Niveau : Intermédiaire
L'IA en chiffres : les graphiques essentiels
Ces 8 graphiques interactifs résument l'évolution de l'IA à partir de données publiques : performances, prix, modèles, adoption, investissements et calcul. Chacun cite sa source et sa date, et le texte ci-dessous vous donne les clés pour les lire sans contresens.
Progrès des modèles aux benchmarks
Meilleur score brut obtenu par un modèle d'IA sur chaque benchmark, selon le trimestre de sortie du modèle (record cumulé). Cliquez sur la légende pour masquer ou afficher un benchmark.
Sur GPQA Diamond, le meilleur score est passé de 35,7 % (T1 2023) à 96,4 % (T3 2026).
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| Trimestre | GPQA Diamond | OTIS Mock AIME | FrontierMath | SWE-bench Verified | FrontierCode | Terminal-Bench | APEX-Agents |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| T1 2023 | 35,7 % | 0,6 % | — | — | — | — | — |
| T2 2023 | 35,7 % | 1,1 % | — | — | — | — | — |
| T3 2023 | 35,7 % | 2,5 % | — | — | — | — | — |
| T4 2023 | 42,4 % | 2,5 % | — | — | — | — | — |
| T1 2024 | 47,2 % | 4,7 % | 0 % | — | — | — | — |
| T2 2024 | 54 % | 6,8 % | 0,7 % | — | — | — | — |
| T3 2024 | 62,4 % | 46,9 % | 0,7 % | — | — | — | — |
| T4 2024 | 76,8 % | 73,3 % | 14,7 % | 31 % | — | — | — |
| T1 2025 | 83,8 % | 76,9 % | 18,6 % | 61 % | — | — | — |
| T2 2025 | 85,3 % | 84,7 % | 36,1 % | 70,7 % | — | 32,6 % | — |
| T3 2025 | 87 % | 91,4 % | 55,4 % | 73,6 % | — | 49,6 % | 4,4 % |
| T4 2025 | 92,6 % | 96,1 % | 74 % | 76,7 % | — | 69,4 % | 21,3 % |
| T1 2026 | 94,6 % | 97,8 % | 82,5 % | 78,7 % | 27 % | 81,8 % | 52,4 % |
| T2 2026 | 94,6 % | 100 % | 87,7 % | 83,5 % | 53,5 % | 84,7 % | 63,6 % |
| T3 2026 | 96,4 % | 100 % | 93,7 % | 83,5 % | 54,6 % | 84,7 % | 82,4 % |
| T4 2026 | 96,4 % | 100 % | 93,7 % | 83,5 % | 54,6 % | 84,7 % | 82,4 % |
Le prix d'un niveau de performance donné
Prix public le plus bas (en dollars par million de tokens, 3 tokens d'entrée pour 1 de sortie) parmi les modèles déjà sortis qui atteignent le seuil indiqué sur GPQA Diamond. Échelle logarithmique. Prix actuels relevés sur models.dev (tarif du fabricant, sinon médiane des hébergeurs), pas les prix historiques : seuls les modèles encore proposés et évalués par Epoch AI comptent (145 modèles).
Pour au moins 50 % sur GPQA Diamond, le prix le plus bas passe de 0,49 $ (T4 2024, DeepSeek-V3) à 0,055 $ (T3 2026, Qwen3.7 Flash), soit environ 9 fois moins cher.
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| Trimestre | GPQA Diamond ≥ 50 % | $ / M | GPQA Diamond ≥ 70 % | $ / M |
|---|---|---|---|---|
| T4 2024 | DeepSeek-V3 (56,5 %) | 0,49 $ | o1 (76,8 %) | 26,25 $ |
| T1 2025 | QwQ-32B (65,3 %) | 0,40 $ | DeepSeek-R1 (71,7 %) | 1,22 $ |
| T2 2025 | Qwen3-8B (56,8 %) | 0,098 $ | Qwen3-235B-A22B (70,7 %) | 0,35 $ |
| T3 2025 | Qwen3-8B (56,8 %) | 0,098 $ | gpt-oss-120b (75,8 %) | 0,26 $ |
| T4 2025 | Qwen3-8B (56,8 %) | 0,098 $ | gpt-oss-120b (75,8 %) | 0,26 $ |
| T1 2026 | Qwen3-8B (56,8 %) | 0,098 $ | Qwen3.5-9B (79 %) | 0,11 $ |
| T2 2026 | Qwen3-8B (56,8 %) | 0,098 $ | Qwen3.5-9B (79 %) | 0,11 $ |
| T3 2026 | Qwen3.7 Flash (82,3 %) | 0,055 $ | Qwen3.7 Flash (82,3 %) | 0,055 $ |
| T4 2026 | Qwen3.7 Flash (82,3 %) | 0,055 $ | Qwen3.7 Flash (82,3 %) | 0,055 $ |
Modèles d'IA marquants par année et par pays
Nombre de modèles retenus comme marquants par Epoch AI, selon l'année de publication et le pays de la première organisation citée. Cliquez sur la légende pour masquer un pays.
