. Toutefois, l’adoption a progressé plus vite dans les marchés déjà connectés et plus riches.

Ce résultat nuance l’idée répandue selon laquelle l’IA générative se propage partout à la même vitesse. L’adoption mondiale progresse, mais l’accès aux infrastructures, à la connectivité, aux compétences numériques et à des modèles utiles localement continue de déterminer qui en bénéficie en premier.

Cette tension dépasse le classement des pays. Les gouvernements considèrent l’accès à l’IA comme une priorité économique, tandis que les entreprises passent des expérimentations avec des chatbots à des processus de travail routiniers. Microsoft, OpenAI, Google, Meta et un nombre croissant de développeurs de modèles ouverts se disputent cette demande.

Le rapport de Microsoft sur la diffusion de l’IA constate une croissance presque partout

Le principal constat est une croissance généralisée, mais l’évolution la plus importante concerne les marchés où cette croissance s’est concentrée.

Microsoft a publié son rapport sur la diffusion de l’IA pour le deuxième trimestre 2026 le 21 septembre. Il estime que 18,8 % de la population mondiale en âge de travailler a utilisé un produit d’IA générative au cours de la période étudiée.

Ce chiffre était de 17,8 % au premier trimestre et de 16,3 % au second semestre 2025. La progression a atteint presque toutes les économies du jeu de données, ce qui suggère que l’IA générative a dépassé un petit groupe de marchés d’adoptants précoces.

Microsoft définit la diffusion de l’IA comme la part des personnes âgées de 15 à 64 ans ayant utilisé un produit d’IA générative au cours d’une période donnée. Ses estimations s’appuient sur des données de télémétrie Microsoft agrégées et anonymisées.

L’entreprise ajuste ces observations en fonction de la part de marché des systèmes d’exploitation et des appareils, du taux de pénétration d’internet et de la population nationale. Le résultat, appelé AI User Share, est une estimation normalisée par la population conçue pour comparer les pays.

Il ne s’agit pas de mesurer les achats d’IA des entreprises, les capacités des centres de données ou le nombre de modèles développés localement. L’indicateur cherche à mesurer l’utilisation réelle des produits par les personnes en âge de travailler.

Les Émirats arabes unis sont restés en tête, avec une utilisation estimée de l’IA de 73,3 %. Singapour suivait avec 64,3 %, tandis que l’Irlande atteignait 49,9 %, la France 49,6 % et la Norvège 49,4 %.

Ces chiffres montrent que le développement de modèles ne détermine pas à lui seul l’adoption. Ni les Émirats arabes unis ni Singapour ne disposent de la même concentration de laboratoires travaillant sur des modèles de pointe que les États-Unis ou la Chine. Les deux pays ont néanmoins atteint un niveau d’utilisation élevé grâce à la connectivité, aux services numériques, à la coordination publique et à une main-d’œuvre internationalement connectée.

La Corée du Sud a enregistré la plus forte hausse trimestrielle absolue parmi les principales économies. Son AI User Share a progressé de 3,5 points de pourcentage, à 40,6 %, faisant passer le pays de la seizième à la douzième place.

Cette évolution prolonge une accélération plus longue. Microsoft indique que la Corée du Sud a gagné près de 15 points de pourcentage au cours des 12 mois précédents, soit la plus forte hausse parmi les grandes économies sur trois périodes de publication consécutives.

L’Arabie saoudite a enregistré la plus forte progression dans le classement. Sa part d’utilisateurs est passée de 29,4 % à 31,4 %, ce qui lui a permis de gagner cinq places et d’entrer dans le top 25.

Le Japon a enregistré la plus forte hausse relative. L’utilisation est passée de 22,5 % au premier trimestre à 24,7 % au deuxième, soit une augmentation d’environ 10 % par rapport à son niveau précédent.

Les États-Unis sont passés de 31,3 % à 33 %, mais sont restés vingt et unièmes du classement. Cette position souligne la différence entre produire des systèmes d’IA et les diffuser dans l’ensemble d’une population.

