Décision possible
Décision concernée
Un pays où la population fait confiance à l'IA a-t-il une meilleure gouvernance de l'IA ?
Ces deux enquêtes ne permettent pas de répondre, et ce constat est le plus utile de ce dossier. L'étude KPMG-Melbourne publie, pour ses 47 pays et juridictions, la part de personnes jugeant la régulation et les lois actuelles suffisantes pour rendre l'usage de l'IA sûr (Figure 25, f. 50 : de 23 % en Finlande, au Japon et en Nouvelle-Zélande à 73 % en Inde, avec les Émirats arabes unis à 68 %) ; chaque valeur agrège quatre items déclaratifs. Le baromètre Edelman, dans les passages relevés, ne publie pas ce croisement. Ce que cette figure mesure est un jugement déclaré, pas la qualité d'une régulation, et l'étude écrit que la causalité ne peut ni ne doit être inférée. Voici ce qu'elles portent réellement. Sur les 28 marchés d'Edelman, la confiance déclarée dans l'IA va de 77 en Inde, 76 au Nigeria et 73 en Thaïlande à 28 au Royaume-Uni, 25 en Australie et 24 en Irlande, avec les Émirats arabes unis à 67, la Chine à 72 et les États-Unis à 32 ; la planche annote elle-même que la Chine devance les États-Unis de 40 points sur cette mesure. La planche a pour titre « Trust in Artificial Intelligence is Higher in Developing World Than Developed » : un contraste de même sens que l'écart publié par l'étude KPMG entre économies émergentes et avancées, sur une autre mesure et d'autres listes de pays. De son côté, l'étude KPMG-Melbourne publie à la fois un écart de confiance entre groupes économiques (39 % contre 57 %) et, sur un autre objet, un écart de jugement sur la suffisance de la régulation (37 % contre 55 %, f. 48). Pour la confiance, 39 % des personnes interrogées dans les économies avancées se disent prêtes à faire confiance aux systèmes d'IA, contre 57 % dans les économies émergentes, dont les échantillons surreprésentent les diplômés du supérieur selon l'étude, l'écart restant significatif après contrôle de l'âge et du niveau d'études ; ces économies émergentes incluent l'Inde et les Émirats arabes unis selon la classification du Fonds monétaire international que l'étude adopte. Le résultat de cette étude qui touche à la régulation est une association (r = .67 avec la confiance, f. 48), dont le rapport ne précise pas si elle est calculée entre individus ou entre pays. Le facteur institutionnel de la Figure 32 est une autre mesure : il combine la conviction que la régulation suffit et la confiance dans une série d'acteurs pour développer l'IA dans l'intérêt public, et les personnes sont plus enclines à faire confiance à l'IA quand elles y souscrivent. Ce sont des déclarations, et non l'évaluation d'un cadre juridique. Pour une entreprise multi-pays, ne calez jamais votre niveau de conformité sur le climat de confiance local : vérifiez le texte réglementaire, pas le sentiment.
L'essentiel en 3 points
- Un croisement pays par pays existe chez KPMG, pas chez Edelman (dans les passages relevés). L'étude KPMG-Melbourne publie, pour 47 pays et juridictions, la part d'accord sur quatre items de suffisance de la régulation (Figure 25, f. 50 : 23 % à 73 %). Elle indique que seuls six pays émergents, dont l'Inde et les Émirats arabes unis, voient une nette majorité jugeant les garde-fous suffisants (f. 48). Le baromètre Edelman, dans les passages relevés, ne publie pas ce jugement. Le facteur institutionnel de la Figure 32 est une autre mesure : il combine deux croyances.
- Deux instruments, deux échelles, deux terrains. KPMG et l'université de Melbourne interrogent 48 340 personnes dans 47 pays et juridictions entre novembre 2024 et la mi-janvier 2025, avec 1 001 à 1 098 répondants par pays, et mesurent une disposition à faire confiance. Edelman interroge la population générale de 28 marchés sur une échelle en neuf points dont il retient les quatre degrés les plus élevés. Les deux classements ne sont donc pas comparables terme à terme, et les valeurs que l'étude KPMG publie par pays vont de 79 au Nigeria à 25 en Finlande : plus de la moitié des personnes interrogées se disent prêtes à faire confiance aux systèmes d'IA dans 12 des 17 économies émergentes, contre moins de la moitié dans 25 des 29 économies avancées. Ces deux décomptes, tels que le rapport les publie, font 46 pour les 47 pays et juridictions de l'enquête.
