Intelligence artificielle : les 6 clés pour une adoption réussie dans les PME et ETI

1. Clarifiez vos objectifs métier

Beaucoup d’entreprises se concentrent sur la technologie, alors que l’IA doit avant tout répondre à un besoin métier concret. Cela commence par l’identification des points de douleur ou des opportunités d’amélioration.

Définir des cas d’usage concrets est une étape essentielle avant d’investir dans l’IA.

Posez-vous des questions comme :

• Quels processus manuels peuvent être automatisés ?
• Quels points de friction dans votre chaîne de valeur l’IA pourrait-elle résoudre ?

Quelques exemples : génération automatique de contenus marketing, automatisation des tâches répétitives, ou encore amélioration des interactions clients grâce à des chatbots.

J’insiste. L’IA générative doit être au service des besoins métiers, et non l’inverse.

Un point d’attention particulier concerne l’usage raisonné des solutions d’IA, en particulier celles basées sur des modèles génératifs. Aujourd’hui, tout le monde veut intégrer de la GenAI dans tous les cas d’usage. C’est à la mode. Mais ce n’est pas toujours pertinent.

De nombreux besoins métiers peuvent être adressés par des solutions plus simples, moins coûteuses et moins gourmandes en ressources.

Les modèles génératifs, bien que puissants, nécessitent une infrastructure lourde, consomment énormément d’énergie et peuvent alourdir les coûts d’exploitation. Il faut se poser la question : « est-ce que l’IA générative est réellement nécessaire pour répondre à ce cas d’usage ? ».

Promouvoir un usage raisonné et ciblé de l’IA permet d’allier efficacité et durabilité, tout en réduisant l’empreinte carbone des solutions technologiques.

2. Construisez un socle data solide

On ne fait pas d’IA sans data, et la performance des modèles dépend directement des données fournies. La qualité des données est donc la pierre angulaire de l’IA.

Voici les étapes incontournables dans ce domaine :

• Nettoyez vos bases pour éliminer doublons et erreurs.
• Structurez vos données internes (CRM, ERP, etc.) et identifiez des sources externes pertinentes.
• Mettez en place un processus de mise à jour régulier pour garantir la pertinence des algorithmes.

Les sources de données internes, comme les CRM ou ERP, doivent être exploitées, tout comme l’enrichissement avec des données externes si elles s’avèrent pertinentes. Mais attention au « Garbage in, garbage out ». Si vos données sont de mauvaise qualité, les résultats de votre IA le seront aussi.

3. Faites-vous accompagner pour éviter les écueils

Se lancer dans l’IA sans expertise interne est risqué : mauvais choix technologique, manque de ROI ou gestion inadéquate du changement. L’accompagnement par des experts permet d’éviter ces pièges et de structurer une démarche adaptée.

Parmi les solutions disponibles, le Diagnostic Data & Intelligence de la BPI (proposé dans le cadre du programme IA Booster France 2030) est une option particulièrement adaptée.

Ce dispositif offre :

• Une évaluation de votre maturité data.
• L’identification de cas d’usage IA pertinents.
• Un accompagnement pour structurer vos projets.
• Des subventions pour réduire les coûts initiaux.

Ce type de programme vous aide non seulement à éviter les erreurs courantes, mais aussi à renforcer la culture data & IA au sein de votre organisation.

S’appuyer sur l’expertise d’un partenaire c’est aussi s’assurer de faire les bons choix. Car les solutions basées sur l’IA évoluent rapidement. Il n’est pas toujours simple d’identifier les outils existants qui correspondent le mieux à vos besoins, sans avoir à réinventer la roue.

4. Testez avec un Proof of Concept (PoC)

Le PoC est une phase incontournable. Il permet de tester la faisabilité et l’efficacité d’une solution sur un périmètre restreint. Il s’agit de choisir un cas d’usage précis, mesurable et pertinent, comme l’automatisation de tâches répétitives ou l’optimisation des prévisions.

Les objectifs doivent être accompagnés de KPIs clairs : réduction des erreurs, amélioration de la satisfaction client, ou encore retour sur investissement (ROI).

Deux points sont clé dans la réussite d’un PoC :

1. Choisir un cas d’usage précis, mesurable et à fort impact (exemple : automatisation des réponses clients).
2. Définir des KPIs clairs, comme la réduction des coûts ou l’amélioration de la satisfaction client.

Un PoC bien mené est une étape essentielle pour sécuriser un déploiement plus large. Il permet une validation technique et économique indispensable avant un déploiement à grande échelle.

5. Adoptez une approche éthique et durable

L’IA générative peut soulever des problématiques éthiques (biais, confidentialité) et environnementales (consommation énergétique). Pour une adoption responsable, n’oubliez aucun des points suivants :

• Respectez les exigences du RGPD.
• Réalisez des audits réguliers pour identifier et minimiser les biais.
• Optez pour des modèles optimisés, limitant la consommation énergétique.
• Appliquez l’AI Act, entré en vigueur au mois d’août 2024.

De manière générale, il est recommandé de définir un cadre de gouvernance pour l’intelligence artificielle au sein de l’entreprise avant tout déploiement ou intégration de solution. Cela inclut l’élaboration d’une charte d’utilisation éthique et responsable, qui encadre les pratiques et garantit un usage aligné avec les valeurs de l’organisation.

6. Accompagnez le changement en interne

La réussite d’un projet d’IA ne repose pas uniquement sur la technologie, mais sur des facteurs humains et organisationnels. Former les équipes est fondamental. Car l’IA générative n’est pas qu’une technologie, c’est un levier de transformation qui doit être adopté par toutes les parties prenantes.

Cela inclut des formations techniques pour l’IT et fonctionnelles pour les utilisateurs métiers, afin qu’ils puissent tirer pleinement parti des outils. La gestion du changement est également un point clé.

Communiquer sur les bénéfices concrets de l’IA, répondre aux craintes des collaborateurs et démontrer comment elle peut améliorer leur travail quotidien limite les résistances.

Les projets simples à ROI rapide, comme l’automatisation des tâches administratives, permettent aussi de prouver rapidement la valeur de l’IA et d’ouvrir la voie à des initiatives plus ambitieuses.

En résumé :

• Formez vos équipes aux nouveaux outils et méthodes.
• Mettez en place une communication transparente sur les bénéfices concrets.
• Impliquez des ambassadeurs internes pour soutenir le déploiement.

Conclusion : l’IA comme levier de compétitivité

Adopter l’intelligence artificielle, c’est pour les PME-ETI une opportunité stratégique de moderniser leurs processus et de gagner en compétitivité. L’IA n’est pas simplement une technologie, c’est un levier de transformation. Bien exploitée, elle ouvre la voie à des gains durables et mesurables.

Cependant, cette transformation nécessite une approche structurée et adaptée. Avec une préparation rigoureuse, une méthodologie bien définie et une gestion proactive du changement, ces entreprises peuvent tirer pleinement parti de l’IA.

Luc Maurette est Consultant Data & IA chez Datasulting.