La méthodologie par pays couvrait initialement 147 économies et a établi une forte relation entre l’utilisation de l’IA et le revenu national. La recherche sous-jacente a fait état d’une corrélation de Spearman de 0,83 entre l’AI User Share et le produit intérieur brut par habitant.

La corrélation ne démontre pas que la richesse provoque directement l’adoption de l’IA. Cependant, cette relation correspond au schéma d’infrastructure visible dans le rapport. L’électricité, l’accès à internet, des appareils adaptés, les compétences et des services abordables influencent tous la possibilité d’utiliser régulièrement l’IA générative.

Les nouveaux chiffres décrivent donc deux évolutions simultanées. L’IA atteint davantage de personnes, mais les marchés dotés de fondations numériques plus solides continuent de transformer plus rapidement les nouveaux produits en usages routiniers.

L’écart mondial d’adoption de l’IA continue de se creuser

La croissance mondiale n’a pas réduit la fracture, car le Nord mondial continue d’ajouter des utilisateurs plus rapidement.

L’utilisation de l’IA dans le Nord mondial a atteint 28,8 % au deuxième trimestre, contre 27,5 %. Le Sud mondial a atteint 16,2 %, contre 15,4 %.

Les deux groupes ont progressé, mais à des rythmes différents. Le Nord a gagné 1,3 point de pourcentage, contre 0,8 point pour le Sud.

L’écart qui en résulte est passé de 12,1 points de pourcentage à 12,6 points au cours du trimestre. Il s’élevait à 10,6 points au second semestre 2025.

Cette tendance est plus importante que la moyenne mondiale d’un seul trimestre. Si les marchés les plus solides continuent de progresser plus vite, les avantages économiques et éducatifs liés à l’usage de l’IA peuvent se cumuler avant que les marchés plus lents n’établissent un accès comparable.

L’infrastructure explique une partie du phénomène. Les produits d’IA exigent généralement une alimentation électrique fiable, une connexion internet, des appareils compatibles et des données abordables. Un modèle peut être disponible en ligne sans être réellement accessible à une personne confrontée à un service instable ou à des coûts de connectivité élevés.

La langue constitue une autre contrainte. De nombreux systèmes largement utilisés donnent leurs meilleurs résultats dans les langues disposant d’importants volumes de textes numériques, de données d’évaluation et d’une demande commerciale. Les utilisateurs travaillant dans des langues disposant de moins de ressources peuvent recevoir des réponses de moindre qualité, accéder à des interfaces limitées ou trouver moins d’outils pertinents localement.

Les compétences numériques ajoutent une troisième barrière. Ouvrir un chatbot est simple, mais un usage productif oblige souvent les utilisateurs à évaluer les sources, protéger les informations sensibles, structurer leurs demandes et relier les résultats à un travail réel.

Les organisations font face à des défis similaires. Une entreprise a besoin de données appropriées, d’une gouvernance, de formation pour ses équipes et d’un processus de travail clairement défini avant que des expérimentations occasionnelles ne deviennent des opérations fiables.

C’est pourquoi l’adoption ne peut pas être déduite de la seule disponibilité des produits. L’existence d’une interface web gratuite n’élimine pas les coûts plus larges liés à la connectivité, aux appareils, à la formation, à la vérification et à l’intégration.

Les catégories Nord-Sud mondiaux appellent également à la prudence. Elles regroupent des pays aux niveaux de revenus, aux caractéristiques démographiques, aux langues, aux systèmes politiques et aux marchés technologiques très différents.

Les Émirats arabes unis et Singapour, par exemple, dominent l’ensemble du classement bien qu’ils soient souvent inclus dans de vastes discussions géographiques sur le Sud mondial. Leurs résultats mettent en garde contre le traitement de milliards de personnes comme s’il s’agissait d’un seul marché technologique.

Les chercheurs interrogés sur cette fracture ont aussi mis en doute l’utilité d’un libellé susceptible d’encourager des hypothèses trop générales. Une moyenne régionale utile peut révéler des inégalités tout en masquant des différences à l’intérieur de chaque groupe.