- Ce que l'étude KPMG établit sur la régulation est une association déclarative. Son modèle range la voie institutionnelle comme la plus importante vers la confiance, et écrit que les personnes font davantage confiance à l'IA quand elles estiment la régulation actuelle suffisante et qu'elles ont confiance dans une série d'acteurs pour développer l'IA dans l'intérêt public. Dans ce modèle, le coefficient du facteur institutionnel est plus faible vers l'acceptation (0,17) que vers la confiance (0,62) ; les auteurs y lisent un passage par la confiance, tout en précisant que leurs données, transversales et déclaratives, n'autorisent aucune inférence causale. Rien de tout cela n'apprécie un cadre juridique réel.
Mes réserves
Ce qui invaliderait cette lecture
- Les deux producteurs ne sont pas extérieurs au sujet qu'ils mesurent. Le rapport KPMG place le responsable mondial de la transformation « Trusted AI » de KPMG International dans son comité consultatif et parmi ses contacts principaux, aux côtés du responsable mondial de l'intelligence artificielle du même cabinet, et le second instrument est un baromètre de la confiance que son éditeur publie chaque année sous sa propre marque. Le rapport KPMG déclare que la recherche a été conduite de façon indépendante par l'équipe universitaire ; cela ne retire pas l'intérêt propre de l'éditeur au sujet mesuré.
- Les échantillons de pays émergents ne représentent pas la population générale de la même façon. Le rapport KPMG écrit lui-même que ses échantillons nationaux surreprésentent les personnes de niveau universitaire dans les économies émergentes, relativement à leurs populations générales. Il écrit aussi que les écarts entre pays et entre groupes économiques qu'il publie restent significatifs après contrôle de l'âge et du niveau d'études ; ce contrôle porte sur ces deux variables. L'écart entre groupes économiques doit se lire avec cette réserve, que l'étude publie.
- Le classement Edelman est lu sur un rendu graphique. Les libellés de pays de la planche ne survivent pas à la conversion en texte du document et ont été lus sur l'image de la page ; les valeurs et leurs variations, elles, sont lues sur les blocs de texte du fichier. La question porte sur la confiance dans une technologie, posée à la moitié de l'échantillon, en moyenne sur 28 marchés.
- Le millésime 2026 du baromètre ne reprend pas la question de confiance dans l'IA citée ici. Son terrain, du 25 octobre au 16 novembre 2025, est postérieur à l'entrée en vigueur du règlement européen, mais dans ce rapport, les seules mentions d'intelligence artificielle renvoient à un sondage éclair de 2025 sur cinq marchés, portant sur une question d'attente, et non à la question de confiance dans l'IA (TEC_TRU_AI) du classement de 2025. Une recherche menée le 3 septembre 2026 sur l'archive web du site d'Edelman n'a retrouvé aucun supplément sectoriel technologique de 2026. Les valeurs par pays citées ici restent donc celles du millésime 2025.
- L'édition 2022 de l'enquête KPMG, sur 17 pays sans le Nigeria, plaçait l'Inde en tête, suivie de la Chine, sur plus de 17 000 personnes, terrain de septembre et octobre 2022. Les deux vagues emploient la même méthode mais sont indépendantes l'une de l'autre : l'étude écrit qu'elles autorisent l'examen de tendances générales, pas une analyse longitudinale des mêmes répondants. Sur les 17 pays communs aux deux vagues, cette tendance générale va dans un seul sens : la part de personnes qui jugent les systèmes d'IA dignes de confiance passe de 63 % en 2022 à 56 % en 2024, la disposition à s'appuyer sur eux de 52 % à 43 %, et la part de personnes inquiètes de 49 % à 62 %.
