Dans une banque kazakhstanaise, l’intelligence artificielle intervient déjà dans presque toutes les décisions concernant certains crédits à la consommation. Ailleurs, elle sert surtout à traduire des documents ou à rédiger des courriels. Entre ces deux réalités, l’IA progresse dans les entreprises d’Asie centrale, mais son intégration aux processus de travail demeure profondément inégale. Les données recueillies au Kazakhstan et en Ouzbékistan révèlent un décalage saisissant entre le potentiel de la technologie, son utilisation par les salariés et sa place réelle dans l’organisation des entreprises.
L’IA dans les entreprises : beaucoup d’essais, peu de transformations
Publié le 6 octobre 2026, le nouveau rapport économique de la Banque mondiale consacré à l’Europe et à l’Asie centrale permet de regarder au-delà des annonces sur l’intelligence artificielle. Il arrive dans une région dont la croissance devrait atteindre 5,8% en 2026. L’Ouzbékistan devrait progresser de 7,9%, d’après ses prévisions, tandis que le Kazakhstan enregistrerait une hausse de 4,6%. La dynamique économique est forte. Rien ne dit pourtant que l’IA se diffuse au même rythme dans les ateliers, les bureaux ou les commerces.
L’étude combine des enquêtes auprès des travailleurs ouzbeks et kazakhstanais avec des entretiens menés auprès de 38 entreprises de cinq pays. Une précaution s’impose : ces entretiens décrivent des pratiques et des obstacles, mais ne constituent pas un échantillon représentatif de l’économie centrasiatique. Surtout, le document ne fournit pas de pourcentage national comparable d’entreprises utilisant l’IA au Kazakhstan et en Ouzbékistan. Cette absence est elle-même révélatrice de la difficulté à mesurer une transformation qui ne se résume pas à posséder un abonnement à un assistant conversationnel.
À l’échelle de la vaste région étudiée par la Banque mondiale, moins d’une entreprise sur dix utilise l’intelligence artificielle dans ses activités. Une mesure plus précisément délimitée indique que 9,4% des sociétés d’au moins dix salariés de la partie occidentale de cette région utilisaient l’IA en 2025, hors agriculture et finance. Dans l’Union européenne, la proportion avoisinait 20% parmi les entreprises comparables. Ces chiffres ne sont pas des taux d’adoption propres à l’Asie centrale : ils donnent une idée du retard d’ensemble, sans permettre de classer les pays centrasiatiques.
Surtout, utiliser l’IA ne signifie pas l’avoir intégrée à la chaîne de décision. Un agent qui résume une réunion fait gagner du temps. Un système qui analyse les ventes, prévoit les stocks et déclenche une commande modifie le fonctionnement de l’entreprise. La distinction traverse tout le travail de la Banque mondiale. Dans la plupart des cas étudiés, les outils accélèrent le service client, la recherche interne d’informations ou la préparation de dossiers. Ils réduisent les délais, mais leurs effets sur la productivité globale de l’entreprise restent souvent difficiles à mesurer.
À l’autre extrémité du marché, certaines sociétés technologiquement avancées sont déjà passées à une autre étape. Parmi les entreprises pionnières de la région Europe-Asie centrale ayant adopté l’IA et interrogées dans une enquête distincte, 45% l’avaient déployée dans plusieurs fonctions. Pour 12% d’entre elles, elle se situait au cœur même du modèle économique. Là encore, ce groupe sélectionné d’entreprises financées par des investisseurs ne représente ni les PME ordinaires ni les seules sociétés d’Asie centrale. Mais il illustre la distance entre expérimentation et réorganisation profonde.
Cette distinction change aussi la lecture du débat sur l’emploi. Les entreprises interrogées décrivent davantage des recrutements ralentis et des salariés réaffectés à d’autres tâches que des licenciements directement provoqués par l’IA. Cela ne garantit pas l’absence de suppressions de postes à l’avenir. Pour l’heure, l’automatisation semble d’abord modifier la répartition du travail au sein des organisations qui possèdent les compétences et les données nécessaires.
