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Une recherche inédite montre que l'intelligence artificielle améliore considérablement les performances des petites entreprises, en particulier lorsqu'elle est combinée avec l'IoT (Internet des objets) et le Big Data.
Pour la première fois, une étude portant sur plus de 11 000 petites et moyennes entreprises (PME) européennes a révélé que l'adoption de l'intelligence artificielle stimulait une croissance substantielle des revenus, les entreprises enregistrant des augmentations de chiffre d'affaires allant jusqu'à 30%.
La recherche, publiée dans Internet Research* par une équipe internationale pilotée par Raffaele Filieri professeur de digital marketing à Audencia Business School (France), fournit l'une des premières preuves empiriques à grande échelle de l'impact économique de l'IA sur les petites entreprises.
L'étude a analysé les données de l'enquête Flash Eurobaromètre de la Commission européenne, examinant des entreprises de tous secteurs et de pays européens. Utilisant des méthodes économétriques avancées, les chercheurs ont contrôlé divers facteurs pour isoler l'impact spécifique de l'IA sur les performances commerciales.
Les principales conclusions montrent que les PME adoptant l'IA ont 15% de chances supplémentaires d'atteindre une croissance des revenus supérieure à 30%, tout en réduisant leur risque de baisse des revenus de plus de 12%. Les avantages sont encore plus prononcés lorsque l'IA est mise en œuvre parallèlement à des technologies complémentaires comme l'Internet des Objets et l'analyse du Big Data, l'adoption combinée augmentant le potentiel de croissance de plus de 21%.
Nos résultats démontrent que l'IA n'est pas réservée aux grandes entreprises. Les PME peuvent l’exploiter pour surmonter les limitations traditionnelles en ressources et en expertise, créant des avantages concurrentiels grâce à l'automatisation, à l'amélioration de la prise de décision et à une meilleure connaissance des clients
explique le chercheur principal, le professeur Raffaele Filieri.
La recherche révèle que l'IA aide les PME de plusieurs manières : automatisation des processus organisationnels pour accroître l'efficacité, augmentation de la productivité des employés tout en réduisant les erreurs, flexibilité pour s'adapter aux besoins commerciaux changeants, et amélioration des capacités prédictives pour les demandes des clients et les tendances du marché.
Le professeur Filieri note :
La complémentarité entre l'IA, l'IoT et l'analyse du Big Data crée un écosystème puissant. Les dispositifs IoT génèrent des données précieuses en temps réel, l'analyse du Big Data traite ces informations efficacement, et les algorithmes d'IA les utilisent pour prendre des décisions et des prédictions intelligentes.
Ces conclusions ont des implications importantes pour les décideurs politiques.
La recherche suggère que soutenir la transformation numérique des PME par des programmes d'éducation et des dispositifs de financement pourrait stimuler une croissance économique significative, en particulier dans les régions à faible développement technologique L’un des enjeux majeurs est de pouvoir combiner de tels dispositifs avec la nécessité, en parallèle, de maîtriser l’impact environnemental d’une adoption massive et généralisée de l’IA, qui implique déjà une explosion de la consommation énergétique
confirme Raffaele Filieri.
La nature modulaire des solutions d'IA modernes signifie que même les petites entreprises aux ressources limitées peuvent accéder à ces technologies via des services et plateformes externes.
La recherche représente une contribution majeure à la compréhension de la transformation numérique dans les PME, qui représentent 99% des entreprises (en incluant les micros entreprises) en Europe, selon l’Union Européenne, et près de la moitié des emplois dans les entreprises.
* L’étude a été publiée dans l’article scientifique suivant : Ardito, L., Filieri, R., Raguseo, E., & Vitari, C. (2025). "Artificial intelligence adoption and revenue growth in European SMEs: synergies with IoT and big data analytics." Internet Research, Vol. 35 No. 4, pp. 1508-1534.
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