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IA Booster

Mise à jour 06/10/2025 Aides

IA Booster (programme France 2030) : définition et guide opérationnel pour entreprises

Définition synthétique

IA Booster est un dispositif d'accompagnement public-france destiné à accélérer l'adoption de l'intelligence artificielle par les entreprises françaises, en particulier les PME et les ETI. Porté par le Secrétariat général pour l'investissement, le ministère de l'Économie et des Finances et Bpifrance, le programme s'inscrit dans la stratégie nationale France 2030 et combine financement, conseil, formation et accès à des compétences techniques pour transformer des cas d'usage métiers en projets opérationnels.

Objectifs précis

Le programme vise quatre objectifs complémentaires :

  • réduire la barrière d'entrée technique et financière à l'IA pour les structures de taille intermédiaire ;
  • identifier et prioriser des cas d'usage à forte valeur métier (productivité, qualité, innovation produit) ;
  • fournir un parcours structuré depuis la sensibilisation jusqu'au déploiement opérationnel ;
  • favoriser la mise en conformité des projets IA (données, sécurité, éthique) et la coopération avec des centres de recherche et fournisseurs certifiés.

Public cible et critères d'éligibilité

Le dispositif s'adresse principalement aux entreprises françaises comptant entre 10 et 2 000 collaborateurs et disposant d'un chiffre d'affaires minimum, mais comporte une phase initiale gratuite ouverte plus largement, incluant certaines TPE. L'éligibilité opérationnelle repose sur une maturité numérique minimale, la disponibilité de données exploitables et un projet métier clairement identifié. Les priorités sectorielles peuvent évoluer, mais l'approche reste multisectorielle : industrie, services, distribution, santé, agroalimentaire, etc.

Architecture du parcours d'accompagnement (phases)

Le parcours IA Booster se déroule classiquement en quatre phases cumulatives. Chacune combine livrables, durée indicative et prise en charge financière.

  • Phase 1 - Sensibilisation : formation en ligne gratuite (jusqu'à 10 heures), outils d'autodiagnostic et webinaires. Objectif : acculturation des dirigeants et équipes métiers aux enjeux et opportunités de l'IA. Exemples concrets fournis : tableaux de bord métiers, cas d'usage par secteur.
  • Phase 2 - Diagnostic Data IA (Diag Data IA) : prestation de conseil individualisée (3 à 10 jours) pour cartographier les données, prioriser les use cases et estimer la valeur économique. Coût maximal indicatif : 13 000 euros, subvention possible jusqu'à 80 %, reste à charge typique 2 600 euros.
  • Phase 3 - Choix de l'approche IA : définition de l'architecture cible, sélection des solutions (internes vs fournisseurs), preuve de concept (POC) courte - durée indicative 10 jours. Conditions financières similaires à la phase 2 pour la subvention.
  • Phase 4 - Déploiement opérationnel : expérimentation et industrialisation (pilotage, intégration, montée en charge). Budget possible jusqu'à 60 000 euros, subvention souvent à hauteur de 50 % selon la nature du projet et l'éligibilité.

Exemples concrets et cas pratiques

Plusieurs scénarios illustrent l'application du dispositif :

  • Une PME agroalimentaire de 120 salariés utilise la phase 2 pour identifier un cas de détection automatique de défauts sur ligne de production. Après le diagnostic, elle finance un POC (phase 3) permettant de réduire le taux de non-conformité de 15 % et d'optimiser les réglages machines.
  • Une ETI industrielle lance un projet de maintenance prédictive sur ses presses. Le diagnostic met en évidence la nécessité d'un capteur additionnel et d'un pipeline de données temps réel. Le déploiement opérationnel (phase 4) permet de diminuer les arrêts non planifiés de 30 % la première année.
  • Un réseau de boutiques de détail, grâce à la phase 1 et 2, priorise un projet de personnalisation des offres. Après POC, le projet augmente le panier moyen de 8 % et facilite la segmentation client via modèles de recommandation.

Financement, prise en charge et modalités pratiques

Les aides proposées par IA Booster sont des subventions partielles sur les prestations de conseil et les services d'intégration. Les taux et plafonds varient selon la phase et la taille de l'entreprise : jusqu'à 80 % pour les phases d'analyse et de conseil initial, et typiquement 50 % pour les déploiements plus avancés. Les entreprises gardent l'initiative du choix des prestataires mais doivent respecter le cadre contractuel et les livrables définis par le programme.

Indicateurs de réussite et ROI attendu

Les principaux KPI utilisés pour mesurer l'impact comprennent : taux de réduction des coûts opérationnels, gains de productivité (heures homme économisées), amélioration de la qualité (taux de non-conformité), accroissement du chiffre d'affaires lié aux nouveaux services, et taux d'adoption interne. Une PME peut viser un ROI mesurable en 12-24 mois pour des projets ciblés (maintenance prédictive, contrôle qualité automatisé, optimisation logistique).

Bonnes pratiques, risques et préparation interne

Pour maximiser la réussite, les entreprises doivent préparer :

  • un sponsor exécutif et une équipe projet pluridisciplinaire (métier, data, IT) ;
  • un inventaire minimal de données et une stratégie de gouvernance (qualité, sécurité, conformité RGPD) ;
  • des objectifs métier SMART pour chaque POC ;
  • un plan de montée en compétence interne via formations dispensées dans les phases 1 et 3.

Les risques typiques incluent une mauvaise qualité des données, un périmètre de projet trop vague, ou une absence d'alignement IT-métier. Le programme IA Booster propose des livrables et recommandations pour mitiger ces risques (roadmap technique, cahier des charges, indicateurs de performance).

Procédure d'accès et calendrier type

L'accès commence par l'inscription à la phase 1, suivie d'un diagnostic de maturité. Une fois l'éligibilité confirmée, l'entreprise peut solliciter les phases payantes. Le calendrier type pour un projet complet s'étend de 3 à 12 mois : 1 mois pour sensibilisation et diagnostic, 1-2 mois pour POC et choix d'approche, puis 3-9 mois pour déploiement opérationnel selon la complexité.

Conclusion : valeur ajoutée pour l'entreprise

IA Booster n'est pas seulement une source de financement ; c'est un cadre structuré pour transformer des opportunités d'IA en résultats économiques mesurables. En combinant diagnostic, formation, subventions et accès à un écosystème de prestataires et laboratoires, le programme réduit les risques techniques et financiers. Pour une PME ou une ETI, l'engagement dans IA Booster peut accélérer la transformation digitale, renforcer la compétitivité et établir une feuille de route pour des innovations durables basées sur les données.