# Confiance dans l'IA : pourquoi 58 % de confiance déclarée devient 46 % à la question directe

> L'étude KPMG mesure deux chiffres différents sous le même mot de confiance : une opinion générale sur l'IA, et une disposition réelle à s'y fier. L'écart entre les deux change ce qu'un chiffre de confiance permet vraiment de conclure.

- Source : https://probans.org/ia/confiance-gouvernance-ia-par-region/ecart-confiance-declaree-confiance-reelle-ia
- Catégorie : Intelligence artificielle
- Auteur : Axel Morel
- Publié le : 2026-07-25
- Mis à jour le : 2026-08-17

Un chiffre circule souvent tel quel : 58 % des personnes dans le monde font confiance à l'IA. Ce chiffre est celui que reprend la plupart des couvertures presse et des communications d'entreprise sur l'étude, à l'exclusion du second chiffre ci-dessous. L'étude **Trust in AI** (KPMG/Université de Melbourne) publie bien ce chiffre. Elle en publie aussi un second, moins repris : seulement 46 % des mêmes répondants se disent réellement prêts à faire confiance à l'IA dans les faits. Les deux chiffres ne mesurent pas la même chose. Confondre l'un avec l'autre change la conclusion qu'on peut en tirer.

1. 58 % des répondants mondiaux jugent les systèmes d'IA globalement dignes de confiance, un jugement général sur la technologie plutôt que sur une décision précise à prendre avec elle.
2. Seulement 46 % se disent réellement prêts à faire confiance à l'IA dans les faits, un écart de douze points que l'étude explique par une confiance plus forte dans la compétence technique de l'IA (65 %) que dans sa sécurité et son caractère éthique (52 %).
3. Cet écart varie lui-même selon la région du monde : il invite à considérer tout chiffre agrégé de confiance dans l'IA, mondial ou régional, comme un point de départ à vérifier contre la question précise posée, pas comme un proxy direct de la disposition réelle à s'appuyer sur elle.

## Deux questions, deux chiffres

*Ce que les données établissent.* L'étude interroge 48 340 personnes dans 47 pays entre novembre 2024 et mi-janvier 2025 [1]. Elle pose deux questions distinctes. La première porte sur le caractère digne de confiance des systèmes d'IA en général, une question à laquelle 58 % des répondants répondent par l'affirmative. La seconde porte plus directement sur la disposition à faire confiance à l'IA dans les faits, une question à laquelle seulement 46 % répondent de même [1]. L'étude décompose cet écart en deux sous-dimensions : la confiance dans la compétence technique de l'IA atteint 65 %, contre 52 % pour la confiance dans sa sécurité et son caractère éthique [1]. La confiance générale se rapproche donc davantage du premier chiffre, technique, que du second, éthique et sécuritaire. La disposition réelle à s'y fier semble à l'inverse tirée vers le bas par ce second chiffre.

*Mon interprétation.* L'étude ne teste pas directement pourquoi la compétence technique perçue (65 %) dépasse à ce point la confiance éthique et sécuritaire perçue (52 %). Une hypothèse reste néanmoins plausible, à traiter comme une extrapolation et non comme un résultat démontré. La compétence technique d'un système d'IA se vérifie souvent par un résultat immédiat et observable par l'utilisateur : une réponse juste, une tâche accomplie. Sa conformité éthique et sa sécurité se jugent au contraire sur des critères que l'utilisateur final ne peut pas observer directement au moment de l'usage, comme l'origine des données d'entraînement ou les biais du système. Si cette hypothèse tient, l'écart 65 %/52 % ne serait pas propre à un système d'IA en particulier. Il refléterait une asymétrie plus générale entre ce qui se vérifie à l'usage et ce qui ne se vérifie pas.

