Par où commencer pour intégrer l’IA dans une PME ?
La première étape, c’est le diagnostic. Il s’agit d’évaluer le niveau de maturité de l’entreprise face à l’IA : a-t-elle déjà des usages, même informels ? Dans beaucoup de cas, nous découvrons un usage "anarchique" : les salariés s’en servent à titre personnel, sans cadre défini. C’est ce qu’on appelle le "shadow AI". Le premier levier consiste donc à structurer cette pratique : établir des règles, outiller les équipes et, parfois, annexer à certains contrats de travail des clauses de bon usage de l’IA.
Une fois ce cadre posé, quelle est la marche suivante ?
La structuration technique. Certaines entreprises déploient des environnements sécurisés, comme des versions internes de ChatGPT, afin d’encadrer les échanges. Mais il ne faut pas se précipiter. Beaucoup d’entre elles reviennent en arrière après avoir voulu tout transformer d’un coup. La bonne approche consiste à découper les processus métier en briques élémentaires et à identifier celles sur lesquelles l’IA peut apporter un vrai gain : gain de temps, meilleure qualité ou soutien à la décision.
Cela demande-t-il beaucoup de moyens ?
Pas forcément. Le coût d’un diagnostic et d’une feuille de route se chiffre en quelques milliers d’euros. Le principal investissement, c’est le temps interne. Nous estimons qu’il faut au minimum un demi-équivalent temps plein pour piloter la démarche, tester les outils et valider les résultats. En revanche, les abonnements d’outils type ChatGPT restent abordables : quelques dizaines d’euros par mois et par collaborateur. Une PME d’une centaine de personnes peut mener une première transformation significative pour moins de 100 000 €.
Faut-il recruter des spécialistes ?
Non, pas au début. Pour un usage simple — amélioration des process ou rédaction automatisée -, les compétences existent souvent déjà en interne. Il suffit d’identifier les salariés les plus curieux, souvent déjà utilisateurs à titre personnel, et de les impliquer. On voit d’ailleurs émerger des binômes efficaces entre jeunes salariés, familiers des outils d’IA, et collaborateurs plus expérimentés, qui connaissent les métiers. Cette complémentarité favorise l’adoption et l’efficacité.
Comment former les équipes pour qu’elles utilisent l’IA de manière efficace et responsable ?
La formation est essentielle. Chaque collaborateur doit comprendre ce qu’est l’IA, ses biais et ses limites. L’idée, c’est que chacun ait un niveau de connaissance suffisant pour utiliser l’IA en toute conscience. Nous mettons donc en place un parcours simple : formation, test de validation, puis autorisation d’usage donnée par l’entreprise. C’est un moyen d’éviter les erreurs et les hallucinations et de responsabiliser les utilisateurs.
La donnée est le moteur de l’IA. Comment progresser sans base de données structurée ?
C’est vrai, la donnée est le nerf de la guerre… mais toutes les entreprises n’ont pas besoin de passer par là pour démarrer. Les premières applications — rédaction, gestion d’e-mails, traitement de tableaux Excel, synthèse de rapports — ne nécessitent pas de données internes. En revanche, lorsque l’on veut créer de la valeur à partir de ses propres données, il faut passer à un autre niveau de maturité : recruter un data scientist, organiser la collecte et la structuration des données, et parfois revoir les processus à la source. C’est une étape que très peu de PME ont encore franchie.
Quelles sont, selon vous, les clés d’une adoption réussie de l’IA en entreprise ?
Les entreprises doivent avancer pas à pas, en commençant par un premier cas d’usage simple, qui parle à tous et permet de gagner du temps, avant de se lancer dans des projets plus complexes. L’adoption doit rester humaine : chacun doit trouver sa place dans ce nouvel environnement. Il est essentiel d’embarquer les équipes, de les rassurer et de les accompagner. L’IA ne remplace pas l’esprit critique : elle analyse et synthétise, mais la décision, l’intuition et la vision restent humaines. Enfin, il est important de garder à l’esprit que l’IA ne peut pas tout faire du jour au lendemain ; sa mise en place demande du temps.