En 2025, Epoch AI recense 107 modèles marquants, dont 62 aux États-Unis et 34 en Chine.
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| Année | États-Unis | Chine | Royaume-Uni | Corée du Sud | Canada | Autres pays | Total |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2012 | 5 | 0 | 0 | 0 | 6 | 2 | 13 |
| 2013 | 12 | 0 | 2 | 0 | 1 | 4 | 19 |
| 2014 | 13 | 2 | 7 | 0 | 4 | 7 | 33 |
| 2015 | 18 | 3 | 4 | 0 | 0 | 4 | 29 |
| 2016 | 32 | 4 | 5 | 0 | 1 | 7 | 49 |
| 2017 | 23 | 9 | 10 | 3 | 3 | 7 | 55 |
| 2018 | 26 | 1 | 4 | 1 | 0 | 5 | 37 |
| 2019 | 51 | 5 | 7 | 1 | 0 | 4 | 68 |
| 2020 | 34 | 6 | 4 | 1 | 1 | 4 | 50 |
| 2021 | 49 | 18 | 4 | 1 | 1 | 6 | 79 |
| 2022 | 61 | 10 | 13 | 3 | 1 | 3 | 91 |
| 2023 | 81 | 23 | 2 | 1 | 1 | 11 | 119 |
| 2024 | 55 | 30 | 1 | 1 | 1 | 10 | 98 |
| 2025 | 62 | 34 | 1 | 8 | 0 | 2 | 107 |
| 2026* | 49 | 29 | 0 | 5 | 0 | 1 | 84 |
Entreprises européennes qui utilisent l'IA
Part des entreprises de 10 salariés ou plus qui utilisent au moins une technologie d'IA, par pays. La moyenne de l'Union européenne est mise en évidence.
En 2021, 7,7 % des entreprises de l'UE utilisent l'IA, de 0,9 % (Serbie) à 23,9 % (Danemark) selon les pays.
En 2023, 8,1 % des entreprises de l'UE utilisent l'IA, de 1,5 % (Roumanie) à 15,2 % (Danemark) selon les pays.
En 2024, 13,5 % des entreprises de l'UE utilisent l'IA, de 3,1 % (Roumanie) à 27,6 % (Danemark) selon les pays.
En 2025, 20 % des entreprises de l'UE utilisent l'IA, de 5,2 % (Roumanie) à 42 % (Danemark) selon les pays.
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| Pays | 2021 | 2023 | 2024 | 2025 |
|---|---|---|---|---|
| Moyenne UE (27) | 7,7 % | 8,1 % | 13,5 % | 20 % |
| Belgique | 10,3 % | 13,8 % | 24,7 % | 34,5 % |
| Bulgarie | 3,3 % | 3,6 % | 6,5 % | 8,6 % |
| Tchéquie | 4,5 % | 5,9 % | 11,3 % | 17,6 % |
| Danemark | 23,9 % | 15,2 % | 27,6 % | 42 % |
| Allemagne | 10,6 % | 11,6 % | 19,8 % | 26 % |
| Estonie | 2,8 % | 5,2 % | 13,9 % | 23,4 % |
| Irlande | 7,9 % | 8 % | 14,9 % | 19,6 % |
| Grèce | 2,6 % | 4 % | 9,8 % | 8,9 % |
| Espagne | 7,7 % | 9,2 % | 11,3 % | 20,3 % |
| France | 6,7 % | 5,9 % | 9,9 % | 18,2 % |
| Croatie | 8,7 % | 7,9 % | 11,8 % | 15,2 % |
| Italie | 6,2 % | 5,1 % | 8,2 % | 16,4 % |
| Chypre | 2,6 % | 4,7 % | 7,9 % | 9,3 % |
| Lettonie | 3,7 % | 4,5 % | 8,8 % | 12,2 % |
| Lituanie | 4,5 % | 4,9 % | 8,8 % | 21,3 % |
| Luxembourg | 13 % | 14,5 % | 23,7 % | 33,6 % |
| Hongrie | 3 % | 3,7 % | 7,4 % | 10,4 % |
