Mythe #1 : L’intelligence artificielle est trop coûteuse pour être accessible aux PME.

Cette semaine, nous abordons l’un des mythes les plus persistants : l’idée que l’IA est trop coûteuse et inaccessible pour les PME.

Je comprends pourquoi cette perception est répandue. Une recherche rapide sur les cas d’usage de l’IA en manufacturier renvoie souvent à des projets d’entreprises de grande envergure, avec des investissements massifs et des équipes de data scientists.

Si j’étais dirigeante de PME, je conclurais probablement que ces technologies ne sont pas à ma portée. Et c’est une réaction que j’entends souvent.

Mais la réalité est tout autre : aujourd’hui, l’IA est plus accessible que jamais. De nombreux outils permettent aux PME

• d’automatiser des tâches
• d’optimiser leurs processus
• d’améliorer leur productivité à moindre coût

Loin des projets médiatisés et ambitieux, ce sont souvent les initiatives modestes, mais bien ciblées, qui offrent les meilleurs retours sur investissement.

Mieux encore, certains projets ne nécessitent pas de compétences techniques poussées et peuvent être menés par vos propres équipes.

Comprendre l’IA : les fondamentaux

On peut définir l’IA comme étant un ensemble de théories et de techniques visant à réaliser des machines capables de simuler l’intelligence humaine.

Il existe plusieurs types d’IA:

1. Automatisation des processus (RPA) : Ces « robots logiciels » automatisent des tâches répétitives, comme la saisie de données, la gestion de factures ou la mise à jour de bases clients.
2. Apprentissage automatique (Machine Learning) : Ces systèmes analysent des données pour détecter des tendances et prédire des résultats (ex : prévision des ventes, optimisation des stocks).
3. IA générative : Capable de créer du contenu (texte, images, audio), elle offre des opportunités dans la production de documents, la communication ou la création marketing.

L’optimisation des processus : un excellent point de départ

Si les chatbots et les assistants virtuels attirent l’attention, les gains les plus immédiats pour une PME se trouvent souvent dans l’automatisation et l’optimisation des processus internes.

Ces initiatives permettent d’accroître l’efficacité, de réduire les erreurs et de libérer du temps pour des tâches à plus forte valeur ajoutée.

Comment identifier les meilleures opportunités d’automatisation pour votre entreprise?

Il existe plusieurs façons d’identifier des opportunités d’automatisation: faire une cartographie des processus ou encore une analyse basée sur vos indicateurs de performance.

Une des manières les plus simples et efficaces est de réaliser une étude de temps:

• Demandez à vos employés de suivre le temps passé sur leurs tâches quotidiennes durant deux semaines.
• Analysez les résultats pour identifier les activités chronophages et répétitives.
• Distinguez les tâches essentielles de celles qui pourraient être automatisées ou éliminées.

Pourquoi est-ce important de prendre le temps de réaliser cette étude?

Parce qu’il existe souvent une différence entre notre perception du temps requis pour une tâche versus la réalité.

Aussi, ces informations vous permettront même peut-être d’éliminer certaines tâches (automatiser avec l’IA c’est bien, mais automatiser une tâche inutile n’apporte pas de réelle valeur ajoutée – le fameux “garbage in, garbage out”). 

Lorsque nous avons réalisé cet exercice chez Amazon, nous avons été surpris du temps requis par nos superviseurs pour remplir des rapports manuels (et oui, ça existe chez Amazon aussi). Lorsque nous avons validé l’importance de ces rapports avec les destinataires, nous avons réalisé qu’ils n’étaient même pas consultés!

La meilleure solution n’était donc pas d’automatiser, mais plutôt d’éliminer le rapport en question. C’est en prenant le temps d’analyser les résultats de l’étude de temps que nous avons pu prendre la meilleure décision pour l’entreprise.

Quelles sont les prochaines étapes ?

Une fois l’opportunité identifiée, voici comment structurer votre projet:

1. Définir les bénéfices attendus : Gain de temps, réduction des coûts, amélioration de la qualité, etc. Cette étape vous permettra de recueillir les informations nécessaires pour l’analyse de rentabilité (business case).
2. Évaluer les outils existants : Votre entreprise utilise-t-elle déjà des solutions pouvant intégrer l’IA ? Votre système actuel vous permet-il de créer des automatisations? Ne cédez pas à la tentation d’intégrer un nouveau logiciel pour chaque opportunité; commencez d’abord par maximiser l’utilisation de ceux que vous avez déjà en place.
3. Choisir la bonne technologie : Il existe des solutions d’automatisation no-code (Make, Zapier), des plateformes d’automatisation (UiPath, Power Automate, Automate Anywhere), ainsi que des solutions sur mesure. Le choix de la solution technologique dépendra de la complexité de votre cas d’usage.
4. Lancer un projet pilote : Commencez petit, mesurez les résultats, ajustez avant un déploiement plus large. Plusieurs plateformes d’automatisation offrent des périodes d’essai, prenez-en avantage.
5. Assurer l’adoption : Formez vos équipes, communiquez les bénéfices et accompagnez le changement. Le meilleur outil au monde ne vaut rien s’il n’est pas bien utilisé.

Conclusion

L’automatisation n’a peut-être pas l’effet “wow” d’un chatbot qui parle à vos clients, mais ce qui est réellement important, c’est d’améliorer votre rentabilité et votre efficacité. Même quand il s’agit d’IA, le focus devrait demeurer sur le retour sur investissement.

Et vous, avez-vous déjà testé des solutions d’automatisation dans votre entreprise ? Quels ont été vos résultats ? Partagez votre expérience en commentaire !

P.S. Le format de l’infolettre ne permet pas de partager certains outils/graphiques de manière optimale. N’hésitez pas à m’envoyer un message en privé si vous voulez davantage d’information sur le sujet.

*N.B. Cet article a été pensé et rédigé par un humain, puis révisé par un IA.