Le même problème apparaît au sein des pays riches. Les recherches distinctes de Microsoft aux États-Unis ont relevé des différences importantes entre les communautés urbaines et rurales. Les moyennes nationales peuvent masquer des fractures liées à l’éducation, à l’accès au haut débit, à l’emploi et aux industries locales.

L’écart mondial relève donc d’un problème de répartition plutôt que d’une simple course entre deux blocs figés. La question centrale est de savoir si les personnes de chaque pays peuvent transformer l’IA disponible en activité utile et reproductible.

Les recherches antérieures de Microsoft apportent un indice important. Dans les pays où la pénétration d’internet est faible, l’adoption était souvent bien plus élevée parmi la population connectée que parmi l’ensemble de la population en âge de travailler.

L’étude technique a montré que l’AI User Share de la Zambie passait de 12 % de sa population à 34 % parmi les personnes connectées. L’estimation pour le Pakistan augmentait de 10 % à 33 % lorsqu’elle était rapportée aux internautes.

Ces comparaisons ne prouvent pas que la connectivité, à elle seule, effacera l’écart. Elles révèlent toutefois une importante demande latente parmi les personnes pouvant se connecter.

Le renversement central du rapport découle de ces éléments. Une adoption nationale lente ne reflète pas nécessairement un faible intérêt pour l’IA. Elle peut refléter l’absence des conditions nécessaires pour transformer cet intérêt en usage.

L’adoption de l’IA par pays révèle également des usages différents

La fracture ne porte pas seulement sur le nombre de personnes utilisant l’IA, mais aussi sur ce que les premiers adoptants lui demandent de faire.

Microsoft a examiné un sous-ensemble de conversations avec Copilot destinées aux consommateurs au moyen d’un classificateur préservant la confidentialité. Celui-ci a regroupé les conversations selon leur intention principale, comme l’apprentissage, l’écriture, le codage, la recherche ou les achats.

L’analyse a révélé que l’apprentissage autonome et le développement des compétences représentaient une part des conversations supérieure de 29,2 % dans le Sud mondial par rapport à la répartition mondiale. Les devoirs scolaires et l’aide aux études y représentaient une part supérieure de 32,3 %.

Les tâches de création et d’édition apparaissaient également plus fréquemment. Elles incluaient des activités liées au texte, au code et aux images.

Le Nord mondial était davantage tourné vers les achats, la recherche de produits, la recherche d’informations et les retours d’expérience. Il s’agit de parts relatives, et non de mesures directes du nombre total de conversations.

Le schéma observé dans l’éducation offre un contrepoids à l’écart d’adoption. Les personnes des marchés moins connectés qui utilisent déjà l’IA générative semblent particulièrement intéressées par les connaissances et le développement des compétences.

Cette distinction est importante pour les écoles, les gouvernements et les équipes produit. Un marché à la pénétration globale plus faible peut néanmoins afficher une forte demande de tutorat, de traduction, d’aide à la rédaction et d’apprentissage technique.

Cette tendance a également des implications pour les travailleurs du savoir. Une adoption utile de l’IA s’arrête rarement à la génération d’une réponse. Les personnes doivent relier les réponses à des documents fiables, à des décisions antérieures et à un contexte propre à leur domaine.

Une base de connaissances personnelle consultable peut aider les utilisateurs à préserver ce contexte. Toutefois, les logiciels ne peuvent remplacer la connectivité, l’évaluation des sources ou la prise en charge des langues locales.

Microsoft met en garde contre l’extrapolation de ses conclusions sur les conversations à l’ensemble de la population. Les données décrivent des adoptants précoces utilisant Copilot grand public, et non chaque personne du Sud mondial.

Les caractéristiques démographiques peuvent aussi influencer le résultat. Le Sud mondial compte une population plus jeune, ce qui peut accroître l’importance relative des devoirs scolaires et de la formation aux compétences.

