L'utilisation de l'IA en entreprise : une opportunité en croissance pour les PME

L'intelligence artificielle (IA) est en train de remodeler le paysage numérique des entreprises à travers le monde, et les PME québécoises ne font pas exception. Cet article explore le portrait actuel des entreprises canadiennes relativement à l'adoption de l'IA ainsi que les opportunités offertes par l'IA pour les petites et moyennes entreprises.

Qui adopte l'IA et pourquoi ?

L'IA n'est plus réservée aux grandes entreprises technologiques. Aujourd'hui, même les PME commencent à comprendre son potentiel pour améliorer leurs processus et renforcer leur compétitivité. Selon une analyse publiée en juin 2024 par Statistique Canada, environ 6,1% des entreprises canadiennes avaient déjà intégré l'IA pour produire des biens et offrir des services. Cette tendance est particulièrement marquée dans certains secteurs, notamment les services professionnels et l'industrie de l'information.

L’analyse révèle que les motivations pour adopter l'IA varient. Les entreprises qui l'utilisent cherchent le plus souvent à améliorer l'efficacité des processus internes, à réduire les coûts, et à innover dans la production de biens et la prestation de services. Parmi les 6,1% des entreprises utilisant l’IA, les applications les plus courantes incluent le traitement du langage et la communication, la vision par ordinateur et la reconnaissance d'images, ainsi que l'analyse et le traitement des données.

Voici les taux d'utilisation de l'IA par type d'application ainsi qu'une brève description pour chacune d'elle.

Applications de traitement du langage et de communication

• 28,9%, le Traitement du langage naturel : Permet aux machines de comprendre et d'interagir avec le langage humain. Utilisé dans des applications telles que les chatbots et l'analyse de sentiments pour améliorer l'interaction avec les clients.

• 27,0%, l'Analyses de textes utilisant l'IA : Consiste à extraire des informations significatives de données textuelles, comme le résumé automatique de documents et la classification de texte, utile pour analyser les retours clients et optimiser les contenus.

• 26,5%, les Agents virtuels ou robots conversationnels : Systèmes automatisés qui interagissent avec les utilisateurs via des interfaces de chat ou vocales, utilisés pour répondre aux questions des clients et fournir des informations, améliorant ainsi le service à la clientèle.

• 21,9%, les Grands modèles de langage : Modèles avancés capables de générer du texte et de comprendre des contextes complexes. Utilisés dans des applications variées, de la rédaction de contenu à l'assistance virtuelle.

• 18,1%, la Reconnaissance de la parole ou de la voix utilisant l'IA : Technologie qui permet aux machines de comprendre et d'interpréter la parole humaine, utilisée dans des applications telles que les assistants vocaux pour améliorer l'accessibilité et faciliter les interactions avec les clients.

Vision par ordinateur et reconnaissance d'images

• 21,8%, la Reconnaissance des images ou des motifs : Technologie qui permet aux systèmes de reconnaître et d'interpréter des images, utilisée dans des applications comme la sécurité (reconnaissance faciale) et le contrôle qualité dans la fabrication.

• 4,7%, la Vision industrielle ou par ordinateur : Permet aux machines de "voir" et d'interpréter des images dans des contextes industriels, utilisée pour des tâches comme l'inspection visuelle et le suivi des produits.

Analyse et traitement des données

• 25,0%, l'Analyses de données utilisant l'IA : Utilisation d'algorithmes d'IA pour examiner des ensembles de données complexes et en tirer des conclusions, permettant aux entreprises de prendre des décisions éclairées, comme la prévision des ventes.

• 20,1%, l'Apprentissage automatique : Capacité des systèmes à apprendre à partir de données et à s'améliorer au fil du temps sans être explicitement programmés, utilisé pour prédire les comportements des clients et personnaliser les recommandations.