Ouzbékistan : l’intelligence artificielle touche les métiers sans les transformer tous
L’Ouzbékistan offre l’un des éclairages les plus instructifs sur ce paradoxe. Dans une enquête conduite en mars 2026, environ 80% des employés de soutien administratif occupaient des postes moyennement ou fortement exposés à l’IA. Autrement dit, une partie importante des tâches de ces métiers pourrait techniquement être assistée ou automatisée. Pourtant, seuls 27% de ces salariés déclaraient utiliser personnellement l’IA au travail. Un potentiel considérable coexiste donc avec une pratique encore minoritaire.
Le contraste apparaît également entre professions. L’usage au travail concernait 48% des travailleurs des professions intellectuelles et spécialisées, et 43% des cadres et dirigeants. Il touchait même 16% des personnes employées dans des métiers élémentaires, alors que ces fonctions sont considérées comme très peu exposées à l’automatisation par l’IA. Les salariés du commerce et des services sont également concernés : plus de 45% occupent des postes présentant une exposition moyenne ou élevée. L’exposition mesure la nature des tâches; l’utilisation déclarée mesure un comportement. Aucune des deux ne prouve qu’une entreprise a modernisé ses procédures.
Le manque de connexion à Internet n’explique pas, à lui seul, cet écart. Dans une autre vague d’enquête, en avril 2026, l’accès au réseau était presque universel parmi les travailleurs ouzbeks interrogés, relève la Banque mondiale. Le problème se situe aussi dans les compétences les plus élémentaires : environ 39% des répondants ayant un emploi ne savaient pas copier ou déplacer un fichier sur un téléphone ou un ordinateur sans aide, selon une vague ultérieure de l’enquête. Parmi les employés administratifs, cette proportion approchait 60%. Demander à ces salariés de piloter des outils d’automatisation avancés suppose donc d’abord de combler des lacunes numériques beaucoup plus fondamentales.
Ces observations invitent à regarder les entreprises par leurs pratiques plutôt que par leurs déclarations d’intention. Un collaborateur peut interroger un assistant pour améliorer un texte sans que son employeur dispose de bases de données structurées, de procédures adaptées ou de règles de contrôle. En Ouzbékistan, les enquêtes montrent que l’IA entre dans la vie professionnelle. Elles ne permettent pas de conclure qu’elle a déjà pénétré massivement les processus de production ou de gestion.
Kazakhstan : l’IA s’installe dans la banque, l’énergie et l’industrie
Au Kazakhstan, certains usages franchissent précisément cette frontière. Dans une banque interrogée par la Banque mondiale, près de 100% des décisions d’octroi de crédits à la consommation non garantis sont automatisées. Les fonds peuvent parvenir aux clients en un peu plus d’une minute. L’IA ne sert plus seulement à préparer une réponse : elle participe à une opération bancaire complète, de l’évaluation du risque au traitement de la demande. D’autres applications examinées par les auteurs accélèrent les vérifications de conformité et l’analyse des risques liés aux clients.
Le changement déborde la finance. Dans une entreprise énergétique kazakhstanaise, les systèmes génèrent des rapports opérationnels qui signalent les erreurs et recommandent des actions préventives, selon la Banque mondiale. Sur des sites industriels, des outils de vision artificielle repèrent l’absence d’équipements de protection ou l’entrée de personnes dans des zones interdites. Un grand conglomérat a, de son côté, traduit plus de 20.000 documents en deux mois. Ce dernier exemple relève surtout du gain de temps; les précédents montrent une intégration plus profonde, au plus près de la sécurité et de la prise de décision.
Les entreprises kazakhstanaises explorent aussi des plateformes de services, le suivi de marchandises, des applications urbaines et des agents capables d’effectuer des tâches pour le compte des salariés. Un groupe forme ainsi ses employés à concevoir leurs propres agents avec des instructions en langage courant. Parmi les cinq pays couverts par les entretiens qualitatifs, les entreprises observées au Kazakhstan présentent l’éventail le plus ambitieux de projets, estiment les auteurs. Mais ils soulignent que cette appréciation porte sur les sociétés sélectionnées, pas sur le niveau moyen de maturité de toutes les entreprises du pays.