Le jeu de données ne révèle pas pourquoi les utilisateurs ont choisi certaines tâches. Une part plus élevée de l’apprentissage peut refléter des besoins éducatifs non satisfaits, des utilisateurs plus jeunes, la pression du marché de l’emploi ou l’absence d’autres services numériques.

Une catégorie de conversation ne mesure pas non plus la qualité de l’apprentissage. Un étudiant peut utiliser l’IA pour comprendre un concept, rédiger un devoir ou obtenir une réponse peu fiable. La classification enregistre l’intention, plutôt que les résultats éducatifs.

Même avec ces limites, la comparaison remet en cause une vision étroite de l’adoption. Les marchés comptant moins d’utilisateurs ne sont pas simplement des versions retardées des marchés plus riches.

Leurs cas d’usage peuvent s’articuler autour de besoins différents. L’éducation, l’accès multilingue, les services publics et l’assistance aux petites entreprises peuvent compter davantage que les achats ou les logiciels professionnels.

Cela pousse les fournisseurs de modèles à rivaliser sur la pertinence, et pas seulement sur les performances aux benchmarks. Un système qui gère les langues locales, les programmes scolaires, les lois et le contexte culturel peut être plus précieux qu’un modèle général plus performant mais peu adapté à la région.

Cela modifie également la question des politiques publiques. Étendre l’adoption de l’IA sans améliorer la qualité de l’information et les compétences des utilisateurs peut diffuser une assistance peu fiable aussi vite que des outils utiles.

L’opportunité est donc indissociable de la responsabilité. La demande éducative peut favoriser un accès plus large, mais elle soulève aussi des questions d’exactitude, de confidentialité, d’intégrité académique et de conception adaptée à l’âge.

Les modèles à poids ouverts pourraient abaisser un obstacle, pas tous

Les modèles à poids ouverts peuvent améliorer l’accessibilité financière et l’adaptation locale, mais ils ne peuvent pas fournir l’électricité, la connectivité ou des utilisateurs formés.

Un modèle à poids ouverts publie les paramètres numériques appris pendant l’entraînement. Les développeurs peuvent télécharger, modifier et déployer ces poids, même si les données d’entraînement et le code de développement peuvent rester fermés.

Cette distinction est importante, car « à poids ouverts » ne signifie pas toujours entièrement open source. Néanmoins, l’accès aux poids du modèle donne aux organisations davantage de contrôle qu’un système accessible uniquement via un service propriétaire.

Microsoft soutient que ces modèles deviennent une voie importante de diffusion mondiale de l’IA. Ils peuvent être adaptés aux langues locales et à des domaines spécialisés sans obliger une organisation à entraîner un modèle de pointe depuis le début.

Ils permettent également aux développeurs de choisir parmi des fournisseurs d’hébergement ou d’exécuter un modèle sur leur propre infrastructure. Cette flexibilité peut réduire la dépendance envers un seul fournisseur et soutenir des déploiements soumis à des exigences plus strictes en matière de données.

L’utilisation de modèles à poids ouverts est difficile à mesurer à travers le trafic des chatbots grand public. Les utilisateurs peuvent rencontrer ces modèles au sein d’applications, d’agents de programmation, de services publics ou de systèmes d’entreprise sans savoir quel modèle a produit le résultat.

Les déploiements auto-hébergés créent un autre angle mort, car leur trafic peut ne jamais atteindre un fournisseur centralisé. Microsoft a donc examiné l’activité des interfaces de programmation d’applications comme signal complémentaire.

Le rapport s’appuie sur OpenRouter, un service qui achemine les requêtes des développeurs entre de nombreux modèles ouverts et propriétaires. Microsoft indique que son analyse de données publiques a révélé que les systèmes à poids ouverts représentaient 75 % de l’utilisation de tokens sur cette plateforme.

Ce chiffre est frappant, mais il ne constitue pas une part de marché mondiale. OpenRouter attire des développeurs particulièrement disposés à comparer les fournisseurs et à changer de modèle. Il exclut également une grande partie de l’usage direct des systèmes propriétaires et des modèles ouverts hébergés de manière privée.

