L'intelligence artificielle, une révolution technologique pour les PME : livre blanc

Bpifrance Conseil dévoile son nouveau livre blanc dédié à l’intégration de l’intelligence artificielle (IA) dans les PME françaises. L’étude s’appuie sur une étude menée auprès de 1200 entreprises et sur l’expérience acquise au cours des 700 missions de conseil en IA effectuées auprès de PME en 2024 dans le cadre du dispositif IA Booster intégré au plan "Osez l'IA". 

L'adoption de l'IA représente un défi pour les PME

Les dirigeants, entre volonté d’agir et manque d’expertise 

Les dirigeants de PME accompagnés par Bpifrance sont convaincus que l’IA est un puissant levier pour améliorer leur compétitivité, mais leurs attentes se concentrent principalement sur des résultats immédiats et opérationnels :

• Optimiser les processus et la performance opérationnelle (90 %)
• Améliorer la relation client ou accroître l’efficacité commerciale (65 %)
• Innover par de nouveaux produits et transformer l’expérience client (64 %)
• Diversifier ou transformer un modèle économique (30 %)

Dans l'ensemble, les principaux freins identifiés sont les coûts financiers et les craintes liées aux mauvais usages. 

Néanmoins, si l'on considère les seules entreprises qui ne parviennent pas à se saisir de l’IA c'est d'abord le manque d’expertise et de compétences internes, cité par 88 % d'entre elles, qui pose problème. 

Une faible maturité data peut ralentir l’adoption de l’IA

Si les dirigeants ont conscience de l’intérêt stratégique de l’adoption de l’IA, l’état des lieux réalisé auprès des PME révèle des entreprises peu matures avant de démarrer leur accompagnement.

Bien qu’une majorité des entreprises utilise déjà des solutions digitales, environ 1/3 des entreprises accompagnées ne dispose pas de stratégie data. Elles ne disposent pas d’outil de stockage, traitement, valorisation des données : les données sont silotées dans les applicatifs ou non digitalisées, ce qui limite le potentiel de déploiement de l’IA.

L’IA peut alors constituer un facteur d’accélération de la digitalisation des PME. 

L’offre de solutions IA clés en main peu mature

Les solutions IA « Plug and Play », adaptées aux besoins des PME, restent encore largement immatures. Lorsqu’une solution de marché est identifiée, un paramétrage minutieux demeure indispensable, nécessitant l’intervention d’experts, notamment pour les cas d’usage métier impliquant des données stratégiques de l’entreprise.

Si certaines technologies comme l’analyse prédictive ou la vision par ordinateur gagnent en maturité, le marché global est globalement encore trop jeune pour offrir des solutions d’IA générative clés en main adaptées aux besoins spécifiques.

L'IA offre un gigantesque potentiel pour les PME

Des cas d’usages de l’IA pour tous les métiers, tous les secteurs d’activité et à tous les niveaux d’ambition

L’IA est aujourd’hui accessible à toutes les entreprises, et ce quel que soit leur niveau de maturité digitale. 

En moyenne, 14 cas d’usage sont identifiés dans le cadre d'un diagnostic IA réalisé par Bpifrance, dont 93 % présentent un fort impact sur la productivité. 1/3 des missions permettent même d’identifier des cas d’usage pouvant aboutir à une véritable disruption du modèle d’affaires. 

Mais si l’identification de cas d’usage pertinents constitue une étape clé pour les entreprises, le véritable enjeu réside dans leur priorisation.

L’IA générative offre aux entreprises peu numérisées des cas d’usages sont désormais accessibles facilement. La majorité des projets utilise des technologies d’IA générative (61 %), notamment pour des outils comme les chatbots ou la production automatisée de rapports. L’analyse prédictive représente 24 % des cas d’usage, tandis que 18 % concernent l’optimisation sous contrainte (ou recherche opérationnelle), et 9 % mobilisent la vision par ordinateur, par exemple pour la détection d’anomalies.

Des projets IA « Quick win » aujourd’hui priorisés pour générer des gains de productivité à court terme

Les dirigeants qui sollicitent l'accompagnement de Bpifrance privilégient en majorité les projets dits « Quick Win ». Ceux-ci représentant 60 % des cas d’usage priorisés. 

L’IA permet en effet des gains de productivité à court terme principalement sur l’optimisation des processus existants pour améliorer l’efficacité opérationnelle. Ces initiatives se caractérisent le plus souvent par une automatisation ou une optimisation des processus existants via des outils d’IA générative, reposant sur des données non structurées nécessitant un effort de préparation limité. 

Ces projets, rapides à mettre en œuvre avec un impact limité sur l’organisation, sont facilement accessibles même pour des PME peu matures sur la collecte et structuration de données. Mobilisant des briques d’IA non spécialisées, ils sont peu onéreux, avec un coût de développement estimé entre 10 000 € et 50 000€.