## Un même écart, pas la même géographie

*Ce que les données établissent.* Le communiqué qui accompagne l'étude documente aussi un écart entre pays selon leur niveau de développement économique. Dans les pays émergents, trois personnes interrogées sur cinq disent faire confiance aux systèmes d'IA. Dans les pays avancés, ce chiffre tombe à deux personnes sur cinq [2]. Le même type d'écart apparaît sur trois autres indicateurs du même communiqué : le niveau d'alphabétisation IA auto-déclaré atteint 64 % dans les pays émergents contre 46 % dans les pays avancés, la formation reçue atteint 50 % contre 32 %, et la part de répondants qui déclarent tirer des bénéfices de l'IA atteint 82 % contre 65 % [2].

*Mon interprétation.* Ce chiffre régional intéresse directement le dossier dans lequel s'inscrit cet article, consacré à la confiance et à la gouvernance de l'IA par région. Il appelle cependant la même prudence que le chiffre mondial de 58 %/46 %, pour une raison précise. Le communiqué de KPMG emploie la même formulation, « faire confiance aux systèmes d'IA », pour introduire le chiffre régional que celle utilisée ailleurs dans la communication de l'étude pour désigner tantôt le jugement général (58 %), tantôt la disposition réelle (46 %) [1] [2]. Le communiqué ne précise pas explicitement à laquelle des deux questions se rattache l'écart « trois sur cinq contre deux sur cinq ». Cette imprécision n'est pas une erreur de cet article : elle est déjà présente dans la communication publique de l'étude elle-même. Un lecteur qui citerait ce chiffre régional pour une zone donnée doit savoir qu'il hérite de la même ambiguïté de question que le chiffre mondial, tant que KPMG n'a pas publié le détail du chiffre régional par question posée.

*Ce que la vérification indépendante montre.* Le chiffre « trois sur cinq contre deux sur cinq » est repris par plusieurs relais secondaires, dont un communiqué universitaire et un article d'actualité économique. Ces relais donnent l'impression d'une confirmation par plusieurs sources. La vérification directe de l'article d'actualité économique montre qu'il attribue explicitement le chiffre à « une étude de la University of Melbourne et du cabinet KPMG », pas à une source distincte. Le communiqué universitaire, publié par l'école qui a mené l'étude avec KPMG, n'a pas pu être ouvert pour cet article (accès bloqué) : rien n'indique qu'il s'agisse d'une seconde source indépendante, mais cela reste une inférence, pas une vérification directe pour ce relais précis. Ce chiffre régional précis n'a donc pas pu être triangulé auprès d'un baromètre distinct à ce jour. Un baromètre réellement indépendant existe néanmoins sur la question voisine de la confiance générale dans l'IA : l'Edelman Trust Barometer, produit par un cabinet de communication sans lien avec KPMG. Son volet consacré au secteur technologique mesure une confiance mondiale déclarée dans l'IA à 49 %, avec un écart considérable de 32 % aux États-Unis à 72 % en Chine [5]. Cette méthodologie et cette question ne sont pas identiques à celles de l'étude KPMG : le chiffre ne se substitue pas au 58 %/46 % ni à l'écart émergent/avancé, et ne les prouve pas davantage. Il confirme seulement, depuis une source distincte, que la confiance dans l'IA varie fortement d'un pays à l'autre et reste minoritaire dans plusieurs pays occidentaux, un constat plus large mais cohérent avec l'écart régional documenté par KPMG.

## Ce que cet écart change pour lire un chiffre de confiance

*Mon interprétation.* Un chiffre de confiance agrégé, 58 % ou tout équivalent repris dans une communication d'entreprise ou une étude de marché, mesure une opinion générale sur une catégorie de technologie. ==Il ne mesure pas la disposition d'un utilisateur à confier une décision précise à un système d'IA donné, ce que l'étude elle-même chiffre douze points plus bas.== Une entreprise qui lirait un chiffre de confiance générale comme la preuve d'une adoption comportementale acquise surestimerait la réceptivité réelle de son public, dans des proportions que l'étude KPMG documente précisément sur son propre échantillon.

