ETI augmentée : l’intelligence artificielle comme levier de croissance

Sous l’impulsion des technologies disruptives et des nouvelles attentes des clients, les organisations sont nombreuses à avoir entamé leur transformation : celle de leurs outils, métiers et procédés, mais aussi leur transformation culturelle et managériale. Les start-ups ont été les premières structures à mesurer le potentiel et les enjeux de l’intelligence artificielle pour les modèles de création de valeur : gain de temps, automatisation des tâches complexes et répétitives, amélioration de l’efficacité des processus et de la relation client, production personnalisée et à la demande, montée en compétences des métiers traditionnels, réduction de l’impact environnemental, fiabilité des contrôles qualité… De quoi séduire les ETI, dont la force réside justement dans l’agilité que leur confère leur taille.

Si l’intelligence artificielle présente des atouts en termes de production, elle constitue surtout un levier de performance et d’optimisation manifeste pour les activités logistiques et les fonctions transverses : supply-chain et demand forecasting, mais aussi directions financières, contrôle de gestion et ressources humaines. Les ETI françaises ont tout à gagner à recourir à ces innovations, notamment au machine learning et à l’analyse prescriptive, méthode rationnelle alliant le big data à la business intelligence. Les entreprises qui choisiront aujourd’hui d’investir dans ces solutions seront celles qui, demain, feront la différence sur leur marché et seront à même de développer considérablement leur offre de services et leur portefeuille clients.

Pour ce faire, les ETI doivent avant tout prendre conscience des avantages multiples que leur apporterait le recours à l’intelligence artificielle... et réaliser l’ampleur du manque à gagner actuel. Se posent également des questions d’ordre technique, qu’il s’agisse de la gestion des données ou de la maîtrise des enjeux de cybersécurité inhérents à la digitalisation de la chaîne de valeur. C’est pourquoi l’implémentation de l’intelligence artificielle dans les ETI ne pourra se faire sans un réel travail d’accompagnement, d’acculturation et de formation dispensé par des experts, à la fois auprès des dirigeants et collaborateurs. D’ailleurs, les profils de ces derniers évoluent d’ores et déjà au gré des innovations : en témoignent l’émergence de nouveaux métiers d’avenir liés à la data – data scientist, data engineer, ingénieur DevOps –, mais aussi et surtout l’arrivée imminente de nouvelles spécialités professionnelles propres à l’intelligence artificielle.