«Le changement d’état d’esprit» des dirigeants des ETI et PME françaises est relevé à plusieurs reprises par Philippe Mutricy, directeur des études chez Bpifrance. 58% des dirigeants considèrent aujourd’hui les technologies d’intelligence artificielle (IA) comme une question de survie dans les 3 à 5 ans à venir. En 2017, ils étaient presque autant à penser l'inverse. L’étude publiée par Bpifrance le 4 juin concerne les entreprises de plus de 10 salariés et toutes les solutions d’IA qu’elles soient génératives ou non. Sont pris en compte à la fois les tests et les déploiements à l’échelle.
32% des PME et ETI utilisent de l’IA
Si les dirigeants ont pris conscience de l’importance de l’impact des technologies d’IA, le taux d’adoption n’est pas encore très élevé (32%) même s’il a quasiment doublé par rapport à 2023. Dans le détail : 26% utilisent une IA générative (presque le double par rapport à l’année dernière), 16% une IA non générative et 10% les deux. Ces chiffres mettent en évidence la facilité d’usage des solutions d’IA générative à l’inverse des technologies plus anciennes et matures «conçues pour apprendre à partir de masses de données existantes et en tirer des règles pour ensuite aider à la prise de décision», explique Tatiana Lluent, responsable d’études stratégiques Bpifrance Le Lab.
Bpifrance classe les technologies d’IA dans trois niveaux : celles comme Le Chat de Mistral AI ou ChatGPT d’OpenAI qui permettent des petits gains lorsqu’elles sont utilisées de façon individuelle ; les IA de deuxième niveau prêtes à l’emploi qui facilitent par exemple les processus de gestion documentaire ; les IA de troisième niveau adaptées aux besoins métiers. 50% des entreprises adoptant des technologies d’IA utilisent des solutions de niveau 3.
Transformation numérique et structuration des données
Quels bénéfices sont-ils attendus ? «L’optimisation de l’existant est cité par 94% des dirigeants», déclare Bao-Tran Nguyen, responsable du pôle études Bpifrance Le Lab. Cela comprend l’amélioration des performances de l’entreprise, le maintien de la compétitivité, la réduction des coûts et l’amélioration de la qualité de vie au travail. Puis, 54% citent une modalité de développement de l’activité : augmentation du chiffre d’affaires, accès à de nouveaux marchés, amélioration des connaissances du client, etc. «Ici, il est possible de parler d’une IA conquérante», glisse-t-elle.
Pourtant, les freins à l’adoption sont multiples : coûts de déploiement élevés, mauvais usages (partage de données confidentielles, etc.), difficultés à identifier les cas d’usage, manque d’employés qualifiés ou encore résistance des employés. «Les PME et ETI qui ont déjà entrepris leur transformation digital ont cinq fois plus de chance d’utiliser des technologies d’IA aujourd’hui car elles sont capables de collecter des données sur la production, le fonctionnement des machines, les employés ou leurs clients», ajoute Tatiana Lluent. Et 76% des entreprises répondantes qui déclarent avoir entamé cette transformation.
Bpifrance relève aussi que 43% des entreprises n’analysent pas leurs données pour améliorer leur activité, soit près de la moitié des entreprises qui n’ont pas posé ce jalon essentiel au déploiement de l’IA. Pour avoir un cas d’usage fonctionnel, il est essentiel d’avoir des données structurées. Car ce sont ces dernières qui sont analysées par les algorithmes ou utilisées pour les entraîner. La mise en place d’une infrastructure numérique robuste et efficiente est essentielle pour le déploiement à l’échelle des solutions d’IA.