• 6,1%, les Systèmes décisionnels automatisés utilisant l'IA : Systèmes qui aident à prendre des décisions basées sur des données en automatisant l'analyse et l'évaluation des informations, couramment utilisés dans des domaines comme la finance et les ressources humaines.

Automatisation et optimisation des processus

• 15,2%, l'Automatisation du marketing utilisant l'IA : Permet d'automatiser les campagnes de marketing, d'analyser les comportements des consommateurs et de personnaliser les offres, gérant des tâches comme l'envoi d'e-mails ciblés et la gestion des réseaux sociaux.

• 2,6%, l'Automatisation des processus robotisés : Utilisation de logiciels pour automatiser des tâches répétitives dans les processus d'affaires, améliorant l'efficacité et réduisant les erreurs humaines, souvent utilisées dans la comptabilité et la gestion des données.

Technologies émergentes

• 4,4%, les Réseaux neuronaux  : Modèles d'IA inspirés du fonctionnement du cerveau humain, utilisés pour des tâches complexes telles que la reconnaissance d'images et le traitement du langage, permettant des analyses avancées.

• 2,6%, la Réalité augmentée : Superposition d'éléments virtuels à la réalité pour offrir une expérience immersive, utilisée dans le marketing, la formation et le divertissement.

• 1,9%, l'Apprentissage approfondi  : Sous-catégorie de l'apprentissage automatique utilisant des réseaux neuronaux profonds pour traiter des données complexes, souvent utilisée dans des applications telles que la reconnaissance vocale et la vision par ordinateur.

• 1,0%, la Biométrie : Technologie utilisant des caractéristiques physiques (comme les empreintes digitales ou la reconnaissance faciale) pour identifier ou vérifier l'identité des individus, couramment utilisée dans la sécurité et l'accès aux systèmes.

Secteurs les plus enclins à adopter l'IA

Les secteurs les plus susceptibles d’adopter l’IA sont l’industrie de l’information et l’industrie culturelle (20,9 %), les services professionnels, scientifiques et techniques (13,7%), ainsi que la finance et les assurances (10,9%). On peut conclure à une corrélation entre l'adoption de l'IA et le niveau de complexité dans la gestion des données sensibles pour les différents secteurs.

Adoption de l'IA en fonction de l'âge des entreprises

Les entreprises récentes sont plus enclines à adopter des technologies d'IA. En effet, 40,8% des entreprises de 10 ans ou moins envisagent l'adoption de l'IA, sous forme de logiciels ou de matériel informatique, comparativement à 27,6% des entreprises de plus de 10 ans. En moyenne, ce sont 16,5% de toutes les entreprises, indépendamment de leur âge, qui prévoient adopter l'IA.

Ce constat montre que les entreprises plus anciennes ont tendance à être plus lentes à adopter de nouvelles technologies, préférant la sécurité des pratiques établies et éprouvées. En d'autres termes, difficile de changer les vieilles habitudes.

Quels sont les impacts sur l’emploi ?

Une question récurrente liée à l’adoption de l’IA est son impact sur l’emploi. Fait intéressant, la majorité des entreprises n'ont déclaré aucun changement dans leur niveau d’emploi après l'adoption de l'IA, indiquant que l'impact sur l'emploi reste limité pour le moment. En contrepartie, 38,5% des entreprises utilisant l'IA forment leurs employés, tandis que 8,2% embauchent des employés ayant déjà une expertise en IA.

Conclusion

L'adoption de l'IA continuera à croître, et la question pour les PME est désormais de savoir comment intégrer l'IA de manière efficace et rentable. En adoptant l'IA, les PME peuvent non seulement améliorer leur efficacité et réduire leurs coûts, mais aussi enrichir l'expérience client et se démarquer de la concurrence. Avec une stratégie adaptée et un accompagnement professionnel, l'IA peut devenir un levier de croissance puissant pour toute entreprise.

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Source : Analyse de l’utilisation de l’intelligence artificielle par les entreprises au Canada, deuxième trimestre de 2024