| Malte | 10,2 % | 13,2 % | 17,3 % | 21,5 % |
| Pays-Bas | 13,1 % | 14,1 % | 23,1 % | 33,2 % |
| Autriche | 8,8 % | 10,8 % | 20,3 % | 30 % |
| Pologne | 2,9 % | 3,7 % | 5,9 % | 8,4 % |
| Portugal | 7,2 % | 7,9 % | 8,6 % | 11,5 % |
| Roumanie | 1,4 % | 1,5 % | 3,1 % | 5,2 % |
| Slovénie | 11,7 % | 11,4 % | 20,9 % | 21,6 % |
| Slovaquie | 5,2 % | 7 % | 10,8 % | 18 % |
| Finlande | 15,8 % | 15,1 % | 24,4 % | 37,8 % |
| Suède | 9,9 % | 10,4 % | 25,1 % | 35 % |
| Norvège | 10,8 % | 9,2 % | 20,8 % | 28,9 % |
| Bosnie-Herzégovine | 2,1 % | 5,3 % | 6,4 % | 10,8 % |
| Monténégro | 3,3 % | 5,6 % | 7,9 % | 10,1 % |
| Albanie | 3,7 % | — | 8,9 % | 9 % |
| Serbie | 0,9 % | 1,8 % | 7 % | 10,1 % |
| Turquie | 2,7 % | 5,5 % | 4,4 % | 7,4 % |
Investissements privés dans l'IA
Montants annuels d'investissement privé dans les entreprises d'IA, en dollars, d'après Our World in Data.
En 2025, l'investissement privé dans l'IA atteint 290 Md$ dans le monde, dont 241 Md$ aux États-Unis.
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| Année | États-Unis | Chine | Europe | Monde |
|---|---|---|---|---|
| 2013 | 4,2 Md$ | 0,7 Md$ | 0,8 Md$ | 6 Md$ |
| 2014 | 8 Md$ | 0,8 Md$ | 1,5 Md$ | 11 Md$ |
| 2015 | 11 Md$ | 2,4 Md$ | 1 Md$ | 15 Md$ |
| 2016 | 11 Md$ | 5,1 Md$ | 1,4 Md$ | 19 Md$ |
| 2017 | 16 Md$ | 7,3 Md$ | 2,9 Md$ | 28 Md$ |
| 2018 | 23 Md$ | 15 Md$ | 3,2 Md$ | 47 Md$ |
| 2019 | 34 Md$ | 15 Md$ | 6,7 Md$ | 62 Md$ |
| 2020 | 46 Md$ | 18 Md$ | 6,5 Md$ | 77 Md$ |
| 2021 | 87 Md$ | 26 Md$ | 15 Md$ | 145 Md$ |
| 2022 | 57 Md$ | 14 Md$ | 14 Md$ | 105 Md$ |
| 2023 | 64 Md$ | 8,4 Md$ | 11 Md$ | 93 Md$ |
| 2024 | 95 Md$ | 8,1 Md$ | 17 Md$ | 131 Md$ |
| 2025 | 241 Md$ | 10 Md$ | 18 Md$ | 290 Md$ |
Investissements mondiaux dans l'IA générative
Investissement privé annuel dans les entreprises d'IA générative, au niveau mondial.
De 0,9 Md$ en 2019 à 144 Md$ en 2025.
Voir les données
| Année | Valeur |
|---|---|
| 2019 | 0,9 Md$ |
| 2020 | 2,5 Md$ |
| 2021 | 5,3 Md$ |
| 2022 | 3,7 Md$ |
| 2023 | 25 Md$ |
| 2024 | 44 Md$ |
| 2025 | 144 Md$ |
Calcul utilisé pour entraîner les systèmes d'IA marquants
Chaque point est un système d'IA, placé selon sa date de publication et la quantité de calcul d'entraînement (en petaFLOP, soit 10¹⁵ opérations). Échelle logarithmique : chaque graduation multiplie par 10 000. Les points plus foncés et accessibles au clavier marquent un nouveau record.
536 systèmes, de 4 × 10⁻¹⁴ petaFLOP (Theseus, 1950) à 5 × 10¹¹ petaFLOP (Grok 4, 2025).
