Le marché de l'intelligence artificielle (IA) est en plein essor. De plus en plus de fournisseurs vantent leurs solutions. Mais à y regarder de plus près, certaines nouveautés prétendument intelligentes s'avèrent être des leurres, car le simple fait d'apposer le label « intelligence artificielle » permet de gagner beaucoup d'argent. Les entreprises de taille moyenne sont donc souvent confrontées à un dilemme : d'une part, elles souhaitent mettre en place des solutions d'IA afin de bénéficier, par exemple, d'une augmentation de leur efficacité, mais d'autre part, le choix des outils est fastidieux et reste souvent sans résultat. Dans leur article, Carla Dausend et Leonard Rampf, auteurs chez enomyc, expliquent les erreurs à éviter et les points à prendre en compte lors de la mise en place d'une solution d'IA.
À l'heure actuelle, l'IA est avant tout un moyen de gagner de l'argent. Il n'existe pratiquement aucun nouveau produit, service ou solution qui ne porte la mention « contient de l'intelligence artificielle ». Les commerciaux savent tirer parti de l'engouement pour ces algorithmes avides d'apprendre : selon une étude, quatre start-ups européennes sur dix se qualifient actuellement d'« entreprises IA », alors qu'elles n'utilisent en réalité aucune technologie d'IA. Selon Forbes, le simple fait d'utiliser ce mot à la mode peut permettre à une entreprise d'obtenir 15 à 50 % (!) d'investissements supplémentaires par rapport à d'autres entreprises technologiques.
En raison des nombreux défis opérationnels ou stratégiques auxquels sont confrontées les PME, beaucoup d'entre elles auraient bien besoin d'un coup de pouce comme l'IA, que ce soit pour optimiser leurs processus, contrôler leurs activités ou gagner en efficacité.
Mais tout ce qui porte le label IA n'est pas forcément de l'IA. C'est l'expérience qu'a faite l'acheteur d'un client d'enomyc qui souhaitait introduire un outil correspondant. L'outil promettait certes de nombreuses solutions basées sur l'IA, mais notre analyse a révélé qu'il s'agissait en fin de compte d'une analyse de données classique. Une excellente chose, mais sans intelligence artificielle.
Beaucoup de marketing, mais souvent très peu de substance. Résultat : frustration et coûts élevés au lieu de gains d'efficacité réels, manque d'intégration au lieu de pertinence stratégique. Dans la pratique, on constate surtout que de nombreuses solutions sont insuffisantes et ne sont pas adaptées au modèle commercial de l'entreprise concernée.
Quatre pièges typiques que les entreprises doivent éviter – et ce qui compte vraiment à la place
L'introduction de l'IA dans les PME offre un énorme potentiel si elle est abordée correctement. Mais les débuts sont souvent marqués par des malentendus, des attentes irréalistes et des processus de sélection inefficaces. Pour en tirer profit à long terme, il faut avant tout se concentrer sur ses propres objectifs et problèmes, et non pas uniquement sur les derniers outils et technologies.Ces quatre pièges sont particulièrement fréquents :
- Se concentrer sur la technologie plutôt que sur le problème
De nombreuses entreprises commencent leur aventure dans l'IA en recherchant la « meilleure IA » au lieu de se demander : quel problème voulons-nous réellement résoudre ? Résultat : des solutions qui ne correspondent pas aux besoins réels sont mises en œuvre. Une approche inverse est plus prometteuse : partir d'un problème commercial concret et déterminer ensuite si l'IA peut apporter une contribution utile. Recommandation : commencez par un atelier structuré sur les cas d'utilisation, au cours duquel les points faibles opérationnels et le potentiel des données sont systématiquement identifiés. - Le culte des outils au lieu d'une vision
Qu'il s'agisse de chatbot, de moteur de recommandation ou de maintenance prédictive, le choix des outils domine les discussions dans de nombreuses entreprises. Mais les outils ne sont qu'un moyen d'atteindre une fin. Si vous ne formulez pas clairement votre objectif, vous vous perdrez facilement dans des tableaux comparatifs et des phases de test interminables. Recommandation : commencez par définir une vision pour vos processus et vos résultats. Que souhaitez-vous améliorer exactement ? Comment mesurer le succès ? Ce n'est qu'ensuite que vous devriez vous pencher sur la question de la technologie.
