Un écart net entre démonstration et mise en production
Lors d'une conférence tenue le 18 août à Hô Chi Minh-Ville, rassemblant plus de 1 000 dirigeants, experts et investisseurs, plusieurs intervenants ont dressé un bilan partagé : malgré une capacité accrue à prototyper des outils d'intelligence artificielle, la majorité des petites et moyennes entreprises restent au niveau basique d'utilisation de ces technologies. Selon les éléments présentés, 74 % des PME n'utiliseront l'IA qu'à ce stade rudimentaire en 2026.
Le constat repose sur deux observations concrètes : d'une part, la création de démonstrations fonctionnelles s'est accélérée — certaines équipes parviennent à livrer une preuve de concept en l'espace d'une journée après une heure d'échange avec le client — ; d'autre part, la transformation de ces prototypes en services robustes et industrialisés bute sur des barrières techniques et organisationnelles.
"Nous pouvons créer une démo d'IA en une journée, mais la mettre en œuvre dans la réalité est beaucoup plus difficile."
Quels obstacles ?
- Compétences : de nombreuses entreprises manquent d'experts capables de concevoir des pipelines de données fiables et prennent du retard pour documenter et maintenir les modèles.
- Gouvernance : l'absence de règles claires sur les entrées, sorties, gestion des erreurs et responsabilité humaine ralentit la production.
- Intégration : connecter une solution d'IA à l'infrastructure existante (bases de données, ERP, API tiers) révèle souvent des incompatibilités et des besoins d'adaptation coûteux.
Un intervenant, Vulcan Zhao, directeur des technologies d'IA chez A1P, a montré que les mêmes exigences fonctionnelles peuvent conduire à des résultats contrastés selon la rigueur du cadrage et la qualité des données. Le risque évoqué est celui de promesses excessives : certains produits annoncent des capacités généralistes (« analyser la concurrence, élaborer un plan marketing ») alors que chaque étape demeure dépendante d'efforts manuels et de validations spécifiques.
Conséquences pour les entreprises, salariés et clients
Pour les dirigeants de PME, l'enjeu est double : décider d'investir dans des compétences ou externaliser, et surtout définir des cas d'usage concrets où l'IA apporte un retour sur investissement mesurable. Pour les salariés, la transition vers des processus augmentés par l'IA suppose une recomposition des tâches — maintenance des outils, supervision humaine des sorties, et montée en compétences sur les données. Les clients, eux, risquent d'être confrontés à des services d'IA instables si les projets ne passent pas par une phase d'industrialisation stricte.
Ce qu'il faut retenir pour le secteur
Le message de la conférence est pragmatique : l'accélération des prototypes ne suffit pas. Pour que l'IA devienne un levier durable de compétitivité, les PME doivent investir simultanément dans :
- des compétences techniques et de gouvernance ;
- la définition précise des besoins et des interfaces systèmes ;
- une démarche mesurable de mise en production (tests, gestion des exceptions, suivi des performances).
| Constat | Impact |
|---|---|
| Prototypage rapide | Preuves de concept fréquentes, mais rarement industrialisées |
| Manque de gouvernance | Projets à risque d'échec ou de mauvaise qualité |
| 74 % des PME au niveau basique | Faible création de valeur durable pour l'économie |
En clair, la course à la démonstration laisse la place à un besoin urgent : traduire les prototypes en services fiables et contrôlés. Sans cette étape, l'IA restera pour beaucoup un outil d'expérimentation plutôt qu'un moteur de transformation des modèles économiques.