Ce réflexe de vérification mérite un nom, parce qu'il se recontrôle trois fois dans cet article, pas une seule. La première fois sur le chiffre mondial : 58 % de jugement général contre 46 % de disposition réelle, deux questions distinctes sous un seul mot. La deuxième fois sur le chiffre régional : la communication de l'étude ne précise même pas laquelle des deux questions il rapporte. La troisième fois sur la source elle-même, pas seulement sur la question : plusieurs relais qui semblaient confirmer le chiffre régional depuis des origines distinctes citent en réalité tous la même étude, sans le signaler clairement. Appelons ce réflexe le **test de la question sous-jacente** : avant de citer un chiffre déclaratif comme une mesure de comportement, retrouver la question précise posée aux répondants et la source primaire réelle derrière chaque reprise, pas seulement le thème général qu'elle semble couvrir. Ce test échoue une première fois dans la reprise médiatique du chiffre de 58 %. Il échoue une deuxième fois dans la propre communication de l'institut qui a produit la donnée, au sujet du chiffre régional. Il échoue une troisième fois dans la manière dont plusieurs relais font passer une seule étude pour plusieurs sources convergentes.

Ce type d'écart entre ce qu'un répondant déclare en général et ce qu'il fait ou accepte réellement dans une situation précise n'est pas propre à l'IA. Probans documente un [fossé comparable dans le champ du marketing](/marketing/warc-fosse-dire-faire-marketing). Des cadres marketing interrogés par WARC/ANA connaissent la théorie de l'efficacité publicitaire. Ils arbitrent pourtant différemment dans leurs décisions réelles. La cause n'est cependant pas la même dans les deux cas, ce qui borne la portée de ce rapprochement. Côté marketing, l'écart tient à une incitation structurelle documentée. Un mandat de CMO deux fois plus court que celui d'un directeur général rend l'arbitrage de court terme rationnel, malgré la théorie connue. Côté confiance dans l'IA, l'étude KPMG ne documente aucune incitation de ce type. L'écart tient à la décomposition même de la question posée, compétence technique perçue contre sécurité et éthique perçues, pas à un arbitrage de carrière. Le point commun aux deux cas n'est donc pas la cause du fossé, mais le test de la question sous-jacente : **un chiffre déclaratif agrégé se vérifie toujours contre la question précise qui le compose, avant d'être cité comme une mesure de comportement.**

*Angle de cet article.* Une part de la reprise du rapport Trust in AI se concentre sur le seul chiffre de 58 %, sans toujours mentionner la décomposition 65 %/52 % ni le second chiffre de 46 %. Cet article n'a pas vérifié systématiquement l'ensemble de la couverture presse existante. Au moins un article indépendant, publié par Forbes, rapporte bien les deux chiffres avec la formulation exacte des deux questions posées [4]. La reprise à un seul chiffre n'est donc pas systématique, mais elle existe. C'est la décomposition en deux questions, et sa reproduction jusque dans la communication du chiffre régional, pas le chiffre de 58 % isolé, que cet article met au premier plan.

## Mes réserves

Les chiffres comparés ici, 58 %, 46 %, ainsi que l'écart régional de 60 % contre 40 % environ, proviennent de la même enquête déclarative transversale, pas d'une observation de comportement réel. L'écart mesure une différence entre questions posées aux mêmes répondants, pas un contrôle indépendant de ce qu'ils font effectivement face à un système d'IA.

L'étude précise elle-même avoir été soutenue financièrement par KPMG International, KPMG Australia et l'University of Melbourne, via un partenariat de recherche baptisé Chair in Trust [2]. KPMG commercialise par ailleurs du conseil en gouvernance IA sur le sujet même que l'étude documente. L'entreprise a lancé en mai 2025, le mois suivant la publication du rapport, une offre commerciale intitulée AI Trust, présentée comme un ensemble de services aidant ses clients à garantir la fiabilité, la responsabilité et la transparence de leurs applications d'IA [3]. Ce lancement ne prouve pas que les résultats de l'étude aient été orientés dans ce sens. Il confirme, par une source externe à cet article, que KPMG a un intérêt commercial direct dans le sujet même qu'elle mesure.

