IA pour PME: Applications et Avantages

Alors que les fictions dystopiques autour de l’intelligence artificielle (IA) foisonnent et que ChatGPT fait une entrée fracassante dans l’univers des personnes connectées, il est légitime de s’interroger sur les atouts que présentent ces nouvelles technologies pour l’économie, en général, et pour les PME, en particulier. En effet, d’après le baromètre France Num publié en septembre 2023, les PME ne seraient que 5 % à utiliser des solutions d’IA. Pourtant, cette technologie est de plus en plus accessible.

Encourager les PME à se saisir de ces nouvelles technologies est une ambition des pouvoirs publics, qu’ils soient européens ou nationaux, que CCI France partage. Le réseau formule, dans ce premier document, un ensemble de recommandations pour que les décideurs, publics comme privés, puissent contribuer à cette nécessaire appropriation de l’IA par les petites et moyennes entreprises qui constituent l’essentiel de notre tissu économique.

Dans un monde de plus en plus numérique, l’intelligence artificielle (IA) est devenue un levier essentiel pour les entreprises de toutes tailles. L'intelligence artificielle (IA) est souvent associée dans l'imaginaire à des machines humanoïdes autonomes ou à des robots sophistiqués. Pourtant, l’IA est aujourd'hui une technologie accessible au plus grand nombre. L'IA, correctement comprise et utilisée, peut s’avérer très utile à votre entreprise, quelle que soit sa taille.

Dans un contexte où les petites et moyennes entreprises cherchent à optimiser leurs opérations tout en innovant, l’IA générative représente une opportunité stratégique. Les dirigeants peuvent améliorer leur productivité, renforcer leur capacité d’innovation, proposer des services plus compétitifs. Ces outils permettent aux équipes de se concentrer sur des missions à haute valeur ajoutée. Selon une étude de PwC, l’automatisation des processus métier grâce à l’IA peut améliorer la productivité de 40 %.

Pour les TPE/PME en quête de compétitivité et d’agilité, l’intelligence artificielle générative représente une opportunité majeure. Son adoption reste encore limitée, il est donc essentiel d'accélérer leur intégration pour capitaliser leur potentiel. Les petites entreprises disposent aujourd’hui de moyens pour optimiser leurs ressources, anticiper les attentes du marché, rester compétitives.

Lire aussi: Tout savoir sur le PGE pour Auto-Entrepreneurs

Qu'est-ce que l'Intelligence Artificielle ?

Parler d’intelligence artificielle (IA) nécessite, au préalable, d’en définir les contours. Car si, jusqu’à très récemment, c’est l’image d’un robot à forme humanoïde qui était mobilisée, désormais, c’est plutôt à ChatGPT que l’on pense. Quant à la Commission Nationale consultative des droits de l’homme, elle préconise, pour sa part, d’utiliser l’expression « système algorithmique d’aide à la décision » plutôt que celle d’ « intelligence artificielle », afin de contrer la tendance à « anthropomorphiser » les termes s’y référant. L’IA n’est pas un agent moral.

Et ce n’est que lors des discussions finales que les législateurs européens se sont accordés sur une acception assez proche de celle retenue par l’OCDE, en définissant un système d’intelligence artificielle comme « un système automatisé qui est conçu pour fonctionner à différents niveaux d’autonomie et qui peut, pour des objectifs explicites ou implicites, générer des résultats tels que des prédictions, des recommandations ou des décisions qui influencent les environnements physiques ou virtuels » ( art.

Les systèmes d’IA peuvent être intégrés dans des logiciels (logiciels de reconnaissance d’images, assistants virtuels, systèmes de reconnaissance vocale et faciale) ou intégrés dans des dispositifs physiques autonomes ; on parle alors de systèmes d’IA embarquée (robots, véhicules, drones, dispositifs médicaux). L'IA embarquée est conçue pour fonctionner localement sur un dispositif donné : elle peut prendre des décisions en temps réel sans qu’une connexion constante à un serveur distant soit nécessaire.