Si les projets « Quick Win » sont majoritaires aujourd’hui et permettent de générer des gains de productivité à court terme, ils vont rapidement devenir des commodités que toutes les entreprises vont mettre en place ou dont elles vont bénéficier via des solutions de marché. 

Des cas d’usages et projets critiques à moyen terme, pour une transformation profonde des modes du production

Des initiatives plus ambitieuses émergent, visant une transformation profonde des modes de production. Ces projets sont aujourd’hui priorisés par 30 % des dirigeants accompagnés et impliquent une transformation plus profonde des organisations, nécessitant un cadrage stratégique et des réflexions autour de la meilleure manière de déployer le projet, notamment sous forme d’une approche « Make or Buy ». 

Les dirigeants ne témoignent pas de préférence entre le développement d’une solution maison ou l’intégration d’une solution de marché, mais la question de la souveraineté et de l’autonomie stratégique devient de plus en plus centrale pour eux.

Ces projets transformants dépendent souvent de la qualité des données disponibles et de l’infrastructure technologique existante, et peuvent nécessiter un travail de mise en qualité de la donnée avant la mise en production.

Ces projets, classés comme « critiques », impliquent une transformation plus profonde des moyens de production ou de l’offre de service, avec des solutions IA spécialisées à développer ou paramétrer, pour un budget moyen alloué de 50 000 € à 100 000 € pour une PME.

Des projets disruptifs à plus long terme, entraînant parfois une transformation du modèle d’affaires

Enfin, 10 % des dirigeants s’orientent aujourd’hui vers des projets disruptifs de long terme. Cette réalité démontre que certaines industries sont destinées à être transformées en profondeur par l’IA dans leurs principales fonctions métier.

Les cas d’usage les plus disruptifs se concentrent principalement dans les activités de prestations intellectuelles telles que le conseil, l’ingénierie, l’audit ou les études techniques, ainsi que dans les secteurs du logiciel et du commerce en ligne.

Ces projets, qui se caractérisent par une transformation radicale des moyens de production ou de l’offre de service , nécessitent le développement de solutions IA sur mesure s’appuyant sur l’exploitation de données stratégiques de l’entreprise, impliquant des efforts considérables de préparation et des coûts estimés à plus de 100 000€.

Réussir l'adoption de l'IA dans les PME : quelles sont les recommandations aux dirigeants

Voici les 7 leviers essentiels qui favorisent une adoption réussie au sein des entreprises :

1. Des données de qualité comme socle essentiel

La qualité des données conditionne directement la réussite des projets IA. Cela passe par la digitalisation des processus, la mise en qualité des données existantes, l’utilisation d’outils de stockage performants et une organisation permettant de désiloter les informations. 

En effet, même si l’IA générative permet de mettre en œuvre des premiers cas d’usages non critiques sans faire appel à des données gouvernées, à plus long terme, toute initiative plus ambitieuse risque de manquer de pertinence ou d’efficacité sans une base de données exploitable et gouvernée.

2. Sensibilisation et acculturation des collaborateurs

La transformation IA doit s’accompagner d’un effort d’acculturation pour lever les freins internes. En amont, il est crucial de sensibiliser les équipes via des plénières ou des ateliers spécifiques, afin de démystifier l’IA et de garantir une adhésion forte au projet.

3. Co-création et implication des équipes

L’implication active des collaborateurs dès la phase d’identification des cas d’usage est déterminante. Une logique de co-création pour le design des solutions permet d’assurer une adéquation parfaite avec les besoins réels tout en renforçant l’appropriation des outils développés.

4. Un soutien engagé des dirigeants et du DSI

L’adhésion et le sponsoring des dirigeants, en particulier du CEO et du DSI, sont indispensables. En tant qu’initiative à la fois technique et stratégique, l’adoption de l’IA nécessite un alignement total du management pour assurer sa cohérence et son impact à tous les niveaux.

5. Anticipation des ressources et des budgets

La mobilisation des équipes et les coûts associés, que ce soit pour la phase de POC (Proof of Concept) ou pour l’industrialisation, doivent être prévus en amont. Une gestion proactive des ressources garantit un déroulement fluide et évite les blocages.

6. Un suivi interne structuré et pérenne

Une fois l’accompagnement externe achevé, la continuité des projets repose sur un responsable IA internalisé. Ce référent joue un rôle clé dans la supervision, la montée en puissance et l’extension des projets IA au sein de l’entreprise.

7. Réflexion stratégique sur la souveraineté et la sécurité des données

L’usage de l’IA doit s’accompagner d’une réflexion stratégique sur la souveraineté et la sécurité des données. Il est essentiel d’évaluer les risques liés à l’utilisation de modèles d’IA étrangers, notamment en termes de conformité aux régulations locales, de protection contre les cyberattaques et de sécurisation des données stratégiques de l’entreprise

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