• Thierry Bardy

IA dans l'industrie : le modèle chinois



François Candelon


Il y a quatre ans, le gouvernement déclarait ouverte la saison de la chasse à la licorne. Aujourd'hui, notre « start-up nation » en compte 27. Un tableau dont on peut être fier, mais qui, à l'ère de l'intelligence artificielle, ne suffira pas à doper notre compétitivité. Celle-ci dépend de deux facteurs : notre faculté à innover, mais aussi à moderniser nos entreprises traditionnelles. La différence est simple.

Lorsqu'on parle d'IA, l'innovation découle de la capacité à disposer de compétences et d'un environnement propice aux développements technologiques. Nous les avons. La modernisation consiste, elle, à déployer les solutions auprès du plus grand nombre d'entreprises. Là, en revanche, nous n'y sommes pas encore, ni aucun des autres pays européens.

Comment accélérer et aider les entreprises traditionnelles à adopter l'IA ? Examinons ce qui se passe ailleurs. Le modèle américain est assez radical. C'est celui de la fameuse destruction créatrice évoquée par Schumpeter. Les « natifs numériques » remplacent les structures plus anciennes. L'approche chinoise, plus originale, mérite d'être étudiée en détail. Elle repose sur trois types d'acteurs. Le premier est le gouvernement.

En 2017, il a décidé d'un plan pour l'IA reposant sur la création de filières industrielles. Il a ensuite chargé une deuxième famille d'acteurs, les géants du numérique, de prendre la tête de chacune de ces filières. Tencent s'est ainsi vu confier l'imagerie médicale à destination du secteur de la santé, Alibaba orchestre la ville intelligente et Baidu les véhicules autonomes… Chacun est encouragé à bâtir des librairies de données, à créer des écosystèmes de partenaires et à aider les plus petites entreprises à accéder aux dernières technologies en leur fournissant des solutions génériques à moindre coût.

Mais l'originalité du modèle chinois réside dans l'intervention d'un troisième type d'acteurs, que l'on nommera « transformateurs ». Ces entreprises technologiques sont le maillon intermédiaire entre les géants et les entreprises traditionnelles. Ce sont des spécialistes. Leurs produits sont conçus pour une industrie particulière, dont ils connaissent par coeur les enjeux.

Ils n'entrent pas en compétition avec les autres membres de leur filière, mais leur fournissent des solutions sur-mesure, leur donnent accès à des spécialistes de l'IA et font monter les collaborateurs en compétences. En aidant les PME et les ETI à redéfinir leurs process, à surmonter les résistances au changement, ces « transformateurs » contribuent activement à leur évolution, d'où leur nom. Les bénéfices sont en réalité mutuels. Ces partenariats représentent pour les « transformateurs » l'occasion de collecter des données très pointues et de développer et tester plus rapidement de nouveaux algorithmes. Ils leur servent aussi à aussi à identifier de nouvelles utilisations possibles de l'IA.

Ensemble, entreprises traditionnelles et technologiques enclenchent un cercle vertueux en attirant plus de clients et donc plus de nouveaux partenaires potentiels. Les résultats de la Chine parlent pour elle-même. Secteur de la tech non compris, 76 % des entreprises y ont adopté l'IA contre 45 % en Europe. Et 29 % déclarent en retirer des bénéfices significatifs contre seulement 14 % sur notre continent.

Même si ce modèle semble aux antipodes du nôtre, il demeure pourtant possible de s'en inspirer. Des sociétés comme Allia, Heurter ou Connus montrent que les candidats à la fonction de « transformateur » existent en Europe. Ce qui nous manque, ce sont les entreprises têtes de filières. Les gouvernements et l'UE doivent attirer les meilleurs mondiaux et leur faire jouer ce rôle. Il leur appartient de créer les conditions de la confiance, attribuer des ressources, et surtout éduquer. Parce que l'IA est l'indispensable alliée des entreprises, sa démocratisation devrait ainsi figurer en tête des priorités de la politique industrielle nationale.

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