On peut aussi distinguer les IA génériques (ou généralistes), conçues pour traiter un large éventail de tâches dans un champ relativement étendu, des IA spécialisées, entraînées pour un usage plus spécifique ou pour opérer dans un contexte particulier. Les modèles de langage tels que GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3), développé par OpenAI et utilisé dans ChatGPT, sont des exemples d'IA générique. Ces types d’IA peuvent être utilisés pour des tâches variées telles que la génération de texte, la traduction, la compréhension du langage naturel, etc.

Une seconde difficulté réside dans le fait que l’intelligence artificielle se nourrit de données : de données privées, de données publiques, de données techniques, de données personnelles, d’images, de sons, de textes, etc. Ces différentes sources d’approvisionnement, qui permettent à la machine d’« apprendre », sont extrêmement variées : certaines sont encadrées, d’autres protégées, d’autres, encore, sont librement accessibles. L’IA est donc tributaire des données disponibles.

Lire aussi: Conditions Auto-Entrepreneur

Les recherches sur l’IA sont relativement anciennes : les architectures et les techniques d’apprentissage existent depuis plusieurs décennies et le déploiement de systèmes d’IA, notamment dans l’industrie, ne date pas d’hier. Mais on assiste à une accélération très rapide du leur développement grâce aux progrès réalisés dans le traitement des données, notamment avec la montée en puissance des capacités de calcul.

La diffusion de systèmes d’IA dite générative est, en revanche, plus récente, avec l’arrivée de ChatGPT d’Open AI (novembre 2022), Bard de Google (mars 2023) ou encore Anthropic, pour ne citer que les systèmes ayant bénéficié de la puissance de frappe des GAFAM qui les portent. Bien d’autres projets concurrents sont en cours de développement, y compris en Europe (Bloom développé à Saclay ou Mistral IA, une licorne française).

Les modèles d’IA sont entraînés sur des données. Plus les données seront nombreuses, disponibles et de qualité, plus l’IA pourra répondre à des besoins sectoriels précis. Ainsi, le secteur de la santé est, aujourd’hui, l’un des plus dynamiques en termes d’utilisation de l’IA. La disponibilité d’un grand nombre de données (notamment grâce aux objets connectés) permet le développement d’outils de médecine préventive très utiles. Le traitement de ces données et les efforts consentis en matière de recherche et développement (R&D) ont également permis d’affiner l’aide au diagnostic et au soin.

Le secteur des transports est aussi un exemple intéressant. On pense, bien sûr, au véhicule autonome, innovation sur laquelle les grands constructeurs automobiles rivalisent. Mais pour le grand public et les usagers des transports en commun ou multimodaux, des applications largement utilisées comme WAZE ou CITYMAPPER sont, aussi, des cas concrets d’utilisation de calculateurs prédictifs. L’IA au service d’une gestion plus efficace de l’espace urbain est aussi en plein essor.

Les politiques d’open data ont également permis le développement de nouveaux outils et conduit à des avancées significatives dans le domaine de l’IA. En rendant certaines données disponibles, gratuitement et sans restriction d’accès, elles visent à favoriser la transparence mais aussi à encourager l’innovation et le développement de nouvelles applications pour le bénéfice du plus grand nombre.

Lire aussi: Étude de marché : le guide ultime

La loi du 7 octobre 2016 pour une République numérique a élargi le champ des données publiques devant être mises à disposition du public. Leur réutilisation est, sauf exceptions, gratuite et ne peut être restreinte que pour des motifs d’intérêt général. La Directive 2019/1024/UE concernant les données ouvertes et la réutilisation des informations du secteur public prévoit que les données des entreprises investies d’une mission de service public soient également intégrées dans le champ de l’open data.

Un algorithme est un ensemble ordonné et fini d’opérations qui doivent être menées dans l’ordre pour résoudre un problème. La CNIL le définit sur son site comme « la description d’une suite d’étapes permettant d’obtenir un résultat à partir d’éléments fournis en entrée. Par exemple, une recette de cuisine est un algorithme permettant d’obtenir un plat à partir de ses ingrédients ! Les algorithmes sont essentiels pour le fonctionnement des systèmes d’intelligence artificielle.