Une analyse antérieure d’OpenRouter couvrant plus de 100 000 milliards de tokens a constaté que les systèmes à poids ouverts représentaient environ un tiers du volume à la fin de 2025. Les lancements de DeepSeek, Kimi, Qwen et OpenAI auraient entraîné des hausses qui se sont poursuivies après leurs périodes de lancement.

Cette persistance est importante, car le trafic lié au lancement peut refléter la curiosité plutôt qu’une adoption fiable. Un volume soutenu de tokens fournit des preuves plus solides que les développeurs intègrent ces modèles dans des flux de travail récurrents.

Les systèmes à poids ouverts ont également réduit une partie de l’écart de capacités avec les modèles propriétaires. Le rapport indique que les principales versions ouvertes se rapprochent souvent de la frontière fermée en quelques mois, bien que les performances varient selon les tâches.

Cette tendance encourage le routage des modèles. Une application peut réserver un système propriétaire très performant aux requêtes difficiles tout en confiant les tâches courantes à un modèle ouvert moins coûteux.

Pour les organisations qui traitent d’importants volumes de travail, ce choix peut déterminer si un service d’IA reste économiquement viable. Les agents peuvent générer des appels répétés aux modèles, ce qui rend l’efficacité de l’inférence plus importante qu’une réponse isolée impressionnante.

Les implications sont particulièrement pertinentes dans les marchés à faibles revenus. Les universités, les organisations à but non lucratif, les gouvernements et les entreprises locales peuvent adapter un modèle existant au lieu de financer un système original à l’échelle d’un modèle de pointe.

Microsoft cite son étude Bring Your Own Language comme exemple. Le projet a amélioré les performances moyennes pour le chichewa et le māori d’environ 12 % sur un ensemble de benchmarks grâce à l’affinement des données et à l’adaptation des modèles.

Ce résultat ne signifie pas que chaque langue disposant de peu de ressources peut obtenir la même amélioration. Il montre pourquoi des poids modifiables et des données locales soigneusement préparées peuvent être importants.

DeepSeek a fourni un exemple antérieur de l’effet de l’accessibilité sur l’adoption. Selon des informations rapportées sur les précédentes conclusions de Microsoft, sa version R1 a contribué à accroître l’usage en Chine et a attiré des utilisateurs dans les marchés en développement.

La réponse des marchés en développement a montré comment un modèle largement accessible peut faire évoluer l’adoption en dehors des marchés les plus directement desservis par les plateformes américaines.

Cependant, les modèles ouverts ne peuvent pas supprimer les goulets d’étranglement fondamentaux identifiés par le rapport. Un modèle téléchargeable nécessite toujours du matériel, de l’électricité, du personnel technique, des contrôles de sécurité et une application à laquelle les utilisateurs peuvent accéder.

L’adaptation locale exige également des données appropriées. Les communautés disposant de peu de textes numérisés peuvent avoir le plus grand besoin de prise en charge linguistique et le moins de ressources disponibles pour l’entraînement ou l’évaluation.

Les poids ouverts ne répondent donc qu’à une partie du principal adversaire de cette histoire : la promesse d’un accès universel à l’IA face aux conditions inégales de son utilisation réelle.

Ils peuvent réduire les coûts au niveau des modèles et améliorer la pertinence locale. Ils ne peuvent pas, à eux seuls, combler un écart produit par les infrastructures, les compétences, les institutions et les revenus.

La mesure de Microsoft présente un angle mort important

Les chiffres fournissent un repère directionnel utile, mais ils ne représentent pas un recensement complet de l’activité mondiale en matière d’IA.

Microsoft reconnaît qu’aucun indicateur unique ne peut mesurer pleinement l’adoption de l’IA. Sa télémétrie offre des preuves comportementales en temps utile, mais elle reflète naturellement les produits, appareils et flux de trafic visibles par Microsoft.

