À l’ère de l’IA, les PME doivent unir leurs efforts pour rester dans la course. La technologie fournit plusieurs avantages et crée de nouvelles opportunités commerciales pour les entreprises de toute taille. Mais les moyens d’y accéder ne sont pas toujours donnés.
L’intelligence artificielle repose avant tout sur d’énormes quantités de données et sur les talents qui peuvent les exploiter. Les entreprises de tailles moyennes n’y ont souvent pas accès. Par conséquent, elles ont du mal à rester compétitives dans le domaine. La solution serait de créer des coentreprises d’IA pour mettre en commun leurs ressources afin de sortir du rouge.
PME et IA : le contexte actuel
Les entreprises d’aujourd’hui font la course à la technologie, notamment l’intelligence artificielle, pour tirer des avantages concurrentiels dans différents domaines. Mais la taille des entreprises joue un rôle dans cette compétitivité. En effet, il est plus difficile pour les PME de se lancer dans l’adoption de l’IA et ce pour différentes raisons que nous verrons plus tard.
Il va sans dire que les entreprises multimilliardaires occupent une place dominante, sans parler des géants numériques tels que Google et Microsoft. Les grandes entreprises exploitent l’IA dans le marché financier, la construction automobile, le marché des hydrocarbures, l’armement ou encore la recherche en médecine.
Les startups sont aussi en pleine croissance dans les différents domaines d’applications de l’IA. Nous pouvons notamment citer la finance, le commerce en détail, les soins de santé ou les médias. D’un autre côté, les startups qui développent des gadgets ou des solutions technologiques basées sur l’IA connaissent un franc succès.
Par ailleurs, les grandes entreprises et les startups ont également réuni leurs forces pour tirer encore plus profit des avancées technologiques. D’après une étude, entre 2013 et 2018, environ 10 % des fonds CVC étaient destinés aux startups d’IA. Ces partenariats visent à combiner les talents des startups en matière d’IA et de Big Data aux grandes quantités de données des grandes entreprises.
Les difficultés des entreprises de taille moyenne
La transition vers l’IA est plus difficile pour les PME. Une étude dévoile que sur plus de 6 000 PME, moins de 15 % ont adopté l’IA. L’une des raisons étant l’hésitation liée à une connaissance insuffisante de la technologie, le véritable problème concerne surtout les ressources. En effet, malgré leur chiffre d’affaires annuel assez significatif pour mettre en œuvre une stratégie d’IA, le manque de données et de talents est un véritable obstacle.
Booster la compétitivité des PME en matière d’IA en créant des coentreprises
Les collaborations avec d’autres entreprises permettent de tirer plus d’avantages de l’IA. Les faits montrent que c’est le cas même pour les géants et les startups. De ce fait, les PME devraient envisager d’unir leurs ressources en mettant en œuvre des coentreprises d’IA.
Mise en commun des données et des talents
Les systèmes d’IA et particulièrement de machine learning reposent avant tout sur une grande quantité de données. L’absence de data lake peut être comblée par une mise en commun des données entre les PME. Notons que la mise en place de coentreprises d’IA peut prendre la forme d’un partenariat vertical ou horizontal ou les deux à la fois.
Une approche verticale de la chaîne de valeur permettrait par exemple d’informer les opérations (aval) ou d’informer la tarification dynamique (amont). D’autre part, un partenariat horizontal du secteur permettrait d’exploiter les données afin d’améliorer les systèmes d’IA/ML.
En outre, un autre défi auquel les PME sont confrontées en matière d’IA concerne le manque de talents. Il existe certes, des solutions prêtes à l’emploi qui aident les entreprises de toutes tailles à exploiter l’IA sans avoir des compétences particulières. Néanmoins, la création de valeur à long terme implique le développement de solutions uniques. Autrement dit, à mesure qu’une entreprise se développe en matière d’IA, des compétences plus complexes deviendront indispensables.
Cependant, les professionnels d’IA et de Big Data (ingénieurs, développeurs, data scientists, etc.) sont des talents rares qui coûtent cher. De plus, ils sont, sans surprise, attirés par les grandes entreprises. En unissant leurs ressources et leurs ambitions dans des coentreprises d’IA, les PME auront la possibilité de dénicher des talents tout en réduisant les coûts.
Attirer les fonds d’investissement
Sur le long terme, les PME qui unissent leurs compétences en IA pourraient associer un fonds de capital-risque sur leur entreprise commune. Malgré leur taille et leurs ressources, les petites et moyennes entreprises disposent parfois des idées novatrices que les grandes entreprises convoitent. Elles peuvent également créer des partenariats avec d’autres startups.
Toutefois, avant de se lancer dans la mise en œuvre de coentreprises, les PME doivent établir clairement les termes du partenariat. Par exemple, pour la mise en commun des données, les parties concernées doivent se mettre d’ accord sur les informations à partager. De plus, les réglementations sur les données doivent être prises en compte.
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