- Manque de personnalisation
Une solution « prête à l'emploi » est rarement parfaite. De nombreuses entreprises achètent des produits d'IA qui ne sont pas compatibles avec leur propre structure de données ou leur modèle commercial. Conséquence : des efforts de mise en œuvre, une faible acceptation par l'équipe et des attentes déçues. Recommandation : veillez à ce que vos partenaires technologiques travaillent en étroite collaboration avec vos services spécialisés. Les projets pilotes permettent de vérifier au préalable si la solution répond aux exigences spécifiques. - Les obstacles à l'intégration sont sous-estimés
Même le meilleur outil d'IA est inutile s'il ne peut pas être intégré correctement. Des questions telles que la disponibilité des données, la compatibilité des systèmes, la protection des données et la gouvernance sont souvent abordées trop tard et entraînent alors des surprises coûteuses. Recommandation : dès la phase de sélection, vérifiez dans quelle mesure une solution s'intègre dans votre environnement système existant. Impliquez dès le début les responsables informatiques et les délégués à la protection des données.
Conséquence de ces quatre écueils : malgré des investissements importants en temps et en ressources, les effets escomptés se font attendre, l'équipe est frustrée et le mot « IA » est pour l'instant « tabou ».
Notre approche : expertise, clarté et développement de solutions concrètes
Notre point de départ est toujours le défi concret du client à relever, et non la technologie. Nous maîtrisons les outils, mais nous remettons toujours en question leur utilité économique. Nous connaissons le marché et sommes en mesure d'évaluer les offres de manière réaliste. Si nécessaire et judicieux, nous développons également nos propres solutions. Nous savons quels fournisseurs ont vraiment de la substance et ne se contentent pas de surfer sur la vague.
De plus, nous travaillons de manière modulaire et adaptative. 80 % des solutions suivent une logique standard. Elles ont fait leurs preuves et peuvent donc être mises en œuvre rapidement. Les 20 % restants sont adaptés individuellement afin que l'outil réponde aux attentes. Qu'il s'agisse d'IA, d'apprentissage automatique, d'analyse de données classique ou d'automatisation basée sur des règles, c'est l'impact sur le quotidien de l'entreprise qui est déterminant.
Nos projets visent donc à fournir des solutions qui apportent une valeur ajoutée mesurable : elles sont fondées sur la technologie, économiquement viables et utilisables au quotidien.
Meilleures pratiques issues de nos projets
Trois exemples typiques :
Logistique : une entreprise commerciale disposant de sa propre flotte de véhicules planifie ses tournées manuellement, sans tenir compte de facteurs actuels tels que les arrêts maladie, le trafic ou les priorités de livraison. Notre solution : un module de planification d'itinéraires basé sur l'IA avec une logique éprouvée, complété par des exigences spécifiques à l'entreprise. Valeur ajoutée : jusqu'à 15 % de kilomètres parcourus en moins par livraison et une stabilité nettement accrue de la planification en cas d'imprévus.
Ventes : de nombreux systèmes CRM recèlent un potentiel inexploité. Nous vous aidons à identifier les opportunités de ventes croisées pertinentes sur la base des données de vente existantes, grâce à une approche analytique modulaire qui peut être adaptée de manière ciblée aux gammes de produits et aux comportements d'achat. Valeur ajoutée : en moyenne 5 à 10 % de chiffre d'affaires en plus par relation client active et un taux de réussite nettement plus élevé pour les actions commerciales.
Achats : de nombreux risques dans la chaîne d'approvisionnement passent inaperçus, jusqu'à ce qu'il soit trop tard. Notre système analyse automatiquement les dépendances vis-à-vis des fournisseurs stratégiques et relie ces informations à des sources externes telles que les actualités ou les informations sur la solvabilité. Les constellations inhabituelles sont identifiées à un stade précoce. La logique sous-jacente est standardisée, l'évaluation reste contrôlable individuellement. Valeur ajoutée : les risques sont systématiquement examinés et identifiés à un stade précoce, ce qui permet de réduire jusqu'à 25 % les défauts de livraison et de diminuer considérablement les achats ad hoc (coûteux).