Voir les données : Records successifs
| Modèle | Année | petaFLOP |
|---|---|---|
| Theseus | 2 juillet 1950 | 4 × 10⁻¹⁴ |
| Perceptron Mark I | 1 janvier 1957 | 6,9 × 10⁻¹⁰ |
| Pandemonium (morse) | 1 février 1959 | 6 × 10⁻⁷ |
| Perceptron (1960) | 30 mars 1960 | 7,2 × 10⁻⁷ |
| NetTalk (dictionary) | 6 juin 1987 | 2,8 × 10⁻⁵ |
| NetTalk (transcription) | 6 juin 1987 | 2,8 × 10⁻⁵ |
| Handwritten digit recognition network | 27 novembre 1989 | 1,8 × 10⁻⁴ |
| Zip CNN | 1 décembre 1989 | 1,5 × 10⁻³ |
| TD-Gammon | 1 mai 1992 | 0,02 |
| Predictive Coding NN | 2 décembre 1994 | 0,02 |
| LSTM | 15 novembre 1997 | 0,03 |
| Neural LM | 28 novembre 2000 | 6,34 |
| KN-LM | 22 juin 2007 | 773,04 |
| SB-LM | 22 juin 2007 | 1 449,45 |
| DistBelief NNLM | 16 janvier 2013 | 2 612,74 |
| SPPNet | 18 juin 2014 | 3 411,07 |
| VGG16 | 4 septembre 2014 | 1,2 × 10⁴ |
| Seq2Seq LSTM | 10 septembre 2014 | 5,6 × 10⁴ |
| SNM-skip | 3 décembre 2014 | 3 × 10⁵ |
| AlphaGo Fan | 1 octobre 2015 | 3,8 × 10⁵ |
| AlphaGo Lee | 27 janvier 2016 | 1,9 × 10⁶ |
| GNMT | 26 septembre 2016 | 6,6 × 10⁶ |
| ResNeXt-101 32x48d | 2 mai 2018 | 8,7 × 10⁶ |
| Megatron-BERT | 17 septembre 2019 | 2,2 × 10⁷ |
| T5-11B | 23 octobre 2019 | 3,3 × 10⁷ |
| AlphaStar | 30 octobre 2019 | 1,1 × 10⁸ |
| Meena | 28 janvier 2020 | 1,1 × 10⁸ |
| GPT-3 175B (davinci) | 28 mai 2020 | 3,1 × 10⁸ |
| Jurassic-1-Jumbo | 11 août 2021 | 3,7 × 10⁸ |
| FLAN 137B | 3 septembre 2021 | 2 × 10⁹ |
| GPT-3.5 (davinci-002) | 15 mars 2022 | 2,6 × 10⁹ |
| Minerva (540B) | 29 juin 2022 | 2,7 × 10⁹ |
| GPT-4 (Mar 2023) | 15 mars 2023 | 2,1 × 10¹⁰ |
| Gemini 1.0 Ultra | 6 décembre 2023 | 5 × 10¹⁰ |
| Grok 3 | 17 février 2025 | 3,5 × 10¹¹ |
| GPT-4.5 | 27 février 2025 | 3,8 × 10¹¹ |
| Grok 4 | 9 juillet 2025 | 5 × 10¹¹ |
Européens qui utilisent l'IA générative
Part des personnes de 16 à 74 ans ayant utilisé un outil d'IA générative, par pays, en 2025.
En 2025, la part va de 17,2 % (Turquie) à 56,3 % (Norvège).
Voir les données
| Pays | % |
|---|---|
| Norvège | 56,3 % |
| Danemark | 48,4 % |
| Suisse | 47 % |
| Estonie | 46,6 % |
| Malte | 46,5 % |
| Finlande | 46,3 % |
| Irlande | 44,9 % |
| Pays-Bas | 44,7 % |
| Chypre | 44,2 % |
| Grèce | 44,1 % |
| Luxembourg | 42,5 % |
| Belgique | 42 % |
| Suède | 42 % |
| Autriche | 39,4 % |
| Portugal | 38,7 % |
| Espagne | 37,9 % |
| Slovénie | 37,6 % |
| France | 37,5 % |
| Lituanie | 36,9 % |
| Tchéquie | 35,4 % |
| Lettonie | 33,4 % |
| Allemagne | 32,3 % |
| Slovaquie | 30,8 % |
| Hongrie | 29,6 % |
| Croatie | 27,5 % |
| Pologne | 22,7 % |
| Bulgarie | 22,5 % |
| Macédoine du Nord | 22 % |
| Bosnie-Herzégovine | 20,3 % |
| Italie | 19,9 % |
| Serbie | 18,6 % |
| Roumanie | 17,8 % |
| Turquie | 17,2 % |
Ce que montrent les graphiques
Les graphiques ci-dessus couvrent les grandes dimensions de l’IA :
- les progrès aux benchmarks, ces séries de tests standardisés qui servent à comparer les modèles ;
- la baisse du prix pour obtenir un niveau de performance donné ;
- le nombre de modèles marquants publiés chaque année et leur répartition par pays ;
- l’adoption de l’IA par les entreprises européennes, pays par pays, d’après Eurostat ;
- les investissements dans le secteur ;
- le calcul d’entraînement, c’est-à-dire la quantité d’opérations nécessaires pour créer un modèle ;
- l’usage de l’IA générative par les Européens, d’après Eurostat.