L'implication concrète, avant de citer un chiffre de confiance générale dans l'IA comme argument d'adoption, mondial ou régional :

1. Retrouver la question exacte posée aux répondants, pas seulement le thème qu'elle résume dans une communication de presse.
2. Chercher, dans la même source, un sous-indicateur plus proche de la décision réelle visée, comme le fait ici la question sur la disposition à faire confiance plutôt que sur le jugement général.
3. Vérifier que chaque reprise apparemment indépendante de ce chiffre ne cite pas en réalité la même étude sous une présentation différente, avant de la compter comme une confirmation distincte.

Ne pas traiter le chiffre le plus favorable comme représentatif de l'ensemble, y compris quand ce chiffre favorable est lui-même celui que la communication de la source met en avant.

## Écart au Standard Probans

Après deux relectures, plusieurs dimensions restent sous ce que j'exige : l'insight original, la qualité des sources, l'exhaustivité de la recherche, l'utilité décisionnelle. Je le signale ici plutôt que de le masquer. L'hypothèse causale que je propose sur l'écart entre confiance technique (65 %) et confiance éthique (52 %) reste une intuition plausible, que je présente comme telle, mais pas un résultat qui surprendrait un lecteur déjà familier du sujet. La triangulation indépendante que j'ai ajoutée, l'Edelman Trust Barometer, s'appuie sur un article de presse qui la rapporte plutôt que sur le rapport primaire lui-même. Le chiffre régional central de cet article, l'écart de confiance entre pays émergents et pays avancés, reste à ce jour non confirmé par une source distincte de KPMG malgré cette recherche de triangulation. Le protocole de vérification en trois étapes que je propose plus haut reste une règle de lecture générale, sans seuils ni cas particuliers propres à la confiance régionale dans l'IA. Je n'ai pas réussi, en deux relectures, à combler ces écarts.

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## Sources

- [KPMG International et University of Melbourne (2025). Trust, attitudes and use of Artificial Intelligence: A global study 2025, mai 2025.](https://assets.kpmg.com/is/image/kpmgcloud/trust-attitudes-and-use-of-ai-global-report.pdf)
- [KPMG International (avril 2025). Global study reveals trust of AI remains a critical challenge reflecting tension between benefits and risks (communiqué de presse). Source du chiffre régional « trois personnes sur cinq » / « deux personnes sur cinq » et de la mention du financement de l'étude par KPMG International, KPMG Australia et l'University of Melbourne.](https://kpmg.com/xx/en/media/press-releases/2025/04/trust-of-ai-remains-a-critical-challenge.html)
- [KPMG International (mai 2025). KPMG launches AI Trust services to transform AI governance. Annonce de l'offre commerciale de conseil en gouvernance et confiance de l'IA lancée par KPMG le mois suivant la publication de l'étude.](https://kpmg.com/us/en/media/news/kpmg-launches-ai-trust.html)
- [Kohler, L. (21 mai 2025). Inside KPMG's Global AI Trust Study. Forbes. Reprise indépendante qui rapporte les deux questions et les deux chiffres (58 % et 46 %) avec la formulation exacte du rapport, à la différence d'une partie de la couverture presse limitée au seul chiffre de 58 %.](https://www.forbes.com/sites/lindsaykohler/2025/05/21/inside-kpmgs-global-ai-trust-study/)
- [Edelman (2025). Trust Barometer, volet Insights for the Technology Sector, rapporté par Yahoo News. Baromètre annuel distinct de l'étude KPMG/University of Melbourne, mené par un cabinet de communication sans lien avec KPMG, cité ici comme corroboration partielle et indépendante : confiance mondiale déclarée dans l'IA à 49 %, avec un écart de 32 % (États-Unis) à 72 % (Chine) selon le pays.](https://www.yahoo.com/news/just-32-percent-us-trust-213633937.html)

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Publié sur Probans : https://probans.org/ia/confiance-gouvernance-ia-par-region/ecart-confiance-declaree-confiance-reelle-ia