PME et ETI : faut-il acheter ou construire sa solution pour intégrer l'IA ?
L'IA aide les PME à automatiser et à se démarquer. Elles doivent choisir entre développer en interne ou acheter selon leurs besoins et capacités.
L’IA s’impose comme un levier stratégique incontournable pour les entreprises et particulièrement pour les PME et ETI en quête de croissance et de compétitivité.
Cependant, une question stratégique se pose : vaut-il mieux développer sa propre solution d’IA ou opter pour une solution existante ?
Ce choix détermine, non seulement, la direction stratégique mais également les investissements et la pérennité des outils choisis.
Nous devons examiner les éléments essentiels qui guident cette décision, afin d’optimiser le retour sur investissement (ROI) de ces solutions IA adaptées aux besoins des PME et ETI.
Les entreprises peuvent intégrer l’IA pour transformer la productivité quotidienne, adapter des processus complexes, ou encore pour en faire un atout différenciant dans leurs produits et services.
Dans le premier cas, les solutions d’IA contribuent à automatiser des tâches répétitives, libérant ainsi les équipes pour qu’elles se concentrent sur des missions à plus forte valeur ajoutée.
Dans un cadre plus de transformation, l’IA permet de repenser les processus, qu’ils soient génériques, comme la gestion de leads, ou spécifiquement adaptés aux besoins particuliers d’un secteur.
Enfin, l’intégration de l’IA, dans un produit ou service, positionne celle-ci comme une valeur stratégique qui renforce la compétitivité de l’entreprise face à ses concurrents.
Face à cette diversité d’applications, les dirigeants doivent se poser des questions clés pour déterminer la meilleure stratégie d’adoption.
Il est essentiel de bien comprendre les opportunités qui s’offrent à l’entreprise et le potentiel de retour sur investissement avant de faire un choix.
La décision dépend souvent de la valeur stratégique que peut apporter l’IA et de la qualité des données dont dispose l’entreprise.
Par ailleurs, la mise en œuvre d’une solution IA nécessite une planification rigoureuse pour garantir une intégration efficace et durable, ce qui inclut la sélection des bons partenaires, selon la complexité des besoins. Une fois les opportunités d’IA identifiées, la question de la mise en œuvre se pose : quelles compétences sont nécessaires pour construire une solution en interne ? À quel moment devient-il judicieux d’acheter une solution externe ? Et, surtout, comment choisir le bon fournisseur ?
Contrairement à un logiciel classique, une solution d’IA requiert un investissement continu dans la personnalisation et l’évolution des modèles, notamment pour les connecter aux données de l’entreprise et à des sources externes. Comprendre les processus à optimiser est primordial pour adapter l’IA aux besoins spécifiques de l’entreprise.
La performance d’une IA doit, en outre, être maintenue et améliorée en continu, en tenant compte des retours des utilisateurs. Cela impose une approche agile et réactive.
Ainsi, les entreprises avec des besoins génériques peuvent envisager une solution mutualisée, plus rapide et économique, alors que celles confrontées à des enjeux particuliers nécessitent souvent un partenariat étroit avec un prestataire capable de répondre aux spécificités de leur contexte.
Développer une solution IA en interne présente de gros avantages et notamment une maîtrise totale du produit, permettant une personnalisation poussée, ainsi qu’un gain stratégique si l’IA devient un véritable avantage compétitif.
Cependant, ce choix demande des ressources humaines spécifiques et rares, comme des ingénieurs en IA, en logiciels et en données, des designers, et des managers de produit, des profils souvent attirés par des startups.
En outre, l’investissement est conséquent, et une équipe interne pourrait manquer de la rapidité nécessaire face à des acteurs externes déjà expérimentés.
De l’autre côté, acheter une solution IA prête à l’emploi présente des avantages substantiels.
En effet, l’accès à une équipe de spécialistes expérimentés garantit une expertise solide. Pour des besoins moins spécifiques, cette option assure un retour sur investissement rapide sans exiger un investissement initial aussi important.
Cependant, cette alternative comporte aussi des contraintes, notamment en termes de sécurité des données, car l’intégration doit se faire sans compromettre la confidentialité des informations.
De plus, il est très important que le prestataire choisi soit en mesure d’adapter et d’améliorer la solution en fonction des besoins évolutifs des utilisateurs finaux.
Pour les PME et ETI, l’intégration de l’IA peut être abordée en trois étapes clés. Il faut d’abord réaliser un audit interne pour identifier les processus susceptibles d’être optimisés par l’IA.
Une fois ces opportunités identifiées, l’entreprise peut définir ses priorités en analysant les processus à gérer en interne et ceux qu’elle peut externaliser, en tenant compte de ses propres capacités en matière d’IA.
Enfin, la sélection des fournisseurs doit être réfléchie : les solutions prêtes à l’emploi seront efficaces pour les besoins standards, tandis que les entreprises avec des besoins spécifiques devront collaborer avec des partenaires capables de personnaliser et de soutenir le développement de l’IA.
En conclusion, pour une PME ou ETI, la stratégie IA repose sur une compréhension approfondie de ses processus internes, ainsi qu’une évaluation rigoureuse de ses capacités et de celles de ses partenaires potentiels. En identifiant clairement ses priorités et en s’entourant des bons acteurs, l’entreprise pourra intégrer l’IA de manière durable et transformer ses opérations pour en retirer un impact pérenne et significatif.