L’intelligence artificielle n’est plus un sujet d’expérimentation dans l’industrie luxembourgeoise : elle s’installe désormais au cœur des opérations. Selon la deuxième édition de l’enquête AI Survey de la FEDIL – menée avec Luxembourg AI Factory et Luxinnovation –, son adoption entre dans une phase plus mature, marquée par des usages concrets et un déploiement structuré. Pour une majorité des 136 professionnels interrogés, l’IA génère déjà des gains tangibles, notamment en matière de productivité.
Elle est sur toutes les lèvres. Entre fascination et inquiétude, l’intelligence artificielle divise. Sauf, peut-être, dans l’industrie, où la question n’est déjà plus de savoir s’il faut l’adopter, mais comment l’exploiter de manière optimale. Ce point de bascule semble en effet déjà atteint selon l’enquête AI Survey 2026 menée par la Fedil en collaboration avec Luxembourg AI Factory et Luxinnovation.
Le cadre de l'enquête
Qui ? 136 professionnels se sont prêtés à cette enquête, une participation en hausse de 20 % par rapport à 2025.
Quels secteurs d’activité ? Le panel de participants se révèle plus large qu’en 2025 ; le secteur des TIC (21 %) est le plus représenté, suivi de l’industrie manufacturière (18 %), de la construction (9 %), de la santé et du bien-être (9 %), des services de conseil et d’accompagnement (7 %), de l’espace et de la défense (6 %) et de l’énergie et des technologies vertes (5 %).
Quand ? Enquête réalisée entre le 27 janvier et le 13 mars 2026
Testée et adoptée : alors qu’en 2025, la plupart des industriels luxembourgeois sondés se disaient engagés dans une phase expérimentale, 2026 consacre le rôle opérationnel de l’IA dans leurs process quotidiens. Loin de succomber à un effet de mode et bien plus qu’une volonté stérile d’accompagner le changement, l’industrie tire déjà parti des fonctionnalités offertes par l’IA : « Le débat s’est clairement éloigné de l’expérimentation et du hype médiatique pour se concentrer sur la consolidation, les gains de productivité et la valeur commerciale à long terme », tirent comme principal enseignement les rapporteurs de l’étude.
Un solide allié pour…
Avant d’évoquer ses bénéfices, encore faut-il s’entendre sur la technologie employée. A l’instar de son adoption toujours plus massive par le grand public, l’IA dite générative s’affirme comme le modèle dominant dans le milieu industriel. Pour rappel, contrairement aux « IA classiques » qui se contentent d’analyser, classifier ou prédire, l’IA générative crée du contenu nouveau à partir des données sur lesquelles elle a été entraînée.
Préparation de rapports, rédaction d’e-mails, reporting, etc. Son impact en entreprise se mesure principalement par l’automatisation de tâches administratives.
Autres cas d’usage très concrets rapportés par les répondants :
- le déploiement en interne (ex. : support IT, services RH, formation) et en externe (ex. : service client) de chatbots et assistants virtuels pour administrer des requêtes courantes et donc soulager – et/ou réorienter – la charge de travail des employés « humains » ;
- le recours à l’IA pour traduire et générer des contenus multilingues ;
- l’optimisation des processus, l’analyse de données et l’aide à la décision ;
- enfin, et dans une moindre mesure car assujetti à une expertise avancée en matière de numérique et de data, l’IA peut contribuer à la R&D, au développement produit et à l’ingénierie.
Un chiffre résume la montée en puissance de l’IA dans l’industrie : « Près de 60 % des personnes interrogées font état soit d’une mise en oeuvre de l’IA générative à l’échelle de l’entreprise, soit de cas d’utilisation concrets déjà déployés au niveau de la production ».
Les prochains défis
Son adoption tend donc à s’accélérer mais un constat demeure: l’intelligence artificielle n’a pas encore pleinement exprimé son potentiel. Quelques obstacles entravent son déploiement « à grande échelle de manière durable ».
En écho aux efforts engagés par le pays pour attirer et retenir des talents, l’enquête cible le manque d’expertise comme un premier frein : « De nombreuses organisations ont encore des difficultés à accéder à des compétences ou à en développer dans les domaines de l’analyse de données, de l’ingénierie de l’IA et de la gestion du changement », renseigne l’enquête.
La question du financement devient également centrale. Passer de projets pilotes peu onéreux à une seconde phase plus ambitieuse requiert une maîtrise globale de la technologie. Ce qui induit des investissements conséquents en matière d’infrastructure, de cybersécurité ou encore de compétences spécialisées. A ce titre, les dispositifs de soutiens gouvernementaux, de types SME packages digitalisation, prennent ici tout leur sens.
La problématique de la maturité des données, qualifiée dans le rapport de « goulot d’étranglement structurel », remonte à la surface. Car si la collecte de données ne pose plus de problèmes dans les entreprises, leur exploitation se heurte encore à un déficit de compétences analytiques.
Enfin, un ultime axe de progression tient à un nécessaire meilleur encadrement de la technologie. En 2026, (seuls) 48% des répondants déclarent avoir mis en place une politique de gouvernance de l’IA. Près de la moitié des organisations interrogées ne disposent donc toujours pas de cadres de gouvernance formels. Un déséquilibre qui amène à cette conclusion : « L’utilisation de l’IA progresse plus rapidement que la formalisation de la gouvernance. » Sans règles d’usage claires, définissant précisément qui peut faire quoi, le déploiement de l’IA expose inévitablement à des risques techniques, juridiques et réputationnels.
« Gouverner c’est prévoir » : encore faut-il que la gouvernance suive le rythme d’une technologie qui, elle, n’attend pas.
