Les collecteurs de fonds veulent l'IA, mais ne savent pas comment l'utiliser de façon responsable

L'IA fait déjà partie du quotidien des collecteurs de fonds. Les règles sur la manière de l'utiliser, elles, sont loin derrière. C'est le fil rouge de deux études parues cet été. En France, France générosités a interrogé 375 personnes travaillant dans des organisations qui font appel aux générosités. Au Royaume-Uni, Blackbaud a interrogé 380 collecteurs de fonds pour la neuvième édition de son Status of UK Fundraising.

Beaucoup d'usage, peu de cadre

Les chiffres français sont clairs. 86 % utilisent l'IA au travail. Mais seulement 39 % le font dans un cadre défini par leur organisation. Les 47 % restants utilisent l'IA de leur propre initiative, sans consigne sur les données qui peuvent y entrer. C'est ce que le rapport appelle le shadow AI : un usage de l'IA hors du regard de la direction.

Il ne s'agit pas d'essais occasionnels. Près de trois personnes sur dix utilisent l'IA chaque jour, plus de huit sur dix au moins une fois par semaine. Surtout pour rédiger des textes (88 %) et chercher de l'information (69 %). Pour la collecte de fonds elle-même, la conception et la planification des campagnes, seuls 15 % y ont recours.

Le rapport britannique montre le même mouvement. En 2024, 43 % déclaraient encore ne pas utiliser l'IA. Début 2026, ce chiffre est tombé à 9 %.

Là où ça coince : la formation et le pilotage, pas l'argent

Les obstacles apparaissent à deux moments : au démarrage et lors du déploiement.

Au démarrage, les participants français citent surtout deux problèmes. Un : les gens ne comprennent pas assez bien les outils pour les mettre en place (58 %). Ils ne savent pas quel outil sert à quoi, ni comment le relier à leur propre travail. Deux : la direction de l'organisation connaît elle-même trop peu l'IA (53 %), si bien que personne, au sommet, ne décide si et comment l'organisation l'utilise. Le manque d'argent pèse beaucoup moins. Il n'arrive qu'en cinquième position, cité par un peu plus d'un quart des répondants.

Dans les organisations déjà engagées, le problème se déplace. Trois sur quatre butent sur le même point : l'absence de cadre interne. Concrètement, cela veut dire aucune règle sur les outils autorisés, sur les données qui peuvent y entrer, ni sur qui est responsable du résultat. La moitié se heurte aussi au fait que les outils existants ne respectent pas les règles internes (52 %).

Souvent, il manque également quelqu'un pour piloter. Dans la plupart des organisations, l'IA repose sur le service informatique (44 %). Seuls 27 % ont créé une équipe dédiée, et 13 % n'ont personne en interne pour s'en charger. La formation reste elle aussi à la traîne : un tiers des organisations (32 %) ne prévoit aucune démarche structurée pour former ses collaborateurs.

Entre la direction et le terrain, une ligne de fracture s'ajoute à tout cela. Plus une personne occupe un poste élevé, plus elle juge positivement l'approche de son organisation en matière d'IA. Dans les grandes organisations, de plus de 250 salariés, 56 % citent le manque de compréhension entre la direction et les équipes opérationnelles comme un problème, contre 38 % pour l'ensemble du panel. La direction pense qu'il existe une politique. Sur le terrain, les gens travaillent de leur côté, et c'est là que se concentre le shadow AI.

Le Royaume-Uni pointe dans la même direction. Les deux principaux obstacles y sont les doutes éthiques (61 %) et le manque de formation (59 %). Le budget et la résistance au changement arrivent en bas de liste. Les collecteurs de fonds veulent utiliser l'IA, mais ne savent pas comment le faire de façon responsable.

Ce que les collecteurs de fonds demandent eux-mêmes

Interrogés sur ce qui les aiderait, ils placent en tête des lignes directrices pour un usage éthique et responsable (65 %), suivies d'exemples concrets ayant fonctionné dans leur propre secteur (56 %). Viennent ensuite la formation, les modèles et le financement.

Les inquiétudes portent sur la fiabilité. 81 % craignent les fausses informations, 78 % les résultats inexacts, 75 % les fuites de données. À peine 17 % s'inquiètent pour leur emploi.

Deux témoignages de l'étude montrent bien pourquoi des règles sont nécessaires. Le premier concerne les demandes de subventions. Avec l'IA, un seul collaborateur peut rédiger, dans le même laps de temps, bien plus de demandes qu'avant. Résultat : les fonds et fondations reçoivent tellement de demandes qu'ils n'arrivent plus à les traiter. Certains ont suspendu ou profondément revu leur procédure de candidature, faute de pouvoir absorber le flux.

Le second témoignage porte sur le lien avec le donateur. Dans une collecte de fonds qui repose sur une relation personnelle, une organisation perd précisément cette connaissance humaine lorsqu'elle laisse un outil estimer qui peut donner beaucoup. Celui qui connaît vraiment une personne sait des choses qu'aucun modèle ne tire des données.

Pourquoi les données et les règles passent d'abord

Ce n'est pourtant pas une histoire de technologie seule. Il est question de données et de règles. Un chiffre britannique le montre bien : seuls 9 % attribuent leur croissance de revenus à une meilleure utilisation de la technologie. Dans le même temps, moins d'une organisation sur dix estime que ses systèmes communiquent bien entre eux. Les deux sont liés. Une IA qui travaille sur des données donateurs dispersées et mal tenues renvoie de mauvais résultats. La qualité de ce qui sort dépend de la qualité de ce que l'on introduit.

Pour qui travaille avec un CRM comme Salesforce, une politique d'IA ne commence donc pas par le choix d'un outil, mais par trois questions. Quelles données sont en ordre ? Qui peut les utiliser ? Et qui vérifie ce que l'IA produit avant que cela parte vers un donateur ? De telles règles ne freinent pas l'usage. Elles font en sorte que l'usage déjà bien présent se fasse avec quelqu'un qui regarde.

France générosités poursuit d'ailleurs dans cette voie. Le deuxième volet de son étude, attendu en octobre, portera entièrement sur le contrôle, l'éthique et l'usage responsable. Avec le Don en Confiance, l'organisation a déjà publié un guide pour bâtir une telle gouvernance de l'IA, étape par étape.

La question, pour votre organisation, n'est pas de savoir si vos collaborateurs utilisent l'IA. Ils le font déjà. La question est de savoir si vos données sont en ordre et s'il existe des règles claires, pour que cet usage vous fasse avancer au lieu de créer des problèmes.

Sources : France générosités, « L'usage de l'IA au sein des OSBL, Volet 1 » (juin 2026, 375 répondants) ; Blackbaud Europe, « The Status of UK Fundraising 2026 » (380 répondants) ; analyse via l'European Fundraising Association ( FR, UK).