L’un des principaux facteurs de l’accélération du développement de l’IA est l’évolution des algorithmes d’apprentissage automatique (Machine Learning ou ML). Ces technologies sont de plus en plus accessibles. De nombreux algorithmes sont disponibles gratuitement en open source et peuvent être utilement intégrés dans des solutions d’IA adaptées aux besoins des PME. Or, si plus de 8 entreprises sur 10 utilisent des logiciels open source, les PME ont moins recours à ces technologies que les grandes entreprises9.

Il est certes plus à la portée des grandes organisations, dotées de services informatiques, de s’en emparer. Mais les PME peuvent externaliser et faire appel à des experts, pour autant qu’elles soient sensibilisées aux gains que peut procurer l’IA (car il est nécessaire d’établir, préalablement, pourquoi l’on veut recourir à l’IA).

L’OCDE définit l’IA générative comme « un type de modèle d’IA spécialement conçu pour produire de nouveaux éléments de contenu numérique (texte, image, audio, vidéo, code logiciel, entre autres), notamment lorsque ce genre de modèle est utilisé dans des applications et les interfaces utilisateur correspondantes. Les systèmes d’IA générative sont généralement construits comme des systèmes d’apprentissage automatique entraînés à l’aide de vastes ensembles de données. Leur fonctionnement consiste à prédire les mots, pixels, formes d’ondes, points de données, etc.

Dans un contexte de mutation technologique rapide, la présentation par Open AI de la version grand public de ChatGPT en 2022 a fait l’effet d’une petite déflagration. Le déploiement de l’interface grand public avait pour but d’améliorer l’apprentissage du système ; les utilisateurs sont amenés de la sorte à participer au développement de l’outil.

L’intelligence artificielle, si elle n’est pas nouvelle dans ses fondements, évolue extrêmement rapidement. On peut parler d’une technologie de rupture ; elle aura des impacts qu’on peut encore difficilement mesurer sur l’économie mondiale (1ère partie). Mais l’IA ne peut rester l’apanage des grandes organisations.

Les Avantages de l'IA pour les PME

L’intégration de solutions d’intelligence artificielle offre des bénéfices tangibles en termes de productivité et d’efficacité. En rendant les processus plus fluides, l’IA permet de réduire les coûts opérationnels (support, maintenance, traitement des données). L’analyse prédictive permet d’exploiter les données internes et externes pour anticiper des tendances, ajuster les stocks, prévoir la demande ou optimiser les campagnes marketing. Les algorithmes d’IA peuvent analyser le comportement des clients pour proposer des recommandations sur mesure, adapter les parcours utilisateurs ou automatiser des interactions via des chatbots intelligents.

Cette classification repose sur des critères comme l’expéditeur, le contenu ou l’urgence du message. En parallèle, des systèmes de génération de contenu comme les assistants intelligents peuvent rédiger des réponses standardisées ou personnalisées. Ces technologies réduisent le temps de traitement, améliorent la qualité des échanges professionnels (moins d’oublis, des solutions adaptées aux problématiques courantes).

Les processus administratifs, certes nécessaires, sont souvent répétitifs et gourmands en temps. Ces technologies peuvent automatiser la création de factures, de devis, la gestion des plannings ou encore la rédaction de comptes-rendus. La majorité des entreprises doivent intégrer des algorithmes génératifs intelligents pour réduire leurs coûts ou gagner en efficacité dans les processus métier. Cette tendance se confirme en France : les PME utilisent ces outils pour rationaliser leurs opérations ou alléger les charges administratives.

La production des supports de communication est entièrement repensée. Selon une étude Sopra Steria Next (2023), l’utilisation quotidienne des technologies intelligentes devrait doubler, voire tripler d’ici 2028.

Les chatbots intelligents répondent automatiquement aux questions des clients. Ils interprètent les requêtes, suggèrent des solutions adaptées, s’améliorent grâce à l’analyse des interactions précédentes. Ces outils permettent d’optimiser les coûts, de renforcer l’engagement client avec des réponses précises. Une entreprise de retail équipée d’un chatbot peut traiter la majorité des demandes basiques, comme le suivi de commandes, sans intervention humaine. Ces solutions s’adaptent aux besoins des clients en temps réel pour renforcer la personnalisation.