ISP-IA18/100· 0-30 % · Preuves très limitées · Ce que ce dossier établit repose sur deux enquêtes déclaratives publiées par des acteurs qui ne sont pas extérieurs au sujet mesuré : le rapport de la première porte le responsable mondial de la transformation « Trusted AI » de KPMG International dans son comité consultatif et parmi ses contacts principaux, et la seconde est un baromètre de la confiance que son éditeur publie chaque année sous sa propre marque. La grille borne nommément sa règle de barreau aux enquêtes déclaratives auprès de décideurs commanditées par un vendeur de conseil sur le sujet mesuré ; ces deux enquêtes interrogent la population générale, et le barreau leur est appliqué par analogie, pas à la lettre. Le plafond de partie prenante s'y ajoute. La convergence n'est pas mesurable : les deux instruments ne mesurent pas le même objet, une disposition à faire confiance sur une échelle de disposition (de « unwilling » à « willing ») d'un côté, une confiance dans une technologie sur une échelle en neuf points dont seuls les quatre degrés les plus élevés sont retenus de l'autre, sur des terrains et des listes de pays différents ; le contraste de même sens qu'elles décrivent entre pays émergents ou en développement et pays avancés ou développés repose donc sur deux mesures différentes ; et le baromètre Edelman ne publie pas, dans les passages relevés pour ce dossier, le croisement entre un pays et un jugement porté sur la régulation de ce pays, que l'étude KPMG publie sur la Figure 25. Aucune réplication indépendante : l'édition antérieure de l'enquête KPMG est conduite par une équipe qui comprend déjà Nicole Gillespie et Steve Lockey, qui dirigent l'édition 2025, avec la même méthode, sur 17 pays, et Edelman ne reproduit pas l'instrument de KPMG. L'axe de puissance porte son drapeau de plafond : les effectifs publiés, 48 340 répondants dans 47 pays et juridictions pour l'un, une population générale sur 28 marchés pour l'autre, dépassent la bande affichée, mais le barreau de preuve retenu la plafonne.
L'Indice de solidité des preuves évalue la base empirique de cette analyse sur quatre critères pondérés : type de preuve (40 %), convergence (30 %), réplication (20 %), puissance (10 %). L'axe type de preuve est calibré par champ : 100 y désigne le meilleur dispositif que l'échelle ISP-IA sache produire, et non une preuve absolue.
Ce que ce dossier établit repose sur deux enquêtes déclaratives publiées par des acteurs qui ne sont pas extérieurs au sujet mesuré : le rapport de la première porte le responsable mondial de la transformation « Trusted AI » de KPMG International dans son comité consultatif et parmi ses contacts principaux, et la seconde est un baromètre de la confiance que son éditeur publie chaque année sous sa propre marque. La grille borne nommément sa règle de barreau aux enquêtes déclaratives auprès de décideurs commanditées par un vendeur de conseil sur le sujet mesuré ; ces deux enquêtes interrogent la population générale, et le barreau leur est appliqué par analogie, pas à la lettre. Le plafond de partie prenante s'y ajoute. La convergence n'est pas mesurable : les deux instruments ne mesurent pas le même objet, une disposition à faire confiance sur une échelle de disposition (de « unwilling » à « willing ») d'un côté, une confiance dans une technologie sur une échelle en neuf points dont seuls les quatre degrés les plus élevés sont retenus de l'autre, sur des terrains et des listes de pays différents ; le contraste de même sens qu'elles décrivent entre pays émergents ou en développement et pays avancés ou développés repose donc sur deux mesures différentes ; et le baromètre Edelman ne publie pas, dans les passages relevés pour ce dossier, le croisement entre un pays et un jugement porté sur la régulation de ce pays, que l'étude KPMG publie sur la Figure 25. Aucune réplication indépendante : l'édition antérieure de l'enquête KPMG est conduite par une équipe qui comprend déjà Nicole Gillespie et Steve Lockey, qui dirigent l'édition 2025, avec la même méthode, sur 17 pays, et Edelman ne reproduit pas l'instrument de KPMG. L'axe de puissance porte son drapeau de plafond : les effectifs publiés, 48 340 répondants dans 47 pays et juridictions pour l'un, une population générale sur 28 marchés pour l'autre, dépassent la bande affichée, mais le barreau de preuve retenu la plafonne.
Score de 18/100 (0-30 %) établi le 18 septembre 2026.