Moins de mots à la mode, plus d'efficacité
Il ne fait aucun doute que le choix d'une solution d'analyse commerciale ou d'IA adaptée est aujourd'hui essentiel à la réussite et extrêmement important en termes de compétitivité. En même temps, il s'agit d'un processus très complexe qui peut rapidement dépasser les ressources et le savoir-faire des entreprises de taille moyenne.
Quels sont les objectifs à atteindre avec cette technologie et quels sont les indicateurs clés de performance (KPI) pertinents ? ces questions doivent être posées au début du voyage dans le monde de l'intelligence artificielle, et non à la fin. Car ceux qui misent aveuglément sur l'IA risquent de faire des investissements élevés qui, dans certains cas, ne généreront aucune valeur ajoutée. Grâce à notre expertise, nous vous aidons à vous orienter, à identifier les outils importants pour vous et à trouver la solution qui vous convient – peut-être s'agira-t-il d'une solution spécialement développée pour vous.
| Questions et réponses sur l'utilisation de l'IA dans les PME Comment les entreprises doivent-elles s'y prendre pour se lancer dans l'IA ? La meilleure façon d'aborder l'intelligence artificielle est de commencer par bien comprendre ses propres processus métier : où se situent les goulots d'étranglement, les processus inefficaces ou les tâches manuelles récurrentes ? L'analyse ne doit pas être axée sur la technologie, mais sur les points faibles de l'entreprise, par exemple dans les domaines de la planification, du service client ou des prévisions. Il est important de commencer de manière pragmatique par un projet pilote à taille humaine qui génère une réelle valeur ajoutée, par exemple en allégeant la charge de travail des employés ou en améliorant les bases décisionnelles. Ainsi, l'IA ne devient pas une fin en soi, mais est utilisée de manière ciblée là où les méthodes classiques atteignent leurs limites. Une telle approche contribue également à renforcer l'acceptation en interne : lorsque les premiers succès sont visibles, cela crée une dynamique favorable à des applications plus larges. À quoi faut-il prêter attention lors du choix d'une solution ? Une bonne solution d'IA ne se reconnaît pas à sa complexité, mais à son aptitude à l'usage quotidien. Elle s'intègre parfaitement dans les processus existants, peut être exploitée avec les données disponibles et montre rapidement des effets, par exemple grâce à des décisions de routine automatisées ou à des temps de réaction plus courts dans le service client. Les entreprises de taille moyenne doivent se concentrer sur des expériences concrètes : existe-t-il des projets de référence dans des secteurs similaires ? La solution peut-elle être testée à petite échelle ? Quel est le coût de l'intégration et de la formation ? En commençant petit, on garde le contrôle et on peut étendre les solutions de manière modulaire en cas de succès. Dans le domaine des technologies numériques aussi, l'évolution l'emporte sur la révolution. À quoi reconnaît-on un prestataire sérieux ? Un prestataire crédible n'apporte pas seulement une technologie, mais comprend également la réalité opérationnelle de ses clients. Il ne parle pas en jargon technique, mais apporte des réponses fondées à des questions telles que : quels processus peuvent être améliorés ? Quelles données sont nécessaires ? Quels résultats concrets peuvent être mesurés dans trois mois ? Les prestataires professionnels accompagnent non seulement la mise en place technique, mais aussi la mise en œuvre organisationnelle, y compris la gestion du changement, la formation et l'assistance continue. Ils pensent en termes de problèmes, pas de produits. Dans les PME en particulier, il est essentiel de s'appuyer sur des partenaires qui développent des scénarios réalistes et assument la responsabilité de leur mise en œuvre. Dans quels cas le conseil ou l'accompagnement d'un consultant externe peut-il être utile ? Les PME ne manquent souvent pas d'idées, mais plutôt de capacités, de savoir-faire méthodologique ou d'une vision claire de la manière dont un projet d'IA peut atteindre son objectif en toute sécurité. Le conseil externe peut ici fournir une orientation précieuse, en particulier dans trois scénarios typiques :
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