Survolez ou touchez une courbe pour afficher les valeurs exactes. Ce texte ne les répète pas : elles évoluent à chaque mise à jour des sources.
Lire une échelle logarithmique
Plusieurs graphiques utilisent une échelle logarithmique sur l’axe vertical. Sur une échelle classique, chaque graduation ajoute la même quantité. Sur une échelle logarithmique, chaque graduation multiplie la valeur par un même facteur.
Pourquoi ce choix ? Parce que certaines grandeurs, comme le calcul d’entraînement, ont varié dans des proportions énormes. Sur une échelle classique, les anciens modèles seraient écrasés tout en bas et invisibles. Sur une échelle logarithmique, on voit toute l’histoire d’un coup d’œil.
Deux réflexes de lecture :
- une ligne droite qui monte signifie une croissance à rythme constant, où la valeur double à intervalles réguliers, et non une hausse modérée ;
- un petit écart vertical peut correspondre à une très grande différence réelle. Lisez toujours les graduations avant de comparer deux points.
Corrélation n’est pas causalité
Deux courbes qui montent ensemble ne prouvent pas que l’une provoque l’autre. Par exemple, si l’adoption de l’IA est plus élevée dans les pays où les entreprises sont déjà très numérisées, cela ne signifie pas que l’IA a causé cette numérisation, ni l’inverse. Un troisième facteur, comme la structure de l’économie ou la taille des entreprises, peut expliquer les deux. Les graphiques montrent des associations ; les causes demandent des études dédiées.
Ce que les données disent… et ne disent pas
- Benchmarks : un score qui grimpe montre qu’un modèle réussit mieux un test précis, pas qu’il est meilleur en tout. Certains tests finissent par être « saturés », et des questions peuvent s’être retrouvées dans les données d’entraînement.
- Prix : la baisse concerne un niveau de performance donné. Les modèles les plus avancés peuvent rester chers, et la facture réelle dépend de votre usage.
- Modèles marquants : le décompte repose sur la sélection d’Epoch AI, qui reflète ce qui est publié et documenté. Le pays retenu est celui des organisations, pas forcément celui où le travail a été fait.
- Adoption en Europe : les données d’Eurostat reposent sur des enquêtes déclaratives auprès des entreprises. Ce qu’une entreprise considère comme « utiliser l’IA » peut varier.
- Investissements et calcul : ce sont souvent des estimations, construites à partir d’informations partielles. Elles indiquent un ordre de grandeur et une tendance plus qu’une valeur exacte.
Sources et méthode
Les données viennent d’Epoch AI, d’Our World in Data et d’Eurostat, sous leurs licences respectives. Notre méthodologie détaille la façon dont nous les reprenons et les mettons à jour.
Pour replacer ces tendances dans l’histoire, parcourez la chronologie de l’IA. Pour comparer concrètement les modèles du moment, consultez le classement des IA ou l’outil comparer les modèles. Un terme vous échappe ? Le glossaire est là pour ça.
Questions fréquentes
D'où viennent les données de ces graphiques ?
Elles proviennent de sources publiques reconnues : Epoch AI, un institut de recherche qui documente l'évolution de l'IA, Our World in Data, qui rassemble des statistiques mondiales, et Eurostat, l'office statistique de l'Union européenne. La source et la date sont indiquées sous chaque graphique.
Pourquoi certains axes ne montent-ils pas de façon régulière ?
Ils utilisent une échelle logarithmique : chaque graduation multiplie la valeur par un même facteur au lieu de lui ajouter une même quantité. Cela permet de représenter sur un même graphique des grandeurs très petites et très grandes, comme le calcul nécessaire pour entraîner des modèles d'époques différentes.
Les graphiques sont-ils à jour ?
Le site est reconstruit chaque semaine et reprend alors les dernières versions publiées par les sources. Chaque organisme met toutefois à jour ses données à son propre rythme : fiez-vous à la date affichée sous chaque graphique.
Ces chiffres permettent-ils de prédire l'avenir de l'IA ?
Non. Ils décrivent des tendances passées, avec leurs incertitudes. Prolonger une courbe est tentant, mais rien ne garantit que le rythme observé se maintienne : contraintes techniques, économiques ou réglementaires peuvent le modifier.