Les entreprises à l'international utilisent ces outils pour simplifier les négociations commerciales (traductions instantanées des échanges écrits ou oraux) ou assurer un support multilingue.

Pour concevoir des supports graphiques percutants, il existe des solutions pour générer des visuels à partir de simples instructions textuelles. Selon une étude de Sopra Steria Next (2023), les algorithmes intelligents dans la création visuelle optimisent l’impact des campagnes (baisse des coûts de production).

L’intelligence artificielle bouleverse la gestion des campagnes marketing en combinant personnalisation, efficacité et adaptabilité. La création de contenus personnalisés est radicalement simplifiée, adaptée aux segments de clientèle. Elle génère plus d’engagements pour un taux de conversion en hausse. Comment segmenter précisément les audiences ? Via l’analyse des comportements clients, des données démographiques ou des interactions en ligne.

Une fois les campagnes optimisées en temps réel (cf. Norauto a combiné les ventes en ligne et en magasin pour optimiser ses campagnes grâce à Google Ads, soutenu par l’IA. Les acteurs du e-commerce utilisent l’IA pour concevoir des publicités ciblées sur les réseaux sociaux ou ajuster les enchères publicitaires en temps réel. Une marque peut générer des descriptions de produits ou des visuels selon les groupes démographiques, elle peut automatiser des recommandations ou des offres promotionnelles, toujours dans une recherche de fidélisation.

Un recrutement simplifié. Des outils analysent les CV avant de pré-sélectionner les candidats selon des critères objectifs. Une formation sur mesure avec gestion des talents. L’IA facilite également la création de formations personnalisées. Une optimisation des plannings.

L’IA générative accélère la conception des produits. Pour cela, elle optimise les processus, du brainstorming à la production, via l'analyse des données, des tendances. L’adoption de ces technologies dans le développement de produits réduit les coûts de conception, diminue le cycle de développement. L’IA améliore la précision grâce à la détection des points faibles dans les conceptions ou les simulations de l’impact de certaines décisions de design.

En 2023, 31 % des entreprises françaises déclarent utiliser l’intelligence artificielle dans leurs activités marketing, selon une étude d’IBM. Elles peuvent extraire des insights exploitables à partir de vastes ensembles de données. Cela facilite une prise de décision rapide.

Applications concrètes de l'IA pour les PME

• Générer du contenu: Plusieurs logiciels d'IA générative permettent d'optimiser le marketing, la communication et la relation client.
• Aide à la décision: Production de reportings décisionnels et de production.
• Création de sites internet: L'IA facilite la création de sites web.

Ces usages innovants sont surtout répandus dans le secteur des services.

Tableau récapitulatif des bénéfices de l'IA

Comment les PME peuvent-elles adopter l'IA?

Un premier axe vise à mettre l’IA à la portée des PME. Beaucoup de PME-TPE ne savent pas ce que peut leur apporter l’IA ni, a fortiori, vers qui se tourner pour développer une ou des applications qui pourraient répondre à leurs besoins. Les PME n’ont que rarement la surface financière suffisante pour embaucher un expert capable de déployer un système d’IA dans l’entreprise. Cette difficulté peut être surmontée en se tournant vers des fournisseurs de services et des éditeurs de solutions d’IA.

Des programmes ont déjà été lancés, notamment dans le cadre de France 2030, pour faciliter l’adoption de l’IA par les PME. Les start-ups jouent un rôle clé dans la diffusion de l’IA, en particulier auprès des PME. Elles peuvent proposer des solutions adaptées à des cas d’usage particuliers.

Pour inciter les PME à s’intéresser aux potentialités des solutions d’IA, le réseau des CCI considère qu’il faut privilégier une approche sectorielle. Encourager le développement de partenariats entre entreprises industrielles et entreprises technologiques peut conduire à faire émerger une expression des besoins.