L’entreprise ajuste ses données en fonction des différences de systèmes d’exploitation, d’accès aux appareils, de pénétration d’internet et de population. Ces corrections rendent les comparaisons plus pertinentes, mais les ajustements statistiques ne peuvent observer tous les services d’IA.

Le problème est particulièrement visible en Chine. Les applications domestiques d’entreprises chinoises peuvent attirer une utilisation importante sans apparaître proportionnellement dans la couverture actuelle des produits de Microsoft.

Microsoft indique que son prochain rapport élargira la liste des outils d’IA mesurés. L’entreprise s’attend à ce que ce changement augmente l’adoption estimée dans presque toutes les économies, avec un effet plus important en Chine.

Cette future révision représentera principalement une meilleure mesure d’un usage existant, et non une soudaine envolée de l’adoption. Les lecteurs devraient donc éviter de considérer la prochaine hausse comme une croissance entièrement organique.

Le nombre d’applications disponibles augmente également rapidement. Hugging Face Spaces, qui héberge des démonstrations et applications d’IA exécutables, est passé d’environ 124 000 à la fin de 2023 à 1,46 million en septembre 2026.

Microsoft estime que le total a augmenté d’environ 83 % depuis son premier rapport sur la diffusion publié à la fin de 2025. Ces Spaces vont des expérimentations personnelles à des projets davantage orientés vers la production.

Ils ne doivent pas être comptabilisés comme 1,46 million de produits commerciaux distincts. Leur croissance montre néanmoins pourquoi une liste fixe d’outils surveillés devient moins représentative au fil du temps.

Le dépôt public du rapport énumère explicitement d’autres limites. La part des utilisateurs d’IA mesure l’usage, et non les capacités, la productivité, la sécurité ou l’impact économique.

Une personne qui teste brièvement un chatbot et un professionnel qui utilise plusieurs modèles chaque jour peuvent tous deux apparaître comme utilisateurs. Leur exposition économique et leur bénéfice concret peuvent être totalement différents.

La métrique ne prouve pas non plus que l’IA améliore le travail. L’usage peut comprendre une assistance productive, des résultats de faible qualité, du divertissement, des travaux scolaires, l’expérimentation ou une activité automatisée intégrée à un autre service.

Microsoft a un intérêt commercial à étendre l’adoption de l’IA. L’entreprise vend des infrastructures cloud, l’accès aux modèles, des logiciels de productivité et des services d’IA destinés aux consommateurs.

Cet intérêt n’invalide pas la recherche, notamment parce que l’entreprise publie sa méthodologie et des données téléchargeables. Il rend toutefois les comparaisons indépendantes importantes.

Les enquêtes, le trafic des API, les études en milieu de travail, les données de téléchargement et les statistiques nationales peuvent chacun tester une partie différente du tableau. Aucun ne fournit à lui seul une vision complète.

Les étiquettes régionales introduisent un autre défi de mesure. Le Nord global et le Sud global sont des regroupements analytiques, et non des unités économiques ou politiques uniformes.

Les moyennes peuvent révéler que l’accès est inégal tout en masquant les marchés de pointe, les régions fragiles et les grandes différences au sein des pays. Les reportages devraient conserver ces deux niveaux visibles.

L’interprétation la plus juste est que Microsoft a produit un signal large et fréquemment mis à jour. Il est plus utile pour comparer les tendances et l’adoption relative que pour déclarer un décompte exact de chaque utilisateur de l’IA.

La conclusion selon laquelle l’écart s’est creusé reste significative dans ce cadre. La même méthodologie montre les deux régions en croissance, le Nord progressant plus rapidement au fil des périodes de publication successives.

Néanmoins, l’expansion prévue de la couverture peut modifier les classements des pays et les estimations régionales. Le prochain jeu de données constituera autant un test méthodologique qu’une mise à jour sur l’adoption.

Trois signaux montreront si la fracture commence à se résorber

La prochaine phase dépend de la capacité d’une mesure plus large, d’un accès aux modèles moins coûteux et des infrastructures fondamentales à évoluer dans la même direction.

