PME : comment maximiser le ROI de l'IA générative
Moins que les autres les PME peuvent se permettre de perdre de l'argent. Avec bien souvent des marges réduites et une trésorerie limitée, difficile parfois d'expérimenter et de prendre des risques. Mais il est tout autant difficile de passer à côté des opportunités de l'IA générative. Alors, comment garantir un retour sur investissement en la matière ? Voici nos conseils.
Identifier le besoin métier
Le déploiement d'une stratégie d'IA générative exige une préparation méthodique. La première étape : identifier précisément un besoin métier concret. Il ne s'agit pas simplement d'adopter l'IA pour suivre une tendance, mais de répondre à des problématiques opérationnelles. Cette analyse doit s'accompagner d'une évaluation rigoureuse des coûts, incluant non seulement l'acquisition de la solution, mais aussi la formation des équipes et les éventuelles adaptations des processus existants.
La mesure de la performance constitue le second pilier de cette approche. Les indicateurs clés de performance (KPI) doivent être directement corrélés aux investissements réalisés : augmentation du chiffre d'affaires, optimisation des ressources humaines, gains de productivité, amélioration de la satisfaction client... Ces KPI serviront de boussole pour évaluer le succès d'un projet. Une feuille de route précise, échelonnée sur quelques mois, permet ensuite de mesurer les progrès réalisés. "L'analyse des processus permet d'identifier les points de friction que l'IA peut résoudre. In fine, l'IA générative doit servir deux objectifs : optimiser les coûts par l'automatisation ou développer de nouveaux services", rappelle Françoise Soulié, directrice scientifique du Hub France IA, association d'experts qui a déjà accompagné plus de 130 PME dans leur stratégie d'IA depuis 2019.
Recruter ou internaliser ?
Une fois le besoin identifié se pose la question de la mise en œuvre : quel modèle d'IA choisir ? Faut-il opter pour une solution propriétaire ou open source ? Comment constituer l'équipe projet ? Pour les PME soucieuses d'efficacité, Françoise Soulié recommande de privilégier les solutions SaaS existantes. En France, de nombreuses start-up se sont spécialisées par secteur d'activité et proposent des outils d'IA prêts à l'emploi, facilement intégrables aux workflows existants. Une approche particulièrement adaptée aux PME qui ne peuvent se permettre de longs cycles de R&D.
La directrice scientifique du Hub France IA met également en garde contre les recrutements externes précipités : "J'ai vu des PME recruter de jeunes data scientists fraîchement diplômés qui sont repartis au bout de deux mois. Dans une petite structure, un data scientist isolé s'ennuie rapidement, sans équipe avec qui échanger. C'est un investissement perdu." Et de conseiller : "Il faut s'appuyer sur les collaborateurs déjà présents dans l'entreprise, ceux qui montrent un intérêt pour les données et les nouvelles technologies. Il faut les former, les faire monter en compétences. Avec la richesse des solutions disponibles sur le marché, c'est la stratégie la plus pertinente avant d'envisager, éventuellement, des développements plus poussés."
Le POC, l'ennemi des PME
C'est l'ennemi juré du ROI de l'IA, du moins dans les PME. Les phases d'expérimentation retardent la mise en production effective et privent l'entreprise de gains immédiats. "Surtout pas de POC ! C'est ce que j'appelle l'usine à POC : vous en faites un, vous le mettez dans un tiroir et vous le refermez. Aucun intérêt. On ne dépense pas de l'argent pour faire n'importe quoi", cingle Françoise Soulié. L'alternative ? Passer directement à l'implémentation de l'IA générative sur le cas d'usage identifié. Cette approche directe permet d'obtenir des retours immédiats et d'ajuster le système en temps réel. Une méthodologie agile particulièrement adaptée aux contraintes des PME qui privilégie l'efficacité opérationnelle aux expérimentations sans fin.
Une fois le premier projet d'IA générative réussi, les PME entrent généralement dans une phase d'expansion. La clé du succès sur le long terme tient dans une approche progressive et pragmatique. Avant de multiplier les cas d'usage, les PME doivent optimiser leurs premiers développements et surveiller les solutions sur le marché susceptibles d'enrichir leurs processus existants. "On est dans une logique d'amélioration continue, pas de grands projets tunnel", précise la directrice scientifique du Hub France IA. Des cycles courts et des ajustements réguliers qui maximisent la réussite du retour sur investissement.