Les évolutions technologiques interviennent à un rythme nettement plus soutenu que l’offre de formations correspondantes. Au sein même des entreprises, la résistance au changement constitue un frein à l’adoption de l’IA qu’une formation appropriée pourrait tempérer.

Il apparaît, en outre, souhaitable de former le plus largement possible au « bon usage » des IA génératives qui sont appelées à intégrer à très court terme les outils numériques disponibles en entreprise : d’une part pour faire monter les collaborateurs en compétence, et d’autre part pour éviter des comportements à risque (fuite de données, révélation de secret des affaires, etc.).

Les petites entreprises n’auront cependant pas toujours les moyens de mettre en place des programmes de formation en interne. Des dispositifs de soutien existent, mais ils sont limités soit dans le temps soit dans leur objet. Parallèlement, la gestion des données doit monter en puissance dans les entreprises.

Les start-ups innovantes sont très souvent confrontées à des problèmes de financement et il est important de prendre des mesures afin d’éviter qu’elles ne quittent le territoire national pour s’installer là où l’écosystème est plus favorable.

Dans certains secteurs, les délais d’obtention des certifications nécessaires à la mise sur le marché systèmes d’IA sont très longs. Il en découle des difficultés de financement qui ont pu conduire à l’abandon d’un certain nombre de projets pourtant très prometteurs. Le principe des bacs à sable réglementaire permet de mettre en place un cadre propice à l’innovation des PME.

Avant d’intégrer l’intelligence artificielle, une entreprise doit commencer par évaluer objectivement ses besoins réels et ses capacités internes. Une fois les besoins identifiés, vient l’étape du choix des solutions d’intelligence artificielle les plus adaptées. L’adoption de l’intelligence artificielle ne peut se faire sans un investissement dans les compétences humaines et un accompagnement structuré. La formation est le premier levier à activer.

Les Chambres de Commerce et d’Industrie (CCI) proposent un accompagnement de terrain, particulièrement utile pour les entreprises en phase de réflexion ou de structuration de projet IA. Financer un projet IA est possible grâce à de nombreux dispositifs publics ou régionaux. Pour gagner du temps dans la recherche de financements, Les-aides.fr permet de consulter les dispositifs financiers permettant le financement de votre projet.

L’intelligence artificielle trouve aujourd’hui des applications opérationnelles dans tous les secteurs. En partant de besoins métier concrets, les entreprises peuvent tirer profit de l’IA pour gagner en efficacité, en réactivité et en performance.

Les défis et les limites de l'IA

Si l’intelligence artificielle offre de puissants leviers d’optimisation, elle n’est pas neutre en matière d’empreinte carbone. Mettre en place un projet d’intelligence artificielle sans en mesurer les effets revient à piloter à l’aveugle. L’un des enjeux majeurs est d’évaluer le retour sur investissement (ROI) d’un projet IA.

Pourtant, la complexité et le coût de mise en œuvre de l'IA ont considérablement diminué au cours des dernières années. De nombreux fournisseurs proposent des solutions d'IA (dites génériques) prêtes à l'emploi, éventuellement personnalisables, qui peuvent être facilement intégrées dans les opérations d'une entreprise.

Une des principales difficultés réside dans l’identification des besoins métier précis pour la création de cas d’usage. L’IA bouscule le monde du travail et génère de nombreuses interrogations.

En revanche, il est important de définir une politique en interne relative à l’utilisation de ces outils. Il existe une multitude de solutions IA clés en main disponibles sur le marché, gratuites ou payantes.

Alors que les solutions d'IA génériques prêtes à l'emploi ont une application plus générale, les solutions IA spécifiques visent à résoudre un problème ou améliorer une fonction précise, identifiés par l’entreprise. Ce type de solution présente aussi l'avantage d'assurer la protection des données de l'entreprise.

balises: #Pme

Articles populaires:

• Financer une formation avec le CPF
• Êtes-vous finançable ?
• Horaires du Centre des Impôts de Muret
• Informations sur SARL M ET N et M ET R
• Optimisation fiscale et case 2OP