Le premier signal est l’extension par Microsoft de sa couverture des outils. Le prochain rapport devrait montrer quelle part de l’usage échappe à la méthode actuelle, en particulier en Chine et dans les marchés dominés par les applications domestiques.

Une forte révision à la hausse affaiblirait les comparaisons entre pays fondées sur les classements actuels. Elle n’effacerait pas nécessairement l’écart Nord-Sud, mais pourrait montrer qu’une partie de la fracture reflète la visibilité plutôt que les comportements.

Une révision modeste renforcerait l’interprétation actuelle. Elle suggérerait que l’inégalité des infrastructures et de l’accès reste l’explication dominante, même après l’intégration de davantage de produits dans la mesure.

Les lecteurs devraient distinguer les révisions méthodologiques de la croissance d’un trimestre à l’autre. Microsoft a déjà averti qu’une couverture plus large capterait une activité qui existe aujourd’hui.

Le deuxième signal est une utilisation soutenue des modèles à poids ouverts en dehors des plateformes de routage destinées aux développeurs. La répartition des tokens sur OpenRouter suggère une adoption rapide, mais ses utilisateurs ne représentent pas l’ensemble du marché.

Les preuves provenant de fournisseurs cloud, de déploiements en entreprise, d’universités et de services du secteur public montreraient si les modèles ouverts deviennent une infrastructure durable. La croissance des applications localisées serait particulièrement pertinente.

Les preuves les plus solides établiraient un lien entre la disponibilité des modèles et de nouveaux utilisateurs ou de meilleurs services dans les marchés où l’adoption est faible. Le volume de tokens seul ne peut montrer si les bénéfices atteignent les personnes qui n’avaient auparavant pas accès à ces outils.

Un renversement serait également instructif. Si l’usage des modèles ouverts se concentre parmi des développeurs bien financés dans les marchés riches, une amélioration de l’économie des modèles pourrait renforcer les avantages existants au lieu de les réduire.

Le troisième signal est le progrès de la connectivité et des compétences pratiques. Les données sur l’accès à internet maintenues par l’Union internationale des télécommunications fournissent un contexte essentiel à tout classement de l’adoption.

Il faudra observer si les pays où l’utilisation de l’IA à l’échelle de la population est faible réduisent l’écart entre l’adoption totale et celle des utilisateurs connectés. Cela indiquerait que les programmes d’accès touchent au-delà d’une minorité déjà connectée.

Les programmes de compétences exigent un examen similaire. Les totaux d’inscription constituent des preuves moins solides qu’un usage continu, une formation achevée, une application au travail ou des résultats éducatifs mesurables.

Pour les acheteurs professionnels, le rapport offre un avertissement clair. Une stratégie mondiale en matière d’IA ne peut pas supposer des infrastructures, une prise en charge linguistique ou une préparation des employés identiques dans tous les marchés.

Pour les développeurs, la localisation n’est pas une fonctionnalité secondaire. Elle peut déterminer si un modèle performant dans un benchmark devient réellement utile dans une salle de classe, une clinique, une administration ou une petite entreprise.

Pour les travailleurs du savoir, l’adoption croissante renforce la valeur de la vérification des sources et d’un contexte durable. Un accès accru à l’IA signifie davantage de contenus générés, pas automatiquement des connaissances plus fiables.

Le rapport de Microsoft sur la diffusion de l’IA montre que l’IA générative continue de se propager rapidement. Il montre aussi que la croissance seule ne répartit pas les opportunités de manière égale.

La prochaine question n’est pas de savoir si l’adoption mondiale progressera encore. Il s’agit de savoir si la connectivité, les compétences, les modèles localisés et un accès plus large aux produits permettront aux marchés où l’adoption est plus faible de croître plus vite que les leaders.

Suivez conjointement la prochaine mise à jour méthodologique, les déploiements réels de modèles ouverts et l’usage au sein des populations connectées. Si les trois progressent, l’écart qui se creuse pourra commencer à se réduire. S’ils divergent davantage, une technologie disponible à l’échelle mondiale continuera de produire des résultats fortement régionaux.