L’impulsion vient également de l’État. La désignation de 2026 comme année de la numérisation et de l’intelligence artificielle a encouragé plusieurs entreprises kazakhstanaises à investir. Des sociétés publiques se sont fixé des objectifs d’adoption, ensuite répercutés sur leurs fournisseurs. Cette mobilisation peut accélérer l’émergence d’un marché. Elle comporte aussi un risque signalé par la Banque mondiale : multiplier les projets destinés à satisfaire un indicateur administratif, sans remplacer les logiciels anciens ni améliorer le travail réel.
Parallèlement, l’enquête auprès des salariés kazakhstanais, réalisée d’avril à juin 2026, invite à relativiser l’impression d’une adoption généralisée. Environ 75% des personnes interrogées utilisaient l’IA aussi souvent au travail qu’en dehors, nous apprend la Banque mondiale. Dans une part importante de ces cas, cela signifiait ne jamais s’en servir. À l’inverse, 14% l’utilisaient davantage dans leur vie personnelle que professionnelle, et 11% plus souvent au travail. Le décalage tient donc moins à une masse de salariés déjà familiers de l’IA mais empêchés de l’utiliser au bureau qu’à une diffusion encore limitée dans leur quotidien.
Les entreprises face au défi des données et de l’intelligence artificielle
Pourquoi une banque peut-elle automatiser presque entièrement une décision quand une autre société peine à dépasser le stade de l’assistant de rédaction ? La réponse commence souvent bien avant l’algorithme. Les acteurs financiers disposent de transactions enregistrées, de dossiers organisés et de systèmes de contrôle. À l’inverse, nombre d’entreprises industrielles conservent leurs informations de production, de comptabilité et de logistique dans des logiciels séparés. Sans données fiables et compatibles, un système d’IA sophistiqué ne peut pas intervenir utilement dans les opérations, constate la Banque mondiale.
Les difficultés sont aussi humaines. Dans une enquête portant sur des entreprises pionnières de l’ensemble Europe-Asie centrale, 27% désignaient les compétences et le personnel comme principal obstacle à une adoption plus poussée. Les infrastructures techniques étaient citées par 13% des répondants, et les risques juridiques et réglementaires par 10%. Ces proportions ne décrivent pas spécifiquement le Kazakhstan ou l’Ouzbékistan. Elles montrent néanmoins pourquoi l’accès à un logiciel ne suffit pas : les dirigeants doivent savoir quelle tâche transformer, comment mesurer les gains et comment accompagner les équipes.
S’ajoute un enjeu d’infrastructures. La capacité des centres de données atteignait environ 2,1 mégawatts par million d’habitants dans les économies étudiées d’Europe et d’Asie centrale, contre 31,6 mégawatts dans les pays à revenu élevé situés hors de cette région. Le Kazakhstan cherche à réduire cette dépendance : un projet de vallée de centres de données prévoit une capacité de 50 mégawatts à l’horizon 2027, avec l’ambition d’atteindre un gigawatt en 2031, d’après les plans présentés. Ce sont des objectifs, pas des installations déjà en service. Leur concrétisation dépendra notamment du financement, de la confiance des investisseurs et des ressources nécessaires au refroidissement.
Les compétences restent tout aussi décisives. Antonella Bassani, vice-présidente de la Banque mondiale pour l’Europe et l’Asie centrale, appelle à « renforcer les compétences éducatives fondamentales et managériales ». Pour les sociétés centrasiatiques, cela signifie aussi savoir nettoyer des fichiers, relier des systèmes informatiques et confier à des équipes métier la définition des usages pertinents. La Banque mondiale privilégie ainsi l’adoption et l’adaptation d’outils conçus pour les besoins et les langues locales, plutôt que la course systématique à la création de grands modèles nationaux.
Cette orientation repose sur une inquiétude exprimée par Ivailo Izvorski, économiste en chef de la Banque mondiale pour l’Europe et l’Asie centrale : le principal risque est « une adoption et une adaptation insuffisantes de l’IA ». Sur le terrain, les prochaines étapes seront très concrètes : sortir les données des silos, préparer les salariés et passer d’expérimentations isolées à des procédures où les résultats de l’IA sont contrôlés, utilisés et évalués. C’est précisément à ce niveau, dans l’organisation quotidienne des entreprises, que les exemples kazakhstanais les plus avancés se distinguent encore des usages occasionnels observés ailleurs.
Illustration www.magnific.com.