IA & Productivité 2030 et le CAC 40
• CALCUL DES GAINS DE PRODUCTIVITÉ
• POTENTIEL D'ACCÉLÉRATION PAR L'IA• PILOTAGE DES KPIS TRANSVERSAUX
Découvrez l'étude du Paris Economic Forum, une étude pionnière qui quantifie les gains de productivité réalisables grâce à l'intelligence artificielle pour les entreprises du CAC 40, basée sur l'approche GAK (Gains, Accélération, KPI).
.png)



Face à l’accélération de l’intelligence artificielle, les entreprises du CAC 40 doivent estimer avec précision leur potentiel de transformation et structurer leur cockpit AI, selon l'approche GAK (Gains, Accélération, KPI).
Cette étude inédite apporte une réponse claire, chiffrée et sectorielle : en croisant les meilleures recherches économiques et une analyse fine de 40 groupes majeurs, elle permet d’identifier où, comment et à quel rythme l’IA peut générer des gains de productivité durables.
L’objectif : éclairer les décisions stratégiques, guider les plans d’action, et favoriser une adoption raisonnée et performante de l’IA dans les grandes entreprises françaises.
"Selon un rapport réalisé par le HUB Institute, et présenté au ministère du Travail, l'IA pourrait booster la productivité annuelle de ces entreprises de 2% à 7%. Une aubaine dans un contexte où la productivité française peine depuis 2019."
.png)
" Un gain annuel de 2 à 7% de productivité, c'est ce que pourrait faire gagner l'IA, l'intelligence artificielle, au groupe du CAC, notamment ceux des télécoms et de la finance. C'est une étude menée par le cabinet Hub Institute qui nous livre ses résultats et qui a été présentée par le ministère du Travail."
.png)

> ENJEUX, DÉFINITIONS ET LIMITES
> CAS PAR ENTREPRISE DU CAC 40
> SÉRIE DE KPIs PRIORITAIRES
QUELS GAINS MESURABLES POUR VOTRE ORGANISATION ?
Depuis plusieurs années, le débat sur l’intelligence artificielle (IA) se polarise entre fascination technologique et inquiétudes sociales. Entre promesses d’efficacité accrue et craintes pour l’emploi, il manquait un cadre rigoureux, concret et adapté à la réalité des grandes entreprises françaises pour mesurer, comprendre et anticiper les impacts réels de l’IA.
En mobilisant les travaux académiques de référence et en les appliquant au CAC 40, nos équipes ont entrepris un travail inédit : estimer les gains de productivité potentiels générés par l’IA à travers un modèle quantitatif rigoureux, mais accessible, combinant exposition technologique, rentabilité économique, impact sur les coûts du travail et spécificités sectorielles.
Les résultats sont sans appel : entre 2 % et plus de 7 % de gains annuels de productivité sont à portée de main. Mais ces gains sont inégalement répartis. Ils révèlent des écarts profonds entre les secteurs déjà matures dans l’usage de l’IA – technologie, industrie, finance – et ceux qui peinent encore à en saisir le potentiel – luxe, construction, hôtellerie.
Au-delà des chiffres, ce rapport est une invitation à la lucidité. Lucidité sur les transformations à l’œuvre. Lucidité sur la nécessité d’une trajectoire d’adoption raisonnée, différenciée et soutenable. Et lucidité sur le rôle des entreprises comme des pouvoirs publics dans cette transition.
Bonne lecture et bienvenue dans l’ère de l’IA productive.
Vincent Ducrey, Président du HUB Institute


VUCA (Volatility, Uncertainty, Complexity, Ambiguity)
Upskilling
Travail asynchrone
TCO (Total Cost of Ownership)
SGPI
Soft Skills
Reskilling
ROI
Remote friendly
Quarterly Business Reviews (QBR)
Pyramide de Maslow
Product Owners
Polycrise
Planification de contingence
Opex (Operational Expenditures)
Permacrise
Overarching policy
Open innovation
OKR (Objectives and Key Results)
Mix multi-modal
Gouvernance des données
Mesh (réseau maillé)
Lean
Management agile
LGBTQIA+
KPI (Indicateurs de performances clés)
Insights
Intelligence collective
Innovation frugale
Flex office
Hard Skills
GPEC (Gestion Prévisionnelle des Emplois et des Compétences)
Gig economy
Gen Z (La génération Z )
Frugalité
DSI (Direction des Systèmes d'Information)
Gen Alpha / AI Native
Économie des talents
Économie des plateformes
Digital nomads
Digital workplace
COMEX
ACV (Analyse de cycle de vie)
Culture d'entreprise
Corpoworking
Clean-up Days
Chief Value Officer (CVO)
Chief Risk Officer (CRO)
Capex (Capital Expenditures)
Chief Learning Officer (CLO)
Brown-out
Board bots
Big Quit (ou Grande Démission)
Upcycling
Triple Bottom Line
Seconde main
Taxonomie de l'UE
Scope 2
Scope 3
SBTi (Science Based Targets initiative)
Scope 1
Résilience
Régénératif
Reporting intégré
Reporting obligatoire
Reporting extra-financier
Pratiques éthiques
Rapport de durabilité
Politique ESG
Performance ESG
ODD (Objectifs de développement durable)
Net Zero (Neutralité carbone)
Mesure de l'impact
Greenwashing (blanchiment écologique)
Green IT (Green Information Technology
Mobilité durable
Gouvernance des risques
Géothermie
Empreinte carbone
Émissions de carbone
Économie circulaire
Ecoconception
Double matérialité
Dividende écologique
DEI (Diversité et inclusion)
CSDDD / CS3D
CSRD
COP21 (Conférence des Parties de 2015)
Comité de mission
Changement climatique
Certification environnementale
Biomasse
DAM (Digital Asset Management)
Analyse de matérialité
Assurance externe
ACV (Analyse du Cycle de Vie)
Agroécologie
10 R
VUCA
WMS (Warehouse Management System)
UX
UGC (User Generated Content)
Token
TMS (Transportation Management System)
Tech stack
Systèmes hérités (Legacy systems)
Synthetic data (données synthétiques)
Supervised learning
SQL
Spatial computing
SLM (small language models)
Scoring d'opportunités
SIRH (Système d'Information des Ressources Humaines)
SaaS (Software as a Service)
RPA (Robotic Process Automation)
Robotics Process Automation
Robotique
RGPD (Règlement Général sur la Protection des Données)
Réseaux de neurones
RFID (Radio Frequency Identification)
Reinforcement Learning
Régulation de l'IA
Réalité virtuelle et augmentée
RCU (Référentiel Client Unique)
RAG
Produits 3P (Third-Party Products)
Prompting
Points de contact marketing (Paid Media, Own Media, Earned Media)
Predictive maintenance
POC (Proof of Concept)
PLM (Product Lifecycle Management)
Plateforme de données
2nd party data
PIM (Product Information Management)
Personal assistant / AI Companion
Out of life
OTA (Over-the-Air)
OMS (Order Management System)
Omnicanal
NPS (Net Promoter Score)
NIH (Not Invented Here)
MVP (Minimum Viable Product)
NFT (Non-Fungible Token)
NFC (Near Field Communication)
Micro-personnalisation
Modèle prédictif
MMM (Marketing Mix Modelling)
Métriques de performance
Métaverse
MES (Manufacturing Execution System)
Masterdata (données de référence)
Machine Learning as a Service
LSTM (Long Short-Term Memory)
Low-code & No-code
LMS (Learning Management System)
LLM (Large Language Models)
IOT (Internet des objets)
Inbound marketing
Live shopping / commerce
Image recognition
IAG (Intelligence artificielle générale)
IA Responsable
IA forte
IA Générative
IA faible
Hacking
Hallucination
GPT
Gouvernance AI
GMAO (Gestion de la Maintenance Assistée par Ordinateur)
Foundation models
GAFAM
Fédération d'apprentissage
Fine-tuning
Facial recognition
Explicabilité
Éthique de l'IA
ESN (Entreprise de Services du Numérique)
ERP (Enterprise Resource Planning)
Edge AI (IA en périphérie)
DLM (Data Lifecycle Management)
Digital Twin
Deepfakes
DCO (Dynamic Creative Optimization)
Data-driven decision making
Data Marketplace
Data Augmentation
Customer Journey (Parcours client)
CPM (Cost Per Mille)
CRM (Customer Relationship Management)
CPC (Cost Per Click)
CPA (Cost Per Acquisition)
Commerce Prédictif
Computer Vision (Vision par ordinateur)
CNIL (Commission Nationale de l'Informatique et des Libertés)
Commerce conversationnel
Clusterisation
Cloud-native
Cloud public
Cloud privé
Cloud computing
Clienteling
CIR et PASS
ChatBots
CDP (Customer Data Platform)
Big data
Backend
Blockchain
Biais algorithmique
BI (Business Intelligence)
Autonomic Business
AutoML
ATS (Applicant Tracking System)
Apprentissage supervisé
Apprentissage profond
Apprentissage non supervisé
Apprentissage automatique
AIAct (Artificial Intelligence Act)
API
Analyse prédictive
Analyse des sentiments
Amara's Law
Algorithme
Adversarial attacks
AIaaS (IA en tant que service)
Agents intelligence autonomes (ou smart agents)
1srt party data
3rd party data
Elles s’appuient sur une combinaison de sources publiques, académiques et technologiques :
⚫ Données macroéconomiques issues de l’INSEE, de la comptabilité nationale, et d’organismes comme l’OCDE ou le FMI, notamment pour évaluer la part du travail humain dans la valeur ajoutée par secteur (SectorLaborShareAI).
⚫ Travaux académiques : Les études signées notamment par Aghion & Bunel (2024), Acemoglu (MIT) ou le FMI, fournissent des bornes et des intervalles d’estimations robustes.
⚫ Benchmarks sectoriels et technologiques, croisant des rapports d’acteurs privés, des études de cas, et des publications économiques spécialisées.
⚫ Estimation des indicateurs (ExpAI, ProfitableAI, LaborCostSavingsAI) via une approche de consensus basée sur des IA génératives de référence (ChatGPT, Claude, Perplexity), interrogées de manière méthodique à partir de prompts standardisés. Ces IA croisent les connaissances disponibles et fournissent des estimations consolidées, pondérées par secteur et typologie d’entreprise.